新算法加速节能训练大模型,大幅减少联邦学习中的数据传输
斯蒂文斯理工学院团队提出联邦大模型训练新算法 MEERKAT,仅共享极少量关键参数更新,在降低通信与计算开销的同时提升模型性能和能效。
研究揭示南海冬季隐蔽海洋热浪机制:吕宋海峡以西东北盆地成持续热点
广东海洋大学团队基于1994年至2023年高分辨率海洋再分析数据发现,黑潮经吕宋海峡的热量输送叠加中尺度涡旋作用,使南海东北部70至300米深度海洋表层以下热浪更深、更强且更频繁。
挪威研究团队开发新型聚合物材料,探索从空气中获取饮用水的可行性
SINTEF研究人员称,新材料可在保持稳定性的同时吸收并释放大量水分,目标是提升大气水生成器在低湿度环境下的实用性并降低成本。
研究称达拉斯-沃斯堡创新产出低于预期,STEM教育被指关键变量
南卫理公会大学主导的研究在《IEEE工程管理汇刊》发表,称达拉斯-沃斯堡具备经济与人才等优势,但专利产出较模型预测水平低约35%。研究还发现,STEM教育基础设施对创新生产力影响最为显著。
亚马逊向所有企业开放运输网络,不再局限平台商家
亚马逊宣布,其庞大的运输与配送网络将向所有企业开放使用,而不仅限于在亚马逊网站上销售商品的商家。
橡树岭国家实验室推进靶向阿尔法疗法研究:新型螯合剂有望兼容多种放射性同位素
橡树岭国家实验室表示,其在提供医疗用放射性同位素方面已有数十年经验,并正通过两项研究计划推进放射性药物治疗与“治疗诊断学”应用。研究团队在《Chemical Science》报告一种名为PYTA的螯合剂,可结合包括镅-225在内的多种放射性同位素,用于治疗与成像场景。
德国研究发现细菌“联盟”可协同分解多种邻苯二甲酸酯增塑剂
德国科研团队在生物反应器生物膜中筛得由三种细菌组成的稳定群落,可在30摄氏度下于24小时内完全分解邻苯二甲酸二乙酯,并能处理多种常见邻苯二甲酸酯。研究发表于《微生物学前沿》。
等待近40年的三面拉链概念,终于被技术实现
1985年提出的三面拉链构想,在麻省理工学院研究团队的推动下,终于通过3D打印和自动设计工具变成现实,可在柔软与刚性之间快速切换,为帐篷、医疗器械和机器人等带来全新设计方式。
斯坦福团队提出“逆向翻译”蛋白质测序方法 借助DNA测序平台解码蛋白质
斯坦福大学研究团队在《自然生物技术》发表新方法,通过化学编码将蛋白质序列信息转换为可由现有DNA测序平台读取的信号,旨在以更高规模与灵敏度开展蛋白质测序,并有望推进单细胞层面的蛋白质研究。
最新精确测量显示木星尺寸略小于既往认知
基于美国宇航局朱诺号探测器的无线电观测数据,科研团队在近50年来首次对木星尺寸进行高精度修正,结果显示这颗气体巨行星比此前估计更“瘦”且更扁,相关成果已发表于《自然天文学》。
宾夕法尼亚大学团队开发前药脂质纳米颗粒,瞄准实体肿瘤T细胞耗竭难题
研究人员将IDO抑制剂共轭到可离子化脂质并与IL-12 mRNA同载递送,在结肠癌小鼠模型中实现肿瘤清除并抑制复发;该策略仍处于临床前阶段。
物理学家用简化模型揭示神经网络如何学习
哈佛物理学家构建了一个可用统计物理工具精确分析的简化神经网络模型,用以解释大规模人工智能系统为何在高维数据下仍能高效学习且不易过拟合。