这个便便不简单《自然》 化石粪便来自碎骨龙Smok（左），背景是同一种物种的艺术家复原图。高分辨率扫描（右）揭示了Smok粪化石内部的碎骨和牙齿碎片。（从左到右）Grzegorz Niedźwiedzki；M. Qvarnström等人，《自然》，（2024）DOI: 10.1038/Nature.2024.11.27 Digestive contents and food webs record the advent of dinosaur […]

​​谷歌学术，这款全球最大也是最全面的学术搜索引擎，在过去二十多年里，是无数科研人员的得力助手。 然而，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，使用AI改善使用体验的竞争对手纷纷涌现，甚至有一些竞争平台可以让用户直接下载数据。连Nature都在担忧发文：谷歌学术能否在人工智能变革中活下来？ 图片来源Nature 新闻页面：https://www.nature.com/articles/d41586-024-03746-y 华盛顿大学西雅图分校的计算社会科学家杰文·韦斯特（Jevin West）认为，谷歌学术在科学研究中的影响力毋庸置疑，但他也指出：“如果说谷歌学术的主导地位有一天会被取代，那么现在可能就是那个时刻，毕竟新工具和创新层出不穷。” 新加坡管理大学的学术图书馆员艾伦·泰（Aaron Tay ）提到：“谷歌学术还是我的首选搜索引擎，但最近我开始使用其他AI工具。” 西班牙格拉纳达大学的文献计量学专家阿尔伯托·马丁·马丁（Alberto Martín Martín）也表示，谷歌学术的一些优势，比如免费访问、广泛的信息和高级搜索选项，现在其他平台也有了。而且，其他的AI工具“正在做我们希望谷歌学术能做到的事情。” 这个每月访问量超过1亿次的学术搜索引擎，正在被AI工具抢走用户。 2015年推出的热门工具Semantic Scholar利用AI生成论文的可读摘要，提供引用分析和相关论文推荐。它还具有“Semantic Search”功能，可以根据上下文理解查询意图。 Semantic […]

波音、IBM、微软、Intel，是美国比较老的企业。波音，造客机、造战机，也就美国这一家，在空客出世之前，绝对的垄断者。IBM，百年企业，开放式个人PC的创始者。微软，PC操作系统的垄断者。Intel，PC芯片的垄断者。让我想起一句话：哥当年我双手插兜，不知道什么是对手。在当年，这些公司实在厉害，不可一世，可现在所有人都能感受到他们已经老了。 8月26日，IBM，即国际商用机器公司，关闭中国研发部门，涉及员工数量超过1000人。IBM，现在很少听到的名字。而在2000年的时候，IBM可是十分的威风。2004年12月8日，联想集有限公司 (“联想集团”)和美国IBM签署了一项重要协议，根据此项协议，联想集团将收购IBM个人电脑事业部 (PCD)，交易总额为12.5亿美元。 在IBM卖出个人电脑事业部 时，就意味着IBM已经不行了。IBM成立于1924年，曾名列美国四大工业公司之一，年营业额达六七百亿美元，员工人数最多时达40余万人。郭士纳的自传《谁说大象不能跳舞》记录了他从入职IBM到让IBM重塑辉煌的过程。我觉得书名很怪，没有人说大象不能跳舞呀，只是跳得水平高低问题。 英伟达在2024年11月8日替代英特尔成为道琼斯工业平均指数的组成成员。这是历史最悠久的美国市场指数之一，只有30家能代表美国工商业的上市公司有资格入选。2024年11月7日，英伟达股价再创纪录新高，市值高达3.57万亿美元（人民币约合25.6万亿），成为全球市值最高的公司。据说，前一段时间，日本软银集团的创始人兼首席执行官孙正义（名字很有深意）与英伟达CEO黄仁勋抱头痛哭，因为股票卖早了。 IT之家 11 月 22 日消息，据华尔街日报消息，当地时间 11 月 20 […]

​​理文编辑致力于帮助中国科研工作者的学术论文顺利发表。本期发表案例汇总的文章涵盖了环境科学与生态学、医学等领域，这些已经发表在SCI期刊上的文章的作者们，纷纷在致谢部分提及理文编辑润色专家的贡献。 IF：8.2 Science of The Total Environment 领域：环境科学与生态学-环境科学 Explaining variations in the stability of the […]

狂犬病的发病机理（Pathogenesis)(16) 大型学术专著《狂犬病(RABIES)》第9章的译文 前记:目前国际上关于狂犬病研究最权威最全面的大型学术专著是《狂犬病的科学基础和管控（RABIES: SCIENTIFIC BASIS OF THE DISEASE AND ITS MANAGEMENT）》，简称《狂犬病(RABIES)》。该书最新版（第４版）已于2020年５月面世。该书共有22章，其中第9章是《狂犬病的发病机理（Pathogenesis）》。现将此章的内容全文翻译成中文供参考。 狂犬病的发病机理（Pathogenesis)(16) 8. RABV感染在中枢神经系统引起的结构性损伤(5) 8.2 […]

在前边我指出测量包括两个关键，一个是测量的信号要明显，也就是指针的变化要比涨落也大，另一个是测量的精度要高，也就是指针的涨落要尽量大。这是一个冲突。我需要强调的是，在经典物理中，不存在量子不确定性，所以呢不存在涨落这个事情。 这样一来，大家就能明白量子压缩为什么重要。它有双重的作用。比如测量位移的变化。那么位移的涨落就要减少，这样才能看到信号。另外就是增加了动量的涨落，可以进一步提升测量位移的精度。看看，奇妙吧。 所以呢，量子压缩就是一种非经典性，是一种量子效应。这个事情很早就知道了，所以制作压缩光是一个很重要的事情。但是现实中，质量非常高的压缩效应不容易实现。 当然非经典性并不是只有压缩，还有别的，比如大名鼎鼎的纠缠。利用非经典性来提升测量精度是一个很重要的事情，这就是量子计量学。主要的量子技术有三大块，量子计算、量子通讯和量子传感，后一个就是量子计量学。 在2006年，Givovannetti,Lloyd和Maccone写了一篇文章，开启了量子计量学的研究。在这里强调了纠缠在测量中的作用。 量子技术诞生以后，产生了极大的争议，这里边的关键是很多研究忽略了量子源的制造的代价。很多讨论都是量子源已经存在的条件下讨论的理想情况。我们依然没有一般性的理论告诉我们，当包括所有耗费的时候，量子技术是否会优于经典技术。 后来有文章进步阐述，当考虑环境的耗散的时候，纠缠所产生的量子计量学的优点消失了。所以一些想法看起来会非常漂亮，很吸引人，但是只有做了大量的研究以后，我们才会知道究竟意义在哪里。 这篇文章现在已经产生了1937个引用，可以说是超高的热点，直接产生了大量的文章，但是最后会如何我们依然不清楚。 但是这样的讨论毫无疑问是非常有意义的。 就有如前边的量子压缩，的确是正确的而又有价值的技术。利用非经典性来提高量子测量精度就这样成为了重要的研究主题。 在测量中，关键就是既能提升测量物理量的信号显著的程度，也能提升测量的精度。提升信号的显著程度往往是由相互作用来决定的，努力增强作用的强度。最近也发现，利用压缩可以提升作用的强度。而提升测量的精度的关键就是提升共轭物理量的涨落。但是这个事情，似乎很多人都不知道。 非经典性可以提升涨落，比如量子压缩。经典的方式也可以提升涨落，比如热涨落。 但是在测量中，热态会增加所有测量量的涨落，降低信号的显著程度，所以在传统的测量中，往往不考虑。比如测量引力波，加点热，肯定是在开玩笑。传统的测量，就是努力降低涨落。 很多研究者，在分析自己的文章中，计算量子费舍尔信息，会找一些量子源，发现提升了，于是就说非经典性提升了测量的精度。这个结论没有错，但是一些研究者最后理解成了只有非经典性才能提升测量精度，这就出现了问题。 任何提升共轭物理量涨落的，都可以提升测量精度。

书稿部分内容连载（公式太多的章节不包括），欢迎留言批评指正。不清楚地方我会根据网友意见改进补充。 《语义信息论和机器学习应用》 内容简介：语义信息论是关于优化语义通信的数学理论。本书介绍的语义信息G理论是香农信息论的推广。本书是作者30多年研究的总结。内容包括：语义信息论研究的历史回顾，作为语义信息论数学基础的P-T概率框架——同时包含统计概率P和逻辑概率T，兼容似然度和正则化误差的语义信息测度，优化语义通信效率的信息率逼真函数(它是香农信息率失真函数的推广)，投资组合的复利理论和信息价值，机器学习方法和应用。方法主要是：通过语义信道和香农信道相互匹配优化学习函数和决策（包括分类）。应用包括：多标签学习和分类，最大互信息分类，混合模型，贝叶斯确证，最大熵控制和强化学习。本书还用语义变分贝叶斯方法挑战变分贝叶斯方法，用最大信息效率原理挑战最小自由能原理。本书最后还讨论了关于信息和物理学熵的哲学问题，比如对于有预测有目的的生物世界，熵理论应该怎样改进？本书特点是：1）创新多，和主流方法兼容也多；2）理论联系实际密切；3）重视对机器学习方法的理解； 4）交叉领域较多。适合对信息论、机器学习和交叉科学感兴趣的读者阅读。 目录 引论——理解信息、语义信息和语义通信 1.1 什么是信息？香农信息和语义信息的区别？ 1.2 为什么用了log就是信息论？——区分和优化 1.3 香农理论的局限性——以全球定位为例 1.4 香农反对研究语义信息吗？ 1.5语义信息论研究历史——从Hartley和Popper开始 […]

2024年同行评审周聚焦技术与创新的融合，重点关注人工智能在提高透明度、减少偏见以及简化现有工作流程方面的潜力。在这篇文章中，Wiley解决方案部门智能服务团队总监周洪、Wiley高级人工智能产品经理Chris Mavergames和Gerasimos Razis，将介绍Wiley如何融合人类专识与AI创新，打造出更高效、包容的论文投稿流程。 1：论文投稿过程中的常见挑战 在学术出版行业，作者和出版商在论文投稿过程中都面临着重大挑战。对于作者而言，了解期刊的收稿范围至关重要。如果将论文投向主题范围不匹配的期刊，可能导致论文被拒，导致浪费时间。此外，期刊投稿系统往往步骤繁多，对格式与合规性也有各种要求，作者在这方面也需要费心费力。而像按照特定指南排版稿件、手动输入大量元数据等任务，往往非常繁琐且容易出错。此外，如果论文被拒，需要转投其他期刊时，作者也可能丧失信心，产生压力。 对于期刊编辑而言，处理大量投稿也会带来一系列困难。比如论文质量参差不齐，需要额外的时间和精力进行评估。而投稿系统过载则可能导致延误、错误，使编辑人员和作者都感到沮丧。通过筛查剽窃及其他潜在的诚信问题等方式确保投稿的可信度是一项资源密集型工作。同时，整合各种编辑工具和平台也颇具挑战性。此外，在分布式系统工作流程中保持数据完整性，并打破数据孤岛以实现集中监管是出版商必须持续应对的挑战，以确保论文符合出版伦理且具有可信度。 2：Wiley的AI解决方案 Wiley致力于优化所有作者的投稿体验。因此，为应对上述挑战，我们将基于AI的投稿服务和科研诚信筛查服务整合至Research Exchange ，旨在让平台的使用者，无论是作者、审稿人还是编辑，都能享受流畅愉悦的论文投稿与处理过程。目前已有 300 多种 Wiley 期刊迁移到这一新平台，涉及多个学科领域，不久后还将有更多期刊迁移到Research Exchange。 […]

青年编委招募 为进一步提升期刊国际影响力、促进青年科学家学术交流、增加编委人才储备，Universe期刊办公室将设立首届青年编委会。 我们诚挚地邀请世界各地的广大优秀青年学者加盟Universe期刊，共同助力期刊发展，为学术领域贡献自己的力量！ 期刊介绍 Universe(ISSN 2218-1997) 是一本国际化、经同行评审的开放获取期刊，专注于从近地空间到宇宙学场景的基础物理学和应用物理学的理论、实验和观测进展。我们的宗旨是鼓励科学家尽可能详细地发表他们的研究成果。 进入期刊官网：https://www.mdpi.com/journal/universe 期刊主编 Prof. Dr. Lorenzo Iorio Ministero dell’Istruzione […]