编辑：HS、寇建超
导读：杜克大学演化人类学家 Herman Pontzer 团队正在研究的一个问题是人体每天消耗的热量似乎有硬性上限，由消化食物并将其转换为热量的速度决定。由美国西北大学和 LanzaTech 领导的研究人员已经利用细菌分解废物二氧化碳来制造有价值的工业化学品。
杜克大学演化人类学家 Herman Pontzer 团队，去年在《科学》期刊上发表论文，量化了人类一生中每天的热量消耗， 发现 9 到 15 个月大的婴儿一天内消耗的能量比成年人多 50%。儿童的代谢率在 5 岁之前都保持在高速，之后开始缓慢下降，20 岁之后维持稳定，然后到 60 岁后再次开始下降。 图 | JUSTIN COOK（来源：science ） 《科学》网站本周刊文 详细介绍了 Pontzer 及其研究。目前， Pontzer 正在研究的一个问题是人体每天消耗的热量似乎有硬性上限，由消化食物并将其转换为热量的速度决定。 原文链接： https://www.science.org/content/article/scientist-busts-myths-about-how-humans-burn-calories-and-why 神经形态芯片有望能降低 AI 等数据密集型计算任务的能耗。然而，AI 算法在这些芯片的模拟版本上表现不佳。 《美国国家科学院院刊》上的 一篇论文，提出了绕过这类设备不匹配问题的方法。由 Friedrich Miescher 生物医学研究所的 Friedemann Zenke 和海德堡大学的 Johannes Schemmel 领导的一组研究人员表明，一种名为“尖峰神经网络”（spiking neural network）的 AI 算法，可以与芯片配合学习如何补偿设备不匹配。这篇论文是朝着模拟神经形态计算 AI 方向 迈出的重要一步。 原文链接： https://www.pnas.org/content/119/4/e2109194119 FDA 批准第一个用于胰岛素递送的智能手机应用程序 近日，美国 FDA 批准了第一个用于胰岛素递送的智能手机应用程序。该应用程序由 TandemDiabetes Care 开发。 原文链接： https://www.theverge.com/2022/2/17/22938844/fda-insulin-delivery-smartphone-app-tandem 众所周知，细菌可以分解乳糖制造酸奶、分解糖来制造啤酒。现在，由美国西北大学和 LanzaTech 领导的研究人员已经利用细菌分解废物二氧化碳来制造有价值的工业化学品。
图 | 将钢铁厂的废气转化为商品化学品的能力可能使梭状芽胞杆菌成为工业冠军（来源：science ） 在一项新的试点研究中，研究人员选择、设计和优化了一种细菌菌株，成功证明了其将二氧化碳转化为丙酮和异丙醇（IPA）的能力。 原文链接： https://www.nature.com/articles/s41587-021-01195-w https://www.science.org/content/article/microbes-convert-industrial-waste-gases-commodity-chemicals 电脑变得越来越小，而且这一趋势还在继续。智能尘埃应用（微型微电子设备），比如植入人体内的生物兼容传感器系统，需要比灰尘更小的计算机和电池，但目前为止，依然受到诸多因素的阻碍，比如缺乏可随时随地运行的片上电源（on-chip power sources）。
图 | 世界上最小的电池，比一粒盐还小（来源：tachxplore.com） 如今，科学家将这一如灰尘大小的微电脑变成了可能。他们在最新研究中讨论了电池驱动的智能尘埃应用如何在亚毫米尺度下实现，并展示了迄今为止世界上最小的电池作为一个面向应用的原型。 原文链接： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aenm.202103641 https://techxplore.com/news/2022-02-world-smallest-battery-power-size.html 科学家们开发出了一种廉价的方法，可以将普通的衬衫变成一种电子智能衬衫，这种衬衫能够监测和调节体温，甚至允许穿着者对疼痛的肩膀或背部加热。所有设计都印在衬衫或任何其他衣服的织物上。
图 | 研究团队使用的几种印刷设计（来源：techxplore.com） 他们创新的关键点是：高导电性油墨和简单的丝网印刷工艺。这种新方法产生了防水、透气和高度灵活的设计，当由硬币大小的电池供电时，可以作为加热元件。 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.202107298 https://techxplore.com/news/2022-02-specialized-fabrication-niche-e-clothing-athletics.html 英伟达：相比于真实数据，合成数据可以让 AI 系统变得更好，甚至可能更合乎道德 一些人认为，训练必须在混乱的真实世界环境（如自动驾驶汽车和仓储机器人）中工作的人工智能系统的关键不是真实世界的数据。相反，合成数据才是释放人工智能真正潜力的东西。
图 | 英伟达认为，合成数据对于自动驾驶汽车的训练至关重要（来源：spectrum.iee） 合成数据是生成的，而不是收集的，咨询公司 Gartner 估计，未来 60%用于训练人工智能系统的数据将是合成的。但它的使用存在争议，因为合成数据是否能准确反映真实世界的数据，以及人工智能系统是否能应对真实世界的情况，这些问题仍然存在。 原文链接： https://spectrum.ieee.org/synthetic-data-ai
本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请
点击举报 。
