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李：美国军民关系最重要的原则之一与文官对军队的控制以及对军队将服从文官命令（无论他们属于哪个党派）的信任有关，也与军队在美国公众眼中的合法性有关。这就是这种非常强烈的无党派道德观念真正重要的地方。因此，当你将军队政治化或当退役军官开始签署公开信并开始支持政治候选人时，你所面临的风险是，首先，他们危及公众和精英的信任，他们不会给出最好的军事建议，这是一个充满争议的术语，但他们给出的军事建议本质上是无党派的，这种工作关系，这种军事领导人和政治领导人之间非常重要的工作关系不受政治影响。此外，美国公众可以相信军队反映了美国社会，或者至少是无党派的，并且不会在我们所认为的美国选举中扮演积极角色，并且重视维护选举过程的完整性。
忽视失败：德普伊将军与战间逃避主义的危险
”1 长期以来，对这一论断存在着许多有影响的误译，他们认为冲突可以简单地分为或多或少静态的“类型”（传统的、非常规的、有限的、全面的等等），而忽略了原作者所强调的政治本质和人类冲突中有机的混乱动态。正因为如此，士兵和学者们长期以来都将克劳塞维茨的告诫理解为军队必须规模合适，并为他们所认为的即将来临的特定“类型”冲突做好准备。至少，他们常常断言，在两次世界大战之间为发展或“现代化”军队所做的准备，必须使这个等式比潜在对手“更准确”。2 可以肯定的是，没有一位领导人能够完全准确地预测明天会出现什么样的挑战。然而，历史上普遍存在的一个盲点是，战争倾向于通过混乱的打击和反击，从一种“类型”根本转变为另一种“类型”，从而颠覆交战双方的事先准备。
中脑编码没有听觉皮层的声音检测行为
摘要 听觉涉及分析声音的物理属性，并将分析结果与其他感觉、认知和运动变量相结合，以指导适应性行为。听觉皮层被认为是整合声音和背景信息的关键，并被认为通过其巨大的下行投射与皮层下听觉结构共享由此产生的表征。通过对参与声音检测任务的小鼠下丘皮层受体壳中的细胞活动进行成像，我们发现大多数神经元编码的信息超出了刺激的物理属性，并且可以从这些神经元的活动中高度准确地解码动物的行为。令人惊讶的是，在双侧皮层损伤导致中脑听觉皮层输入被切断的小鼠中也是如此。这表明皮层下听觉结构可以获取大量非声学信息，并且可以独立于听觉皮层携带比以前认为的更丰富的神经表征。
代谢交流在天然微生物群落中无处不在
微生物群落推动全球生物地球化学周期并塑造包括人类的动植物的健康。它们的结构和功能取决于控制微生物群落的组装，稳定性和演变的生态和环境相互作用。广泛认为的是，诸如竞争之类的拮抗相互作用在微生物群落中占主导地位，并且在生态上比协同的相互作用更重要，例如互动或共同主义。在过去的十年中，出现了更细微的图片，其中细菌，古细菌和真菌存在于交互式网络中，在这些网络中，它们交换基本和非必需的代谢物。这些代谢相互作用不仅会影响所涉及的菌株的生理，生态和进化，而且对许多（如果不是全部）微生物组的功能也是核心。因此，我们主张对微生物组生态学的平衡观点，该观点涵盖了协同和拮抗的相互作用，作为推动微生物群落中结构和动态的关键力量。
细菌 - 生物技术的主力军
通过微生物学家的巧妙指导，细菌和其他“虫子”以奇妙的方式工作。人们一直擅长驯化动植物。现在，我们正在学习驯化细菌，一些微生物用作工厂 - 可以没有生存。他们制作了我们想要的东西，并摆脱了我们不想要的东西。它们是生物技术的工作主场。药品，农药，溶剂和塑料。一些有助于在滑雪胜地上下雪。与矿石的一些单独的黄金和铜减少了对氰化物等化学物质的需求。一些振兴的疲倦的油井。有些人使酶的DNA酶是基因工程的第一步。有些是我们的发酵罐，将糖转换为面包，啤酒，酸菜，奶酪，酸奶，醋，葡萄酒。当然，一些微生物是古老的敌人，结核病和霍乱以及其他祸害的看不见的使者。但相对较少。一千个中只有一个微生物是一种病原体 - 我们认为的细菌。其余的，我们和星球都不
大脑动力学生成模型
自 20 世纪中叶以来，基于生物学和物理学的神经动力学模型的原理设计和发现一直在不断推进。人工智能 (AI) 的最新发展加速了这一进程。这篇评论文章从高层次概述了不同组织规模和抽象层次的方法。本文涵盖的研究包括计算神经科学、非线性动力学、数据驱动方法以及新兴实践中的基本模型。虽然并非所有这些模型都涵盖神经科学、人工智能和系统动力学的交叉领域，但它们都可以作为生成模型协同工作，正如我们所认为的，它们为神经科学数据的分析提供了优越的特性。我们讨论了大脑数据的局限性和独特的动力学特征，以及对假设和数据驱动建模的互补需求。最后，我们从科学机器学习的最新文献中介绍了几种混合生成模型，这些模型可以有效地部署以产生可解释的神经动力学模型。
杰出俱乐部青年学者的 20 篇新学术论文
从我在 Brilliant Club 工作的第一天起，我就强烈地感觉到，学者计划的学生所完成的作业值得在毕业旅行之外、在任何一所学校之外得到庆祝。为了说明我为什么会有这种感觉，让我给你讲一个简短的故事。去年秋天，我有幸为南伯明翰一所学校的一组 7 年级和 8 年级学生提供辅导。这组学生既勤奋，又富有挑战性，而且聪明绝顶，我非常自豪，在课程结束时，每个学生都提交了一份期末作业。我不是一个慷慨的评分员（至少别人是这么认为的！），但仍然给每个学生至少 2.ii 分，大多数学生获得 2.i 分，三名学生获得 1 分。具体来说，这意味着该组中的大多数人都在 GCSE 水平上完成了良好或优秀的作业，比他们通常的预期时间提前了整整三四年
CRISPR 作物：农业的未来
玉米：美国人熟知并喜爱的作物……或者至少我们是这么认为的。现代玉米看起来与其原始形态——一种名为大刍草的野草——如此不同，你很难认识到这两种植物有关联。经过数千年的定向进化，大刍草的小穗和难以消化的谷粒进化成了玉蜀黍的大穗，每个穗上有多达 500 颗多汁的谷粒（图 1）。1 玉米只是人类主导植物进化的一个例子；自文明开始以来，我们就一直在驯化和栽培农作物品种。虽然用于选择性育种植物的技术随着时间的推移而变得越来越先进，但基本原理仍然是一样的——利用物种中现有的变异来增加我们认为“理想”性状的流行率，比如玉米的穗更大。从历史上看，这是通过连续的育种实现的；今天，借助强大的基因组编辑工具，我们能够用更少的时间和精力获得相同（甚至更显著）的结果。
人工智能与种间规律
多位专家已警告人工智能 (AI) 即将超越人类的能力，达到一个“奇点”，届时人工智能可能会发展到超出人类控制的程度。这是否会发生仍是一个推测问题。然而，法律奇点正在到来：不受人类指挥的非人类实体可能首次作为法律主体的新“物种”进入法律体系。这种“跨物种”法律体系的可能性为我们思考如何构建和管理人工智能提供了机会。我们认为，法律体系可能比许多人认为的更能接受人工智能代理。与其试图禁止强大的人工智能的发展，不如将人工智能包装成法律的形式，通过定义法律行动的目标、提供改善人工智能治理的研究议程、将法律嵌入人工智能代理以及培训人工智能合规代理，从而减少不良的人工智能行为。
