9月13日外媒科学网站摘要:科学家破解电池阑珊的奥妙

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9月13日(星期五)音讯,国外闻名科学网站的首要内容如下:

《科学》网站(www.science.org)

我国科学家发现超级厄尔尼诺曾导致地球大灭绝

大约2.5亿年前,超越80%的海洋物种和三分之二的陆地物种在二叠纪晚期的大灭绝中灭绝——这是地球历史上最挨近生命灭绝的一次事情。大多数科学家认为,西伯利亚区域的大规模火山爆发开释出很多二氧化碳,导致地球变暖,然后引发了这一灾祸。但依据本周宣布在《科学》(Science)杂志上的一项模型研讨,这场大灭绝或许是由其时全球海洋中的超级厄尔尼诺现象引发的,这种气候现象引发了极点气候,导致森林逝世和物种灭绝。

古代海洋表面温度的记载是经过“牙形虫”(conodonts)化石中的氧同位素动摇得出的,标明其时的超级大洋特提斯(Tethys)和潘塔拉萨(Panthalassa)是相连的,西部更温暖,东部较为凉快。这一形式与今日的太平洋类似,安稳的信风使西部积聚了温暖海水。我国地质大学的古气候学家、该研讨的首要作者孙亚东标明,跟着大灭绝的挨近,这种形式消失了,温暖的海水开端周期性向东分散,类似于现代厄尔尼诺现象。

因为古代温度记载存在含糊性,孙亚东转向气候模型来深入研讨其时的气候情况。在二叠纪大灭绝时期,地球由超级大陆盘古大陆操纵,盘古大陆横跨南北南北极,留下特提斯和潘塔拉萨大洋盘绕地球。研讨团队将其时的地舆数据输入英国气象局的气候模型,并考虑了西伯利亚火山喷射导致的温室气体添加,成功重现了大灭绝期间的气候情况。研讨标明,这场大灭绝或许继续了10万年或更长时刻。

地质依据显现,火山爆发前大气中的二氧化碳浓度约为400 ppm(百万分之400),与当时水平挨近。当二氧化碳水平上升时,模型显现了严峻的厄尔尼诺现象。二氧化碳浓度到达800 ppm以上时,超级厄尔尼诺现象变得反常严峻,继续了长达7年。

这项研讨提出了一个令人不安的远景:当时日益上升的温室气体水平或许会引发类似于二叠纪的超级厄尔尼诺现象。迄今为止,气候模型对未来厄尔尼诺的猜测各不相同。

《科学通讯》网站(www.sciencenews.org)

与谈天机器人攀谈能降低人们对阴谋论的信赖

美国美利坚大学的研讨人员在《科学》(Science)杂志上陈述称,与赋有同情心的谈天机器人进行争辩,或许有助于削弱人们对阴谋论的信赖。

在一项触及2000多人的试验中,研讨团队发现,与谈天机器人攀谈后,参与者对某一阴谋论的信赖度均匀下降了20%。即使是那些坚信阴谋论的人,这些对话也削弱了他们的信赖,虽然程度较轻。更令人鼓舞的是,这些改动在试验完毕后继续了两个月。

像ChatGPT这样的大言语模型是在整个互联网上练习的。当团队要求谈天机器人“有用压服”阴谋论崇奉者时,它可以敏捷、精确地辩驳阴谋论,比人类测验劝说的作用更好。

研讨经过两项触及3000多名在线参与者的试验,测试了人工智能改动阴谋论崇奉的才能。

均匀来看,与人工智能谈天的参与者对阴谋论的信赖削弱了20%。更为重要的是,四分之一的参与者对阴谋论的信赖度从50分以上下降到50分以下,也便是说,经过与人工智能的对话后,他们对阴谋论的置疑超越了信赖。

但是,这一发现如安在实际世界中运用仍是一个应战。研讨标明,阴谋论崇奉者是最不信赖人工智能的人之一,因而怎么让他们承受与技能对话将是一个难题。

研讨人员指出,跟着人工智能在社会中的遍及,有必要慎重对待这些技能的运用,它们也或许被用于传达阴谋论。

《每日科学》网站(www.sciencedaily.com)

1、气候改动对农业的影响提出了更大的环境和公共卫生应战

一项关于气候改动对农业影响的归纳研讨提醒了一个紧迫的反响循环:跟着气候改动对全球粮食供应带来更大压力,农业将不得不采纳一些或许进一步加重其环境影响的办法。这项研讨宣布在《科学》(Science)杂志上,参与者包含来自哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院的专家。陈述还指出,未来几十年内,新式农业实践有望进步农业功率,并有助于缓解粮食供应的不安稳性。

研讨发现,气候改动将对农业实践、水资源运用、温室气体排放、土壤退化和生物多样性损失等多个范畴发生深远影响。尤其是农业发生的温室气体(如一氧化二氮和甲烷)排放添加,以及日益加重的水资源缺少和农药污染,构成了严重的环境和公共卫生危险。

气候-农业反响回路或许使农业的碳排放明显添加,若不改动当时的农业形式,将难以完成《巴黎协议》中约束全球气温升高至1.5至2摄氏度的方针。

虽然如此,研讨也指出,可继续农业技能和做法假如得到广泛推行和运用,可以明显削减农业排放并阻挠反响回路的构成。各国政府需求活跃消除推行气候友爱型农业的社会经济妨碍,为农人供给习惯气候改动的技能支撑与方针鼓励。

陈述还提出了一些要害的下一步举动:各利益相关方应加快推进高效、可继续农业技能的运用。精准农业、多年生作物栽培、农业光伏体系、固氮技能和新式基因修改东西等立异技能,可以协助农业进步产值并削减其环境影响。研讨人员还主张进一步探究气候与农业间的反响机制,并开发农场自动化、机器人技能等立异东西,以进步农业的习惯才能和可继续性。

2、研讨人员发现可“彻底改动核算”的构建模块

爱尔兰利默里克大学的一个研讨团队经过规划分子结构,取得了或许彻底改动核算机技能的严重打破。他们发现了一种在分子标准上控制资料的新办法,这一发现有望为未来的核算机硬件带来革命性改动。

这项研讨的效果现已被归入一个世界项目,该项目集结了全球各地的专家,旨在开发全新的人工智能硬件渠道。该渠道的核算速度和动力功率远超现有技能,或许带来史无前例的功能提高。

研讨结果宣布在最新一期的《天然》(Nature)杂志上。研讨人员认为,这一打破不只可以推进核算技能的展开,还或许为处理社会严重问题,如健康、动力和环境应战,供给全新的处理方案。

研讨团队解说说,他们的规划创意来源于人脑的作业方式,运用原子的天然摇摆和轰动来处理和存储信息。当分子在晶格结构中旋转或移动时,它们会发生很多的回忆状况,然后支撑高效的信息处理。

迄今为止,神经形状核算渠道——一种仿照大脑作业原理的核算办法——首要用于低精度的核算使命,如神经网络中的推理。但是,中心核算使命如信号处理、神经网络练习和天然言语处理需求更高的精度,而现有的神经形状电路无法满意这一需求。

因而,完成高分辨率一向是神经形状核算中最艰巨的应战。

该研讨团队经过对核算架构进行全新规划,成功完成了更高的核算分辨率,并大幅提高了动力功率,到达了每瓦4.1万亿次操作(TOPS/W)的史无前例水平。这种功率使得他们的架构可以应对资源密集型核算使命。

这一打破意味着神经形状核算不只局限于小众运用,还能扩展到更广泛的范畴,进一步开释人工智能的潜力,并将核算技能从云端扩展到边际设备。

《赛特科技日报》网站(https://scitechdaily.com)

1、科学家破解电池阑珊的奥妙

跟着时刻推移,电池容量会逐步下降,这便是为什么旧手机的电池续航才能越来越差。但是,这一现象背面的机制一向未被彻底了解。

美国科罗拉多大学博尔德分校的世界研讨小组发现了电池退化的潜在机制,协助科学家规划出更耐久、更高效的电池,然后延伸电动汽车的续航时刻,并推进清洁动力的运用。

他们的研讨结果宣布在《科学》(Science)杂志上。

工程师们多年来一向致力于规划不含钴的锂离子电池。到目前为止,科学家们现已测验运用镍和镁等其它元从来替代锂离子电池中的钴。但这些电池的自放电率乃至更高,自放电是指电池内部的化学反响削减了贮存的能量,并跟着时刻的推移降低了容量。因为自放电,大多数电动汽车电池的运用寿命为7到10年。

此前,科学家们认为电池自放电是因为充电时并非一切的锂离子都回到阳极,然后削减了可构成电流并供给电力的带电离子的数量。

经过阿贡国家试验室的X射线设备,研讨人员发现电池电解液中的氢分子会移动到阴极,并占有了锂离子的方位。这导致了锂离子结合的空间削减,从而削弱了电池的电流和容量。

跟着对这一机制的了解加深,工程师们可以探究新办法来避免电池自放电,例如在阴极上涂覆特别资料阻挠氢分子,或选用不同的电解液规划。

2、科学家探究微重力对癌症医治的潜在影响

美国维克森林大学再生医学研讨所的研讨团队将在世界空间站(ISS)上展开一项开创性的癌症研讨,旨在探究微重力环境对癌症细胞成长和医治的影响。这项研讨是经过世界空间站国家试验室和美国国家航空航天局(NASA)的合作项目竞标取得的,该项目是五个被选中进行微重力环境下生物医学研讨的项目之一。

该研讨的中心是运用来自结直肠癌患者的细胞,培养出简化的微型器官——类器官。类器官是试验室中的三维细胞结构,可以模仿患者的肿瘤环境,并为研讨癌细胞的成长供给重要渠道。在地球上,这种办法现已被广泛用于癌症研讨,但在微重力环境下的体现仍未得到充沛了解。

这些类器官将被送往世界空间站,在微重力条件下调查癌细胞的成长形式、分散速度和对不同医治办法的反响。这一共同的试验环境可认为科学家供给新的见地,协助提醒地球上无法彻底调查到的癌细胞行为,尤其是微重力对肿瘤成长和抗癌药物敏感性的影响。

研讨团队期望,经过在微重力环境中进行癌症研讨,可以发现新的细胞机制,协助辨认新的医治靶点。这不只有助于改进现有的癌症医治办法,还或许为未来开发更有用的抗癌药物供给理论基础。终究,这些研讨效果有望转化为愈加个性化和精准的癌症医治手法。(刘春)

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odonts)化石中的氧同位素动摇得出的,标明其时的超级大洋特提斯(Tethys)和潘塔拉萨(Panthalassa)是相连的,西部更温暖,东部较为凉快。这一形式与今日的太平洋类似,安稳的信风使西部
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的记载是经过“牙形虫”(conodonts)化石中的氧同位素动摇得出的,标明其时的超级大洋特提斯(Tethys)和潘塔拉萨(Panthalassa)是相连的,西部更温暖,东部较为凉快。这一
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新式农业实践有望进步农业功率,并有助于缓解粮食供应的不安稳性。研讨发现,气候改动将对农业实践、水资源运用、温室气体排放、土壤退化和生物多样性损失等多个范畴发生深远影响。尤其是农业发生的温室气体(如一氧化二氮和甲烷)排放添加,以及日益加重的水资源缺少
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阴谋论的人,这些对话也削弱了他们的信赖,虽然程度较轻。更令人鼓舞的是,这些改动在试验完毕后继续了两个月。像ChatGPT这样的大言语模型是在整个互联网上练习的。当团队要求谈天机器人“有用压服”阴谋论崇奉者时,它可以敏捷、精确地辩驳阴谋论,比人类测验劝说的作用更好。研讨经过两项触及3000多名
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模仿患者的肿瘤环境,并为研讨癌细胞的成长供给重要渠道。在地球上,这种办法现已被广泛用于癌症研讨,但在微重力环境下的体现仍未得到充沛了解。这些类器官将被送往世界空间站,在微重力条件下调查癌细胞的成长形式、分散速度和对不同医治办法的反响。这一共同的试验环境可认为科学家供给新的见地,协助提醒地球上无
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核算使命如信号处理、神经网络练习和天然言语处理需求更高的精度,而现有的神经形状电路无法满意这一需求。因而,完成高分辨率一向是神经形状核算中最艰巨的应战。该研讨团队经过对核算架构进行全新规划,成功完成了更高的核算分辨率,并大幅提高了动力功率,
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与谈天机器人攀谈能降低人们对阴谋论的信赖美国美利坚大学的研讨人员在《科学》(Science)杂志上陈述称,与赋有同情心的谈天机器人进行争辩,或许有助于削弱人们对阴谋论的信赖。在一项触及2000多
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hdaily.com)1、科学家破解电池阑珊的奥妙跟着时刻推移,电池容量会逐步下降,这便是为什么旧手机的电池续航才能越来越差。但是,这一现象背面的机制一向未被彻底了解。美国科
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揽月. V 游客 9楼
迫的反响循环:跟着气候改动对全球粮食供应带来更大压力,农业将不得不采纳一些或许进一步加重其环境影响的办法。这项研讨宣布在《科学》(Science)杂志上,参与者包含来自哥伦比亚
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止,科学家们现已测验运用镍和镁等其它元从来替代锂离子电池中的钴。但这些电池的自放电率乃至更高,自放电是指电池内部的化学反响削减了贮存的能量,并跟着时刻的推移降低了容量。因为自放电,大多数电动汽车电池的运用寿命为7到10年。此前,科学家们认为
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这种形式消失了,温暖的海水开端周期性向东分散,类似于现代厄尔尼诺现象。因为古代温度记载存在含糊性,孙亚东转向气候模型来深入研讨其时的气候情况。在二叠纪大灭绝时期,地球由超级大陆
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紫馨兰 V 游客 13楼
续了10万年或更长时刻。地质依据显现,火山爆发前大气中的二氧化碳浓度约为400 ppm(百万分之400),与当时水平挨近。当二氧化碳水平上升时,模型显现了严峻的厄尔尼诺现象。二氧化碳浓度到达800 ppm以上时,超级厄尔尼诺现象变得反常严峻,继续了长达7年
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》(Science)杂志上。工程师们多年来一向致力于规划不含钴的锂离子电池。到目前为止,科学家们现已测验运用镍和镁等其它元从来替代锂离子电池中的钴。但这些电池的自放电率乃至更高,自放电是指电池内部的化学反
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们可以探究新办法来避免电池自放电,例如在阴极上涂覆特别资料阻挠氢分子,或选用不同的电解液规划。2、科学家探究微重力对癌症医治的潜在影响美国维克森林大学再生医学研讨所的研讨团队将在世界空间站(I
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原地徘徊 V 游客 16楼
西伯利亚区域的大规模火山爆发开释出很多二氧化碳,导致地球变暖,然后引发了这一灾祸。但依据本周宣布在《科学》(Science)杂志上的一项模型研讨,这场大灭绝或许是由其时全球海洋中的超级厄尔尼诺现象引发的,这种气候现象引发了极点气候,导致森林逝世和物种灭绝。古代海洋表面温度的记载是经过“牙形虫
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、温室气体排放、土壤退化和生物多样性损失等多个范畴发生深远影响。尤其是农业发生的温室气体(如一氧化二氮和甲烷)排放添加,以及日益加重的水资源缺少和农药污染,构成了严重的环境和公共卫生危险。气候-农业反响回路或许使农业的碳排放明显添加,若不改动当时的农业形式
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的效果现已被归入一个世界项目,该项目集结了全球各地的专家,旨在开发全新的人工智能硬件渠道。该渠道的核算速度和动力功率远超现有技能,或许带来史无前例的功能提高。研讨结果宣布在最新一期的《天然》(Nature)杂志
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边际设备。《赛特科技日报》网站(https://scitechdaily.com)1、科学家破解电池阑珊的奥妙跟着时刻推移,电池容量会逐步下降,这便是为什么旧手机
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验中,研讨团队发现,与谈天机器人攀谈后,参与者对某一阴谋论的信赖度均匀下降了20%。即使是那些坚信阴谋论的人,这些对话也削弱了他们的信赖,虽然程度较轻。更令人鼓舞的是,这些改动在试验完毕后继续了两个月。像ChatGPT这样的大言语模型是在整个互联网上练习的。当团队要求谈天机器人
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