Scientists Are Building Detectors to Reveal the Invisible Universe
宇宙的大部分是由暗物质和暗能量组成的，但科学家仍然不知道其中任何一个是什么。新的超灵敏探测器正在建造中，以发现极其罕见的粒子相互作用，最终揭示它们的本质。科学家在理解宇宙方面取得了显着进展，但其中大部分仍无法解释。关于 [...]
The Dirty Afterlife of a Dead Satellite
Andy Tomaswick，当今宇宙 有时人类会超越自己。我们开始进行宏伟的工程实验，但没有真正理解此类实验的长期影响......
The Hidden Deep-Earth Structures Shaping the Magnetic Field
隐藏在地球表面深处的巨大岩石结构正在悄然影响着地球的磁场。科学家最近才开始了解它们的作用。这些巨大的地层位于地幔和地核之间的边界附近，那里的强烈热量控制着铁水的运动。这种运动产生的磁场可以保护地球免受有害的太阳辐射。研究人员使用强大的计算机模型研究了岩石中保存的古代磁信号，发现这些地球深处的结构可以稳定磁场的某些部分，同时导致其他部分发生变化。这一发现正在重塑我们对地球内部、地质历史以及支持地球生命的力量的理解。新研究表明，地球深处隐藏的热岩结构塑造了磁场，影响地核动力学、古代气候和长期行星稳定性。科学家发现，地球深处的大量热岩层在塑造地球磁场方面发挥着关键作用。科学家们发现了形成地球磁场的隐
Construction builds to $125M annually at Redstone
红石的建筑趋势在大流行期间经历了可以理解的低迷之后继续上升。 “红石兵工厂的建设正在蓬勃发展，”克里...
Major changes to student loan borrowing and repayment are coming. Here's what to know
“如果你不理解它，那不是你的错。它只是非常复杂，”Protect Borrowers 法律总监 Winston Berkman-Breen 说。
AI Can Measure Everything, But Does It Know What Matters?
人工智能可以测量一切，但它知道什么是重要的吗？—信息图 此信息图直观地解释了人工智能跟踪的内容与真正推动业务成功的因素之间的差距。具体来说，它探讨了现代分析和人工智能驱动决策中的一个关键问题：虽然人工智能可以测量几乎所有事物，但它是否真正理解重要的事情？人工智能擅长跟踪可量化的[…]后人工智能可以测量一切，但它知道什么重要吗？首先出现在电子学习信息图表上。
Opinion: Test Results Reveal a Deeper Issue in Math – And It’s Not the Math Itself
美国学生在数学上遇到困难，但真正的原因是什么？一些人将此归咎于大流行。其他人则指出过度依赖技术或更广泛的文化态度，认为数学焦虑是可以接受的。但我领导的新研究发现，高级主题的困难往往源于早期的理解差距。因为数学是累积的，学生 [...]
Psychedelic causes similar brain state to meditation
迷幻的 5-MeO-DMT 似乎能在喇嘛（藏传佛教中一位受人尊敬的精神导师）身上引发类似冥想的大脑活动模式，从而加深我们对该药物神经系统影响的理解
More On The Federal Judicial Center And The Attribution Scam
问题的核心在于，科学就是根据现实世界的证据对假设进行实证检验。但“归因”研究及其方法试图回避这一必要步骤。相反，这些研究声称通过参考“物理理解”和尚未经过实证验证的模型等内容来验证其归因。
ИИ ускоряет написание кода, но это негативно отражается на навыках разработчиков
最受影响的是识别代码中的错误并理解程序错误运行的原因的能力。
BGL 是自我管理养老金 (SMSF) 管理解决方案的领先提供商，帮助个人管理自己或客户退休储蓄的复杂合规性和报告，为 15 个国家/地区的 12,700 多家企业提供服务。在这篇博文中，我们探讨了 BGL 如何使用 Claude Agent SDK 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建其可用于生产的 AI 代理。
The secret signals our organs send to repair tissues and slow ageing
你的器官不断地以我们刚刚开始理解的方式相互交谈。利用这些通信网络正在开辟促进健康的全新方法
The weird rules of temperature get even stranger in the quantum realm
单个粒子可以有温度吗？以我们对温度的标准理解来看，这似乎是不可能的，但专栏作家 Jacklin Kwan 发现，在量子领域并没有完全排除这种情况
比较蛋白质组学分析揭示了五种Montivipera蛇毒的功能和进化多样性摘要蛇毒的蛋白质组学特征对于理解其进化的分子基础和识别具有治疗意义的生物活性化合物至关重要。尽管具有有趣的生物活性，但近东和中东地区特有的蒙蒂维佩拉物种的研究仍然很少。先前对蒙提维维拉毒液的分析仅提供了部分蛋白质组图谱，研究之间存在显着差异。为了解决这一差距，我们对五个 Montivepera 物种进行了蛋白质组分析，包括 M. Bornmuelleri、M. bulgardaghica、M. albizona、M. raddei 和 M. xanthina。我们还分析了 Macrovipera lebetina ssp
At 2 Months, Babies Can Categorize Objects
两个月大的婴儿缺乏语言和精细运动控制，但他们的大脑可能会理解事物的外观并弄清楚它们属于哪个类别，这将推翻早期关于视觉认知基础的信念。一项新的研究招募了 130 名两个月大的婴儿，他们被放在豆袋椅上，戴着消音耳机，同时展示明亮、色彩丰富的图像，让他们参与 15-20 分钟。该团队使用功能性 MRI (fMRI) 来测量大脑活动对代表 12 种常见视觉类别（例如猫、鸟、橡皮鸭、购物车和树）的图片的反应变化。阅读更多
Earth’s roof is slowly flowing: Satellites expose hidden motion beneath Tibet
一项新的卫星研究正在改变科学家们对塑造青藏高原的力量的理解，青藏高原是地球上最引人注目、地质活动最活跃的地区之一。研究人员利用数量空前的高分辨率卫星数据发现，地球的断层线比长期地质模型所显示的要弱得多，大陆的刚性也低得多。这项研究发表在《地球的屋顶正在缓慢流动：卫星揭示西藏地下隐藏的运动》一文首先出现在 Knowridge Science Report 上。
Self-Supervised Learning with Gaussian Processes
自监督学习 (SSL) 是一种机器学习范例，其中模型学习理解数据的底层结构，而无需来自标记样本的显式监督。从 SSL 获取的表示已被证明可用于许多下游任务，包括聚类和线性分类等。为了确保表示空间的平滑性，大多数 SSL 方法依赖于生成与给定实例相似的观察对的能力。然而，对于许多类型的数据来说，生成这些对可能具有挑战性。而且，这些方法缺乏考虑……
