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撰文 | 馮梟、惠家明、黃華、宋宇崢
責編 | 葉水送
知識份子為更好的智趣生活ID：The-Intellectual
胚胎植入前遺傳篩選（PGD）作為一種優生學技術， 能夠幫助做試管嬰兒的夫妻避免可能的致病或致殘基因遺傳給下一代， 實現人口的優生化。 最近， 《自然》新聞報導， 儘管PGD技術在全球普及緩慢， 但在中國卻正呈現爆炸式增長。 為了彌補該技術起步相對較晚的劣勢，
文章及圖片來自：https://www.nature.com/news/china-s-embrace-of-embryo-selection-raises-thorny-questions-1.22468
近日， 《自然》報導稱， 一家位於中國蘇州規模龐大的研究機構將於下個月開啟高解析度腦圖譜的繪製項目。 該機構一改實驗室往常配備一到兩台腦成像系統的做法， 預計會擁有50套自動化的成像系統， 能夠快速切片小鼠大腦， 隨後捕捉每一層的高解析度圖像， 並基於此重建產生3D圖像。 因此， 它們有望以工業化方式、大規模、標準化地生產資料， 這將可能改變神經科學的研究方式， 極大地加速腦科學的發展。
文章及圖片來自：https://www.nature.com/news/china-launches-brain-imaging-factory-1.22456
受到今年四月全球科學大遊行（March For Science）的啟發， 近日印度十幾個城市的科學家們走上街頭， 發起了印度科學大遊行， 以抗議政府對科研的低投入和對“反科學觀念”的推崇。 儘管印度的國內生產總值不斷增長， 但對科學研究的投入一直徘徊在占GDP的0.9%左右， 遠低於其他亞洲科技強國， 如日本（3.58%)和中國（2.0%）。 與此同時， 印度政府受宗教影響對部分研究進行阻礙， 也令印科學家十分不滿。 本次遊行聲勢浩大， 但還是有許多受訪科學家由於收到上級或政府的警告而選擇了回避。 針對本次遊行的主旨， 印度科技部長表示不能苟同， 他認為參與者無視了政府對科研投入的逐年增長， 且在過去五年間已翻了兩倍的事實。
文章來自：http://www.nature.com/news/thousands-across-india-march-in-support-of-science-1.22439；圖片來自science。
最近，美國能源部太平洋西北國家實驗室（PNNL）的研究人員提出了一種新方法，或許可幫助公共衛生工作者更迅速發現流行的疾病。研究人員通過研究與美軍有關的 1.71 億條推特推文，以發現推文中表達的意見和情緒與流感疾病的關係。雖然研究人員發現人們的行為因地點和群體的不同，會有顯著的差異，但他們也注意到了流感疾病高峰期與低峰期時人們的情緒變化，發病高峰期的推特推文態度中以中立和悲傷的意見居多，而發病低峰期中則是積極、驚喜和憤怒的態度占了主導。研究小組打算未來通過研究這些行為特點，用以預測其他的健康趨勢變化。
文章連結：https://www.sciencedaily.com/releases/2017/08/170814092938.htm；圖片連結：http://taurusying.blogspot.com/2013/02/quick-checks-is-your-staff-really-sick.html
在美國，每年有數千萬人承受慢性睡眠失調的痛苦。醫生如想做出診斷，則需要患者在實驗室中被各種檢測設備纏繞著入睡，以監測其呼吸、心跳、腦活動等指標並進行分析，這樣的監測方法顯然令人感到麻煩不已。為了讓人們能夠更方便地監測自己的睡眠，科學家們推出了一台新設備。當被安置在臥室時，該設備向睡眠者發出類似wifi的無線電波信號，並記錄傳回信號，再利用三種不同演算法進行分析，避免了與人體的接觸。在測試中，該設備對睡眠階段判斷的準確率已達到80%以上，幾乎與人工判斷準確度相同。數天前，該設備已在悉尼的機器學習大會上亮相，被推入市場後將大大方便醫生對睡眠健康的診斷。
文章及圖片來自：http://www.sciencemag.org/news/2017/08/new-tool-can-track-your-sleep-without-ever-touching-you
食人，這是一個敏感而又獵奇的話題，通常會被我們賦以非文明的荒蠻想像。而最近，倫敦自然歷史博物館的研究團隊發現，舊石器時代晚期的英國也曾出現過食人現象，其研究成果發表於《公共科學圖書館·綜合》雜誌。研究稱，他們在英國西南部洞穴出土的、距今1.5萬年前的人類肢骨表面，發現有一些特殊的痕跡。通過對其斷口與劃痕形態進行分析，研究者認為該人類橈骨曾被同類啃食過，並在骨骼表面留下牙齒的痕跡。與此同時，研究者也在該骨骼表面發現了一些之字形劃痕，應與史前人類特殊葬俗有關，而在此之前，人們只在同時期的動物骨骼上發現過此種劃痕。
文章與圖片來自：http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0182127
近日，麻省理工學院的科研人員提出了一個新的視頻緩存系統 Pensieve，這一系統可用更少的流量，為用戶提供更好的流覽體驗品質。現有的互聯網視頻服務通常將一段長視頻切分為幾段短視頻，並根據網路狀況選擇視頻品質，並將視頻段緩存到設備上。然而，由於對網路動態進行建模並不容易，此前的研究未能提出較為有效的方法來安排緩存視頻段以避免重複載入。Pensieve 系統引入了一套類似神經網路的演算法，可在沒有模型或者任何現有的關於網路速度假設的情況下學習不同的緩衝策略。經測試表明，與之前最好的緩衝系統 MPC 相比，在同等條件下Pensieve可以獲得與 MPC 一樣的視頻解析度，但減少了10%~30% 的重緩存。研究人員表示，如果可以獲得 Netflix 或者 YouTube 這樣規模的資源，Pensieve 系統可被訓練得更好，並可能得到更廣泛的使用。
文章及圖片來自：https://www.sciencedaily.com/releases/2017/08/170815120539.htm
製版編輯：常春藤丨
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文章來自：http://www.nature.com/news/thousands-across-india-march-in-support-of-science-1.22439；圖片來自science。
最近，美國能源部太平洋西北國家實驗室（PNNL）的研究人員提出了一種新方法，或許可幫助公共衛生工作者更迅速發現流行的疾病。研究人員通過研究與美軍有關的 1.71 億條推特推文，以發現推文中表達的意見和情緒與流感疾病的關係。雖然研究人員發現人們的行為因地點和群體的不同，會有顯著的差異，但他們也注意到了流感疾病高峰期與低峰期時人們的情緒變化，發病高峰期的推特推文態度中以中立和悲傷的意見居多，而發病低峰期中則是積極、驚喜和憤怒的態度占了主導。研究小組打算未來通過研究這些行為特點，用以預測其他的健康趨勢變化。
文章連結：https://www.sciencedaily.com/releases/2017/08/170814092938.htm；圖片連結：http://taurusying.blogspot.com/2013/02/quick-checks-is-your-staff-really-sick.html
在美國，每年有數千萬人承受慢性睡眠失調的痛苦。醫生如想做出診斷，則需要患者在實驗室中被各種檢測設備纏繞著入睡，以監測其呼吸、心跳、腦活動等指標並進行分析，這樣的監測方法顯然令人感到麻煩不已。為了讓人們能夠更方便地監測自己的睡眠，科學家們推出了一台新設備。當被安置在臥室時，該設備向睡眠者發出類似wifi的無線電波信號，並記錄傳回信號，再利用三種不同演算法進行分析，避免了與人體的接觸。在測試中，該設備對睡眠階段判斷的準確率已達到80%以上，幾乎與人工判斷準確度相同。數天前，該設備已在悉尼的機器學習大會上亮相，被推入市場後將大大方便醫生對睡眠健康的診斷。
文章及圖片來自：http://www.sciencemag.org/news/2017/08/new-tool-can-track-your-sleep-without-ever-touching-you
食人，這是一個敏感而又獵奇的話題，通常會被我們賦以非文明的荒蠻想像。而最近，倫敦自然歷史博物館的研究團隊發現，舊石器時代晚期的英國也曾出現過食人現象，其研究成果發表於《公共科學圖書館·綜合》雜誌。研究稱，他們在英國西南部洞穴出土的、距今1.5萬年前的人類肢骨表面，發現有一些特殊的痕跡。通過對其斷口與劃痕形態進行分析，研究者認為該人類橈骨曾被同類啃食過，並在骨骼表面留下牙齒的痕跡。與此同時，研究者也在該骨骼表面發現了一些之字形劃痕，應與史前人類特殊葬俗有關，而在此之前，人們只在同時期的動物骨骼上發現過此種劃痕。
文章與圖片來自：http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0182127
近日，麻省理工學院的科研人員提出了一個新的視頻緩存系統 Pensieve，這一系統可用更少的流量，為用戶提供更好的流覽體驗品質。現有的互聯網視頻服務通常將一段長視頻切分為幾段短視頻，並根據網路狀況選擇視頻品質，並將視頻段緩存到設備上。然而，由於對網路動態進行建模並不容易，此前的研究未能提出較為有效的方法來安排緩存視頻段以避免重複載入。Pensieve 系統引入了一套類似神經網路的演算法，可在沒有模型或者任何現有的關於網路速度假設的情況下學習不同的緩衝策略。經測試表明，與之前最好的緩衝系統 MPC 相比，在同等條件下Pensieve可以獲得與 MPC 一樣的視頻解析度，但減少了10%~30% 的重緩存。研究人員表示，如果可以獲得 Netflix 或者 YouTube 這樣規模的資源，Pensieve 系統可被訓練得更好，並可能得到更廣泛的使用。
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