8月22日，外国媒体科学网站的一般描述：每天唱歌50分钟，光污染使鸟类变得“太工作”

根据8月22日星期五，著名外国科学网站的主要内容如下：“自然”网站上的教科书是错误的（www.nature.com）？新研究取消了“大脑重组”理论。大脑图比您想象的要稳定得多。神经科学教科书的经典视图已经存在了很长时间。当人体失去一定的肢体时，大脑的相应感觉区域被人体的相邻部位“假设”。此过程称为皮质重组。但是，在自然神经科学上发表的新研究强烈挑战了这一认可。证据表明，大脑的体感图可能比我们想象的要稳定。以前，学者们通常认为，导致切割臂信号的加工原始皮质中的主要体感皮质中的神经元会逐渐响应诸如面部（尤其是嘴唇）之类的相邻区域的感觉输入。为了检验理论，他研究了英国剑桥大学和美国匹兹堡大学进行的长期实验。研究人员使用功能性磁共振技术（fMRI）在手术前后几次跟踪了三个手臂截肢术，并绘制脑部激活几次。即使经过多年的肢体损失，也发现与原始手相对应的大脑区域仍然存在，并且没有被面部表达区域入侵。更令人惊讶的是，如果受试者打算移动“幽灵手指”，那么大脑区域仍会以与切割前非常相似的模式激活。这一发现指导了关于神经科学中大脑可塑性的直接划分的假设。研究表明，大脑的身体图比我们想象的要稳定。该结论还解释了临床实践中的一个共同现象。为什么许多“神经化学”鬼疼痛疗法（也就是说，人们仍然可以感觉到的四肢可以被截肢）是因为传统上大脑没有相同的质量重组。这项成就对于脑计算机界面和仿生假肢技术的未来发展至关重要。专家评论表明，这项研究为下一个代理系统的设计提供了重要的理由。稳定的大脑图是长期数据的解剖，这意味着神经假体仍然可以通过神经通道nales实现更自然，更精确的控制，而不必担心“改变”脑结构。这为促进相关的临床试验和脑计算机接口技术的优化提供了坚实的基础。一项全球科学新闻（www.sciecentnews.org）网站的全球研究证实，轻度污染使鸟类每天唱近一个小时。轻度污染正在改变“工作和休息时间表”大街。莱特T杂志科学的研究表明，人类的夜间照明可以显着延长鸣叫鸟的日常时间。这是第一个在全球范围内进行系统测试的现象。俄克拉荷马州立大学和美国南部伊利诺伊大学的一个研究团队编辑并分析了440万只鸟鸟类的记录，这些鸟类通过全球公民科学伯德威瑟（Birdweather）的全球项目覆盖了583种。结果表明，在污染更严重的地区，鸟类的平均歌曲时间可以使黑暗区域唱50分钟。当早晨在18分钟前开始，夜晚终于迟到32分钟时就会出现。研究表明，较大的眼睛鸟（例如双绳子破碎机）对光污染特别敏感。在复制季节，这种效果更为明显：人造光源可以欺骗鸟类自然光的判断，并延长其活动时期研究人员说，超越“工作和休息时间”。鸟类变化的长期影响尚不清楚。可能的风险包括睡眠节律疾病，但也可以增加食物的概率。这项研究首次揭示了人工的深度干扰，对大型野生动物的行为模式深深地揭示了大型野生动物的行为。随着污染范围继续扩展，对宇宙的“洋葱”的潜在影响应彻底地分离。由西北领导美国的RN大学，发表于《自然》杂志。通常，超新星爆发保留了许多光元素，例如氢和氦。然而，SN2021YFJ的光谱分析表明，它表现出由硅，硫和氩的控制的令人惊讶的特征。这表明在恒星爆炸之前，氢，氦气甚至外部碳层完全脱离，很少暴露富含硅和硫的深层结构。这提供了经典理论的直接证据，即恒星位于洋葱等层中。研究人员认为，恒星在出现之前经历了非常暴力的物质排放过程，失去了大部分质量。它的确切机制尚不清楚，但它可以包括与互补恒星，巨大前辈爆发或异常强烈的恒星风相互作用。主要假设之一是，恒星内部收到几种“不稳定”的剧烈脉冲，扔掉外部材料在空间中，露出深核，在后碰撞中导致非常明亮的爆炸。这一发现包括在美国和W.M.的Zwicky暂时安装（ZTF）中对天堂的监视观察。凯克天文台。研究人员指出，此类事件极为罕见，并突出了当前星星进化模型的局限性。自然界中可能有更多未知和独特的死亡方式。这一发现凸显了需要追踪许多罕见的超新星，并完善我们对星际生活的最后时刻的理解。 “ Scitechdily Daily”网站系统通过将融合设备的磁影放置在毫秒中来加速清洁能源的商业化。由离子物理实验室（PPPL）和橡树岭国家实验室共同开发的热量ML人工智能系统，包括美国融合的联邦融合系统（CFS）和美国部门t的t最近在合并研究领域取得了进步。该系统与Tokamak设备相同。磁性阴影区域是由Tokamak设备的磁场保护的重要安全区域。它的确切位置与血浆是否可以通过指向组件来避免高温融合有关。 Heat-ML使用深度神经元网络架构，并通过训练对Tokamak设备进行即时生成和精确预测3D磁性阴影图。当前，该系统特别针对CFS结构的逃生系统Sparc Tokamak进行了优化。正如预期的那样，示范项目将在2027年达到净能量增益，SPARC设备在底部具有最集中的等离子体热负载。 HEAT-ML应用允许研究人员快速评估设计阶段不同方案的热负载分布，从而大大降低了工程风险。这项进步很重要踏上人工智能技术在核融合工程中的应用。不仅可以显着加速融合设备迭代的设计率，而且还为智能操作和维护未来的合并站提供了技术基础。随着流行版本的开发的进步，Heat-ML有望成为Tokamak设备设计的标准工具，为ResearchUn和全球融合能源开发提供了大量的技术支持。科学界认为，人工智能和合并工程的这种深层组合将大大缩短合并能源的商业应用时间表，并将为全球清洁能源的转换提供新的技术。 （Liu Chun）