作者：孤城
IT 之家 8 月 9 日消息根據 AnandTech 的報道，聯想周三推出了首款基於 AMD EPYC 7002 系列“羅馬”處理器的服務器，該處理器最多可提供 64 核和 128 個 PCIe 4.0 通道。
ThinkSystem SR635 是一個 1 U 服務器，最高支持 16 DDR4 內存條，使用 64 GB RDIMMs 的話，內存最高可達 1TB，可安裝 16 個 2.5 英寸 NVMe SSD。
ThinkSystem SR655 是一台更大的 2U 機器，同樣有 16 個 DDR4 內存插槽，支持 1TB 的 DRAM，最多可搭載 20 個 3.5 英寸或 32 個 2.5 英寸 NVMe 存儲器。
ThinkSystem SR635 和 SR655 有最高三年的保修期，很快就會上市。
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NVIDIA 一直以來被詬病對開源驅動的支持不友好，但現在其基於 MIT 發布了“”，用以幫助開發者進行 NVIDIA Linux 開源驅動 Nouveau 的開發。
在中，NVIDIA 宣布：
NVIDIA 已發布部分 GPU 硬件接口的公開免費（MIT 許可）文檔，這是一項進行中的工作；並非所有接口都已發布。
這被視為 NVIDIA 想支持其 GPU 的開源開發，而 Nouveau 項目是其最知名的開源驅動項目。
目前公開的文檔主要涵蓋 Maxwell、Pascal、Volta 和 Kepler 幾代 NVIDIA 顯卡的相關內容，最新的 Turing 架構文檔還未公開。具體到內容上，包括 BIOS 表、設備控制塊、設備初始化、圍繞其 Falcon 引擎的安全性、內存時鐘/調整、着色器程序頭與電源狀態等。
雖然不是完全詳盡的文檔，但它是目前為止 NVIDIA 釋出的最為完善的開源硬件接口文檔。文檔細節查看：
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AMD 今日表示，谷歌和 Twitter 正在使用該公司最新的數據中心處理器。AMD 最新的處理器劍指此前由英特爾垄斷的數據中心市場。分析師稱，AMD 有望在 10 年內將其在該市場的份額從2% 提升至 25%。AMD 周四大漲了 16％。
據新浪財經，在周三下午在舊金山舉行的一次活動中，AMD 宣布推出第二代 EPYC 芯片。該芯片專為雲端或大型企業內部等高性能應用而設計。這曾經是一個以英特爾為主導的業務。目前，英特爾佔據了 98％ 的市場份額，但 AMD 正在尋求迅速擴張。根據 Atlantic Equities 最近的一份報告，AMD 在數據中心市場的份額將從去年的2％ 增長到十年後的 25％。
谷歌表示，它已在內部部署升級的 EPYC 處理器，明年將把它們擴展到其他公司的雲引擎中。Twitter 宣布，由於新芯片的功耗降低，它預計數據中心基礎設施相關的成本將降低 25％。
“Twitter 致力於通過尋找提高效率的創新方法來減少我們數據中心對環境的影響，”Twitter 工程高級主管 Jennifer Fraser 在新聞稿中表示。她表示，使用 EPYC 處理器，讓 Twitter 可以使用更少的功率擴展我們的計算集群，在更少的空間內使用更多內核。
還有不少科技公司表示，他們正在使用 AMD 新處理器或向客戶推薦這些處理器。這些科技公司包括微軟、惠普、聯想和戴爾。
AMD 股價周四收於 33.92 美元，今年累計上漲 84％，而相比之下，其對手英特爾盤中一度跌近2%，收漲不足1%，年內基本持平。市場認為，競爭對手 AMD 的新服務器處理器將給英特爾帶來相當大的競爭威脅。
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原文作者：Sarah DeWeerdt
從突觸入手繪製大腦的工作日漸增多。但隨着數據不斷累積，研究人員必須找到使它們變得有用的方法。
2019 年 4 月，西雅圖艾倫腦科學研究所。房間里有五台透射电子顯微鏡，三隻閃亮的派對氣球四處飄蕩，氣球是為了慶祝研究所最新取得的具有里程碑意義的研究成果——科研人員繪製了 1 立方毫米（約一粒沙子的大小）小鼠大腦組織內的 10 萬個神經元及其之間的約 100 億個連接，或者叫做“突觸”。
在神經元繪製遊戲 Eyewire 中，小鼠視網膜兩個神經元之間的突觸（藍色的為視網膜神經節細胞；黃色的為無長突細胞）。來源：Alex Norton/Eyewire
這五台透射电子顯微鏡連續運行了五個月，採集了 25,000 張小鼠視皮層切片的逾 1 億張圖片，每張切片的厚度只有 40 納米。隨後，研究人員使用研究所開發的軟件，用了大約三個月的時間將這些圖像進行了三維重建。3 個氣球上分別用藍色和銀色字母拼出了“2PB”（2 拍字節，相當於 200 萬千兆字節），這是整個數據集的大小。30 多年的“陸地衛星計劃”（Landsat missions）拍攝的地球照片也不過 1.3PB，這麼看來小鼠的大腦圖片簡直可以說是“一沙一世界”（a world in a grain of sand）了，研究所的神經生物學家 Clay Reid 引用 William Blake 的詩句說道。
除此之外，還有多個類似“小鼠大腦立方毫米計劃”的大腦納米尺度連接組繪製項目正在進行中。所謂連接組，就是神經元與神經元之間的突觸連接。神經科學家認為連接組圖譜將能夠幫助他們以前所未有的方式了解神經迴路如何編碼信息並指揮行動——簡而言之，就是大腦是如何運行的。
距離該領域的終極目標——在納米尺度上描繪完整的人類大腦連接組還有很長的路要走。人類大腦有 1015 個連接，包含約 1000 億個神經元，這個数字幾乎與銀河系中恆星的數目相當。如果使用當前的成像技術，需要數十個顯微鏡連續工作幾千年才能收集完所有的數據。
但是，顯微鏡技術的進步及圖像分析專用計算機和算法的發展已大大推動了連接組學領域的進展，即便是身處其中的研究人員也對如此之高的發展速度大為驚訝。“立方毫米計劃如果放在五年前，我們都會覺得太不切實際了。”Reid 說。而現在許多研究人員相信對整個小鼠大腦——體積約為 500 立方毫米——進行繪製完全有可能在未來十年內實現。如果這一計劃按部就班地實現了，那麼繪製體積更大的人類大腦不過是一個合理的長期目標。“今天，在突觸水平上繪製人類大腦可能看起來不可思議。但如果計算能力和科學技術持續穩步發展，規模再擴大 1000 倍也不是完全不可能。”
從小着手
目前共有兩個物種的連接組圖譜已完成：第一個是一種線蟲——秀麗隱桿線蟲（Caenorhabditis elegans），完成於 1986 年【1】；第二個是一種海洋生物的幼蟲——玻璃海鞘（Ciona intestinalis），完成於 2016 年【2】。這兩個神經圖譜均是非常出色的篩選工具。“秀麗隱桿線蟲連接組圖譜已經否定了許多之前提出的可能假設。”美國阿貢國家實驗室的神經科學家 Bobby Kasthuri 說。如果某些關於線蟲神經系統或行為的發現可以用連接組圖譜輕而易舉地解釋，那就沒有進一步研究的必要；研究人員可以儘早調整方向，探索潛在產出更高的領域。但如果連接組學無法為觀察結果提供現成的解釋，那意味着這是一個值得探索的主題。
但也有部分研究人員對目前納米尺度連接組學所獲的關注持懷疑態度。專註研究視覺系統的紐約大學神經科學家 Anthony Movshon 表示，這些連接組項目耗費了大量時間、精力和金錢，產出和投入可能不成正比。當涉及複雜大腦，譬如小鼠或人類的大腦時，“我不需要知道每個細胞、每個突觸的具體連接細節，”Movshon 說，“我需要知道的是將整個體系連接起來的原則。”他認為這些數據完全可以在相對較粗略的分辨率上收集。儘管如此，納米尺度連接組仍是許多科學家追求的目標。他們認為連接組圖譜可以幫助破解精神疾病的起源，從而制定更有效的治療方案，同時圖譜還可以應用於其他許多領域，如人工智能、節能計算等。
雨後春筍般湧現的連接組項目
20 世紀 80 年代，為繪製秀麗隱桿線蟲的納米尺度連接組，英國劍橋大學的生物學家 Sydney Brenner 帶領研究團隊將幾毫米長的線蟲切成非常薄的切片，隨後使用安裝在电子顯微鏡上的膠片相機對每張切片進行了仔細的拍攝。最後研究人員根據所得的圖像，不遺餘力地手動追溯神經元通路以及其中涉及的連接。
但秀麗隱桿線蟲只有 302 個神經元和大約7,600 個突觸。繪製其連接組所有的手動方法顯然無法用於更複雜的神經系統。因此科研人員並未認真考慮開展規模更大的項目， 直到 2004 年，兩位來自德國海德堡馬克斯·普朗克醫學研究所的科學家——物理學家 Winfried Denk 和神經解剖學家 Heinz Horstmann 建議使用自動式顯微鏡對大腦組織進行切片和成像，並通過特定軟件對圖像進行堆疊和重建【3】。
將要發表的規模最大的完整納米尺度連接組圖譜之一描繪的是大小約 100 立方微米的小鼠視網膜，包含約1,000 個神經元和 250,000 個突觸。德國馬克斯·普朗克神經生物學研究所現任主任 Denk 和他的合作者——馬克斯·普朗克腦研究所副主任 Moritz Helmstaedter 在 2013 年發表了其研究結果【4】。但是“小鼠大腦立方毫米計劃”面對的是 10 萬個神經元，其他類似的項目也在進行中。
“1 立方毫米的體積已足夠了解大部分局部連接，尤其對於位於中間部分的神經元來說。” 艾倫研究所的神經科學家 Nuno da Costa 說。因此，依據小鼠大腦計劃獲得的圖譜，科學家將能夠探索完整的局部神經迴路，而非單個神經元和周圍稀疏的連接網絡。艾倫研究所進行的研究是和美國貝勒醫學院、普林斯頓大學和哈佛大學合作開展的，由美國政府資助，項目名為“皮層網絡機器智能”。
根據“小鼠大腦立方毫米計劃”目前的進展，有的研究人員預測完整的小鼠大腦的納米尺度連接組圖譜將在未來十年內產生，最終數據大小可能約 1EB（100 億 GB）。“這個目標可能需要許多實驗室合作才能實現。”哈佛大學神經科學家 Jeff Lichtman 說。“但至少這個目標是可能實現的，”他說，“這一點非常讓人興奮。”
其他人則繼續保持謹慎的態度。美國霍華德·休斯醫學研究所的計算機專家 Stephen Plaza 說，規模如此龐大的項目“將面臨諸多後勤方面的挑戰”。他認為在涉足鼠腦這類複雜神經系統之前，連接組學領域應該先從一些中等規模的項目入手。“在連接組學領域，我們目前仍處於學步狀態。”他說。
Plaza 目前就負責着一個這樣的項目——FlyEM，該項目旨在繪製黑腹果蠅（Drosophila melanogaster）的中樞神經系統連接組圖譜。其團隊預計將在 2020 年初發布約三分之一黑腹果蠅大腦的數據。Plaza 希望在接下來的幾年中能夠進一步繪製整个中樞神經系統的連接組——包括果蠅大腦中的約 100,000 個神經元和 1 億個連接，以及腹側神經索（大致相當於脊椎動物的脊髓） 中類似數量的神經元和突觸。
與此同時，Lichtman 正在研究斑馬魚（Danio rerio）連接組，並嘗試着對一小塊人類大腦組織進行分析——這塊組織是從因為癲癇而接受腦外科手術的患者那裡獲得的內側顳內取得的樣本。該組織樣本的體積大約也為 1 立方毫米，但考慮到人類大腦皮層的厚度，樣本形狀更類似平板，而不是立方體。
Denk 和他的同事正在繪製斑胸草雀（Taeniopygia guttata）的連接組，從這種小鳥學習歌唱的過程中，可以側面了解人類的語言學習過程。Kasthuri 也有許多項目正在進行中。“現在我們已經有大量關於小鼠大腦神經迴路的數據，我認為最好的研究方法是進行橫向（跨物種）或縱向（發育過程）的比較，”他說， “最重要的信息往往來自相互比較。”
為此，Kasthuri 計劃繪製非人靈長類動物以及章魚（Octopus bimaculoides）大腦中的視覺中樞部分。“章魚和人類差異非常大，但又極具智慧。”他說， “因此我非常期待將章魚和小鼠的大腦連接組放在一起進行比較。”
同時，Kasthuri 還致力於繪製幼年小鼠和章魚的完整連接組圖譜——將這些尚未成熟的連接組與成年動物的連接組進行比較，有助於深入了解大腦如何從經驗中學習。考慮到章魚大腦相對較小，Kasthuri 希望能在一年內完成幼年章魚連接組圖譜的繪製。
輪到 AI 大顯身手了
目前艾倫研究所的研究人員已完成了對立方毫米小鼠大腦的圖像採集，並將這些數據發送給了普林斯頓大學的神經科學家和計算機科學家 Sebastian Seung。Seung 的實驗室將根據圖像進行三維重建，對突觸進行標註，並對標本內總長約 4 千米的神經纖維進行分段描繪。
分段一直是連接組學研究中的限速步驟。如果採用傳統手工方法，通過大量顯微鏡照片追溯單個神經元的纖維路徑可能就需要花費數周時間。但現在，我們有了人工智能。Seung 的團隊開發的機器學習算法可以逐像素地對圖像進行評估，確定神經元的具體位置。
相比人眼，計算機的分段速度更快，能夠將追蹤神經元所需的時間縮短到幾小時甚至幾分鐘。但這種分段並沒有那麼準確：計算機算法可能會遺漏一些神經元或將兩個神經元誤認為一個。因此計算機得出的重建圖譜仍需要人工複核。Seung 的團隊提出通過眾包的方式完成複核，他們特別推出了一款名為 Eyewire 的在線遊戲，遊戲玩家需要找到連接組圖像草稿中的錯誤並進行糾正。Eyewire 的執行董事 Amy Robinson Sterling 表示，自 2012 年推出以來，Eyewire 已擁有 290,000 名註冊用戶，這些玩家的貢獻等同於 32 名全職工作人員連續工作 7 年。
“發育大腦連接組項目”（Developing Human Connectome Project）主要針對新生兒大腦中的神經纖維進行成像。來源：Max Pietsch/DHCP
到目前為止，玩家們一直在在追蹤小鼠視網膜中的細胞，他們共幫助發現了六種神經元，並選擇以古希臘神的名字對其命名。Sterling 和她的團隊正在準備一個名為“Neo”的新版遊戲，遊戲將使用小鼠視覺皮層數據集。
Neo 的遊戲界面將基於谷歌開發的 Neuroglancer 程序，該程序能夠將平面的黑白电子顯微照片轉化為彩色的神經元 3D 網絡。許多納米尺度連接組繪製項目都使用該程序來對數據進行可視化處理。
谷歌還開發了一款神經元分段算法——泛洪算法網絡，由加利福尼亞州 Google AI 的 Viren Jain 帶領團隊設計出來。該算法從圖像中的某個點開始逐步構建結構，而非試圖一下子明確所有神經元的邊界。“這就有點像人們在填色書里塗色。”Jain 說。他的團隊正在將該技術應用於 FlyEM 數據，並已基於珍利亞研究園區另一個團隊提供的顯微照片，構建了完整果蠅大腦的粗略連接組圖譜。另外，他們還在用算法處理 Denk 和 Lichtman 實驗室的數據。
“他們構建的連接組看起來真的很漂亮，”Lichtman 提到算法處理結果時說道，並指出該算法追蹤神經元的速度遠比他團隊收集顯微照片的速度快。“我們無法趕上他們的速度。”他補充道， “那是一個很棒的地方。”
Jain 非常謹慎地提醒說，隨着項目規模逐漸擴大，分段算法必須更加精確，保證所需的人工複核工作量在可行的範圍內。
提高圖像採集精度及速度
與此同時，科學家也在不斷改進顯微鏡技術，希望能以更快的速度生成更清晰、更細緻的圖像，為繪製哺乳動物大腦的納米尺度連接組做準備。
連接組學研究中使用的傳統顯微鏡叫做連續切片电子顯微鏡。研究人員將神經組織嵌入塑料中，並切成厚度和人類頭髮差不多的切片。接着，他們將切片放置在專用膠帶條上，就和卷在捲筒上的膠片類似，然後將膠帶條放入顯微鏡中進行拍攝。
這種方法的優點是樣品能夠長期保存，如有需要，可以反覆成像。但無論做得多麼精確，切割樣品都不可避免地會造成偏差，最終影響圖像重建。
現在比較新的一種方法叫做聚焦離子束掃描电子顯微鏡（FIB-SEM）：使用帶電離子束刮掉一層薄薄的組織樣本，顯微鏡拍攝新暴露的表面，然後不斷重複這個過程。FlyEM 項目是該方法第一次在如此大的規模上得到應用。
雖然 FIB-SEM 速度並不快，但它有一個非常顯著的優點，那就是所產生的圖像在三個維度上的分辨率是相同的，而傳統方法生成的圖片垂直方向上會相對粗糙。但是，組織樣品在該過程中會汽化，因此無法反覆成像。另外，FIB-SEM 的視野非常小，因此無法用於更大的樣本。（即使是罌粟種子大小的果蠅大腦也必須進一步切成小塊。）珍利亞研究園區的神經科學家 Kenneth Hayworth 開發的氣體團簇離子束掃描电子顯微鏡（GCIB-SEM）工作方式相似，但視野較大，因此更適合於體積更大的腦組織成像。
GCIB-SEM 可能與多光束电子顯微鏡的兼容性更好，研究人員希望多束电子束同時掃描樣品能夠能加快圖像採集速度。Lichtman 實驗室使用的是由 Carl Zeiss 製造的有 61 道光束的顯微鏡，Denk 實驗室則有 91 束，包含數百個光束、最終有望每秒採集一千萬像素圖像數據的电子顯微鏡也正在研發中。
挖掘數據背後的意義
但速度也會帶來問題。如今納米尺度連接組項目正在迅速產生大量數據，隨之而來的挑戰就是如何解讀這些數據。“我們手邊有這麼多已經經過處理的數據，” Reid 說， “大量的科學家可以經常性地在這個數據集上有新的發現。而我們現在遠沒有那麼多科研人員。”
另一個問題是如何將納米尺度連接組數據與其他更大規模的神經科學項目（如人類連接組項目）聯繫起來。人類連接組項目對大約 1200 個研究對象的大腦進行了磁共振掃描，根據所得圖像從毫米尺度了解連接大腦不同區域的神經纖維，最終繪製了名為宏觀連接組的圖譜。
“神經科學中最大的問題就是尺度。”倫敦國王學院的新生兒學家 David Edwards 說。他是發育大腦連接組項目的參与者之一，該項目主要對數百個宮內胎兒、足月兒及早產兒的大腦進行掃描。“在宏觀層面、微觀層面、人口學層面都有非常精彩的研究正在進行中，”David Edwards 說，“但我們沒辦法將不同層面的研究聯繫在一起。”
在某些方面，甚至比納米尺度連接組更詳細的新數據也在不斷出現。譬如，通過連接組數據，我們只能了解突觸的位置，而無法知曉其分子組成。“我認為這是我們需要填補的一項空白，”英國愛丁堡大學的分子神經科學家 Seth Grant 說， “否則就無法找到將其與基因組學之間的聯繫。”Grant 認為基因組學信息對於研究演化和遺傳學對大腦功能產生了怎樣的影響至關重要。
歡迎來到突觸的世界。在 2018 年發表的一篇論文中，Grant 和他的團隊對小鼠整個大腦中約 100 億個突觸進行了分類【5】。他們根據蛋白含量、大小和形狀，共將突觸分為 37 個亞型，並確定了不同大腦區域中突觸亞型的分佈。Grant 團隊也開始着手將突觸亞型與其構成的連接聯繫起來。“將突觸組和連接組聯繫起來，”Grant 說，“將是未來的一大研究前沿。”
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騰訊科技訊，8 月 9 日，騰訊科技在“微信開放社區”發現，微信正在測試“PC 端支持打開小程序”能力。
對此，微信表示，用戶在微信 PC 端聊天場景中收到的小程序消息，可支持在 PC 端直接打開，且界面與手機端保持一致，其他 PC 環境暫不支持打開小程序。
微信還強調，希望通過這一探索，幫助用戶在聊天場景中更連貫地使用小程序。
據悉，目前該能力支持 windows 7 及以上版本操作系統，Mac 將在近期開啟測試。
該能力形態在測試階段將進行不斷優化調整。開發者可以使用最新微信 PC 測試版和最新版開發者工具進行體驗、適配和預覽。
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一提到極光，很多人就彷彿陷入了一場夢幻的童話。但是你可知當你在感受極光的浪漫的同時，其實是地球與太陽正在過招，每一次極光的閃爍，都是太陽的耀斑和地球磁場打出的“刀光劍影”。所以說地球生命之所以存在都是因為地球磁場包圍着我們的星球，保護我們不受太陽拋出的熾熱粒子的傷害。
然而地球磁場看似穩定，但實際上無時無刻不在變化，最近一次地球磁場逆轉歷時 22000 年。
大量證據和實驗證明在地球漫長的歷史中曾出現多次磁極逆轉的現象。每隔幾十萬年，地球磁場就會經歷一場巨大變化，出現磁場逆轉——磁北極與磁南極顛倒過來。但目前科學家對其理解仍十分有限，對這一過程所需時間也眾說不一，有研究甚至稱地球磁場轉換可在百年內急速完成。
近日，一個國際研究小組在《科學進展》雜誌上發表論文稱，地球磁場逆轉過程持續時間之長遠超以前科學家的設想。
最近一次地球磁場逆轉的整個過程至少持續了 22000 年。
研究小組通過對全球熔岩、海洋沉積物和南極冰芯的全面調查分析，對地球磁場最近一次逆轉——大約發生在 77 萬年前的松山—布容（Matuyama-Brunhes）逆轉的持續時間進行了研究。
他們從智利、夏威夷、加那利群島等地區的 7 個熔岩流中採集了熔岩樣本，隨後將熔岩的磁數據和放射性同位素測年數據相結合。分析后發現，以地質學標準衡量，在松山—布容逆轉過程中，地球磁場最後的逆轉速度很快，但這段時間不足 4000 年，而在此之前長達 18000 年的時間里，地球磁場一直處於不穩定狀態，期間還出現了兩次短暫的局部逆轉。這表明，整個松山—布容逆轉過程歷時 22000 年。
其時間跨度之長，遠超此前科學家提出的所有地球磁場逆轉在 9000 年內結束的論斷。
研究團隊對熔岩數據的分析結論也得到了海底沉積物磁力數據的證實。此外，他們還利用南極冰芯分析了鈹元素沉積的情況，同樣證實了這一研究結論。
地球磁場為何發生逆轉，原因尚無定論。
地球的磁場不是一成不變的。磁場的強度、地磁偏角、磁極的位置等，都會發生變化。
1906 年，B·布倫赫斯發現法國熔岩的磁化方向與現在地磁場方向相反，開始初步推測地磁場可能發生過逆轉。1929 年，M·松山根據日本、朝鮮等新生代熔岩的研究結果，首先提出了第四紀早期地磁場發生過逆轉。
因為磁場在地球表面形成的許多岩石中都留下了化石磁化，所以我們可以根據岩石中的磁化方向判斷當時的地球磁場方向。上世紀 50 年代，岩石的反向磁化（即岩石的磁化方向與現在地磁場方向相反）出現在世界很多地區，各國做了大量古地磁測量和實驗，發現在全球範圍內，同一年齡的岩石，不論其類型如何，按其剩餘磁化方向所計算出的地磁極性是相同的。這些事實進一步說明，全球性的岩石反向磁化是地磁場逆轉的結果。
然而目前關於磁極逆轉的原因，仍是一個謎團，佔主流的有以下 ３ 種假說：
第一種，認為磁極倒轉是因為地球處在銀河系這個大磁場中，地球磁極的逆轉是根據銀河的磁極逆轉轉變的；
第二種，認為地球內部的物質不斷髮生碰撞，碰撞的結果使地球內部的磁場不斷地調整、變化；
第三種，認為隕石撞擊地球致使磁場發生了轉變。
但不過無論什麼說法現在都是猜想，人類對地球、對宇宙的探索一直在繼續。
地磁倒轉會造成毀滅性災難嗎？
一些末日論者認為地磁兩極的逆轉意味着地球生命的終結，但是上一次經歷一個完整的磁極翻轉時，地球依然是鬱郁蔥蔥、充滿生機。通過研究那個時代的化石，科學家們認為地磁逆轉對生命並沒有災難性的影響。
專家指出，地磁逆轉除了需要重新設定地球上所有的指南針外，地球兩極逆轉過程中一旦地球磁場消失，太陽輻射等宇宙射線將會猛擊地球大氣層，並強烈衝擊電離層，可能引起電離層暴，對無線電通信、在軌衛星、航天設備造成損害。對地球生物最直接的影響就是靠磁導航的生物如鴿子等會迷失方向，也可能會引起一些生物的生理紊亂。
自從人類開始記錄地球磁場強度數據以來，其一直在變化，每個世紀下降大約5% 左右。也就是說，目前地球磁場正處於最終逆轉前的弱化過程中。根據目前研究表明，人類還將長時間面對地球磁場不穩定的狀態。
但是儘管科學家們並不能非常確切地預知地磁逆轉對當今人類世界的影響，甚至還不能準確預測下一次地磁逆轉發生的時間，但大多數科學家都認為不用太過擔心，除非人類已經到了一刻也離不開电子設備的地步。
來源：科技日報 圖片來自於網絡
作者：科技日報記者劉海英吳長鋒
編輯：張爽（實習）
審核：朱麗
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美國電動車特斯拉是一家在行業和消費者中頗具爭議的公司，之前已經遭到了許多的消費者訴訟，其中涉及到自動駕駛系統造成的致死車禍。據媒體最新消息，日前，特斯拉公司的一位車主對這家電動汽車製造商提起訴訟，聲稱該公司通過軟件更新限制了已銷售車輛的電池續航里程，特斯拉目的是避免代價高昂的召回事件（用以解決原告聲稱有缺陷的電池問題）。
據媒體報道，周三，原告在北加利福尼亞州聯邦法院提起訴訟，指控特斯拉欺詐行為，並尋求訴訟列為集體訴訟，代表世界各地受到影響“數千名”Model X 和 Model S 車主。
據悉，許多上述兩款豪華電動車的車主發現他們的老一代電池的續航里程突然縮減，損失了 40 英里（64 公里）。自 5 月以來，續航里程縮短一直是特斯拉車主網絡論壇上的一個熱門話題，例如 TeslaMotorsClub.com，其中許多車主詳細說明他們的電池電量和續航里程如何下降。
用戶表示特斯拉已經通過軟件更新取消了他們支付額外費用增加的電池續航里程，從而使汽車貶值，限制了他們可以旅行的距離並迫使他們更頻繁地充電。
原告在訴狀中表示，原告大衛·拉斯穆森的 2014 款 Model S 85 車型電池容量在軟件升級后，損失了約 8 千瓦時的電量，但特斯拉公司卻告訴他說，這種下降是正常的。
面對車主發起集體訴訟的報道，特斯拉公司周四沒有立即回應評論請求。
據媒體報道，5 月，一輛特斯拉 Model S 電動車在中國香港發生起火燃燒，特斯拉隨後表示，出於謹慎，該公司正在通過遠程軟件更新修改 Model X 和 Model S 兩款車型的充電和熱管理設置。特斯拉這樣做的目標是“幫助進一步保護電池並延長電池使用壽命”。
一個月後，特斯拉表示，只有一小部分車主受到電池續航里程減少的影響，並表示計劃改善軟件升級帶來的影響，同時特斯拉也表示充電行為是基於多種因素變化的。
根據車主論壇的帖子，一些特斯拉車主發現，無法對電池進行百分之百的充電，這些車主已通過仲裁尋求補救措施，而至少有三個用戶因為這個問題變賣了特斯拉電動車。
還有的特斯拉車主禁用其 Wi-Fi，以避免任何可能影響其續航里程的軟件更新。
原告在訴狀中表示，特斯拉以安全和增加車輛電池壽命作為幌子，欺騙性地升級其軟件，意圖避免其責任和法律義務（即讓客戶修理，修理或更換電池）。
原告認為，特斯拉公司知道訴訟涉及的電動車都有缺陷，但沒有告知客戶這些缺陷。
原告還指出指出最近一連串的特斯拉電動車電池燃燒事件，並聲稱該公司沒有告知其客戶潛在的火災風險，而是“選擇在背後使用軟件更新和電池限制以避免責任”。
在其網站上公布的車輛安全報告中，特斯拉表示，電動車燃燒起火“非常罕見”，從 2012 年到 2018 年，每 1.7 億英里的行駛距離大約有一輛特斯拉車輛起火。該公司與美國國家消防協會和美國交通部的數據進行了比較，显示美國普通車輛每 1900 萬英里行駛發生一次車輛起火。這些機構統計了所有車輛的火災，而不僅僅是特斯拉。
今年 5 月，特斯拉稱其車輛遭遇火災的可能性比汽油車低 10 倍。它說，在調查中國香港的電動車燃燒事件時，發現只有少數電池模塊受到影響，而且大部分電池組都沒有損壞。
特斯拉車主——美國佛羅里達州奧蘭多市的一位老闆尼克·史密斯在接受採訪時表示，他對特斯拉的客戶服務質量不佳感到沮喪，稱特斯拉工作人員對他的電話和电子郵件反應遲鈍，對所反映問題的真正根源一無所知，也不清楚該如何對問題進行補救。
史密斯在接受採訪時說：“就好像你把車開到修理店，你原來有一個 20 加侖的油箱，但現在變成了 10 加侖的油箱，這些變化沒有經過你的同意和許可。”
史密斯介紹說，在特斯拉進行軟件升級后，他的 2013 款 Model S P8 在充電到 90% 水平之後無法繼續充電。特斯拉告訴他，電池電量損失是由於正常的電池退化造成的。
相關資料显示，特斯拉對於電動車電池提供八年保修。
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近年來，由麻省理工學院創建的編程語言 Julia 越來越受歡迎，但仍然遠遠落後於 Java、C 和 Python。
根據 2019 年 8 月的編程語言排名，Julia 在其基於搜索引擎的搜索結果中排名第 39 位，高於一年前的第 50 位，與去年 10 月的排名相同。
Julia Computing 公司最近就對 1800 多名 Julia 用戶進行了一項調查，找出他們喜歡和不喜歡這種語言的地方。結果显示，93% 的受訪者總體上表示喜歡。在 Julia 用戶中第二喜歡的語言是 Python，61% 的受訪者表示喜歡 Python，20% 到 30% 的受訪者表示喜歡的語言包括 C、R、Matlab、C++ 和 Bash。
如果沒有 Julia 的話，他們會使用什麼語言？Julia Computing 公司還詢問用戶，結果也是意料之中，73% 的受訪者表示選擇 Python，其他選擇包括 C 語言、Matlab 和 R。
根據調查結果，Julia 最受歡迎的技術特性是速度和性能，其次是易用性，而最受喜歡的非技術功能是免費。
用戶還報告了他們對這種語言最大的抱怨：
技術方面（第一條佔比最大）：
非技術方面（第三條佔比最大）：
不過，隨着時間的推移，這種情況會慢慢發生改變，這要歸功於 Mozilla 的一項舉措。Mozilla 正在開發 Firefox 插件，將 Julia 引入瀏覽器，就像引入 Python 解釋器的 Pyodide 插件那樣。
去年，Julia 報告說，與前一年相比，用於附加功能的軟件包數量從 1688 個增加到了 2462 個，這表明 Julia 開發者社區取得了不錯的增長。
在本次調查的大多數受訪者中，學者占 60%，其餘的“專業人員”大多是工程師、開發人員、研究人員和分析師。該報告的用戶所在的領域主要是統計/數據科學、工程、機器學習、計算機科學、物理學、數學、人工智能、信號和圖像處理、優化和經濟學等。
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作者：小淳
8 月 9 日，中國國家鐵路集團有限公司官方微博@中國鐵路發布了因颱風利奇馬而導致的列車停運信息，近日出行的讀者一定要千萬注意。
從@中國鐵路發布的停運列車名單來看，共有超過 280 列火車停運，主要集中在上海虹橋站、上海站、上海南、南京南、杭州東、杭州、蘇州、徐州、寧波等長三角地區的許多城市火車站。
@中國鐵路提醒道：“購買停運列車車票的旅客，可於票面乘車日期起 30 日內（含當日）持車票到車站窗口辦理退票手續；在中國鐵路 12306 網站購買車票的旅客，如尚未換取紙質車票，可在網站直接辦理退票。均不收取手續費。”
今天上午，中央氣象台官微發布颱風紅色預警，提醒群眾颱風利奇馬（超強颱風級）將於 8 月 10 日將於 10 日凌晨到上午在浙江象山到蒼南-帶沿海登陸。
中央氣象台曾表示，“利奇馬”將是今年以來登陸或影響我國最強的颱風，“利奇馬”中心經過的附近海域或地區的風力達 14-17 級，陣風 17 級以上。
具體停運名單如下：
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撰文：沈夏冰（中國首批註冊營養師、中國營養學會會員）
我們總能聽到“適量飲酒非但無損健康，反而有益健康”的說法，然而 2018 年 8 月，世界頂級醫學期刊《柳恭弘=叶 恭弘刀》刊文指出：喝酒直接導致了全球 280 萬人的死亡，最安全的飲酒量為0，即不飲酒才能對健康有益！
而且在今年 4 月 4 日，《柳恭弘=叶 恭弘刀》再次發表了北京大學、中國醫學科學院和牛津大學合作的研究論文，這項覆蓋中國 50 多萬成年人，跟蹤隨訪 10 年的研究發現：隨着飲酒量的增加，血壓水平和腦卒中發病風險持續增加！
那飲酒到底會對人體造成哪些影響呢？為什麼會有人覺得酒量越喝越好？
一、首先，我們來認識“酒”
酒精是糖在微生物發酵后的產物，人類先祖最早從熟透的果實當中，品嘗到了酒的醇厚滋味。每 1g 酒精，在體內可以產生 7 大卡的熱量，僅次於脂肪，而人類對於酒精的渴望本質上來自於對於酒精類物質提供的能量的滿足感。
我們常喝的酒，從大類上來分可以分為發酵酒、蒸餾酒和配製酒三大類。
發酵酒包括啤酒、黃酒、葡萄酒類，酒精度較低（一般不超過 18°），且原材料營養素保留相對齊全；而
蒸餾酒則有着更高的酒精度，但營養價值就非常低啦；像
白酒幾乎就是純能量食物（即只能提供能量沒有任何營養價值可言），在我們的眼裡是典型的的“差的食物”。由此可見，
酒類並不是我們膳食中的必備，中國居民膳食指南中也明確表示為“控糖限酒”，也是為什麼營養師讓大家限制酒類的攝入的原因。
二、飲酒對人體有哪些影響？為什麼喝酒後會頭疼？
以前的一些研究會告訴大家，過量飲酒有害，而適量飲酒有益健康。而如今的研究卻趨向於，無論多少劑量的酒精，進入體內都會負面影響。
過量飲酒的過程中，酒精會通過胃部吸收直接進入血腦屏障，抑制語言和行為中樞。另外長期飲酒，另外會影響你的消化道健康，增加腸壁的滲透性，引發炎症，刺激導致潰瘍甚至引發癌變。
另外如果你觀察過一些經常酗酒的人，會發現他們記憶力、方向感差，認知能力模糊，手部行為不受控制，這些都是長期酗酒導致維生素 B1 的缺乏，這些都是對神經系統損傷導致的。法國國立健康與醫學研究所的一項研究表明，每周飲酒超過 14 個單位（140ml）與痴獃風險增加顯著相關，並且每增加 7 個單位（70ml），痴獃風險就會增加 17％。
至於喝酒之後的頭疼，主要會表現在兩方面：一種頭疼，對於酒量不好的人一次性喝得過快容易暈乎，而另一種頭疼則是喝的太多第二天醒來后的頭疼，我們稱為“宿醉”。宿醉一方面可能是由於酒精攝入過多所導致的脫水，另一方面可能和酒類雜質含量較高有關。要知道相比於國外的蒸餾酒（比如伏特加），國產白酒當中由於原材料選擇、工藝影響，雜質醛、雜醇等物質高出很多倍，它們正是讓飲用者感到辛辣、上頭的主因，而低價劣質酒中的雜質含量更高，所以這也是我們經常說”假酒上頭“的原因。
三、那我們應該如何緩解飲酒後的不適呢？酒量到底可不可以練？
前一天飲酒過多，第二天早上頭部依然有疼痛，另外認知能力和行動能力亦無法恢復，我們把這個稱之為“宿醉”。導致宿醉的原因目前尚不清楚，可能是由於過量攝入酒精后導致神經系統的功能紊亂，以及由於大量脫水和血糖波動帶來的不適。
所以比較好的對抗宿醉，減少不適感的方法就是盡可能的減少脫水的癥狀。還有一些做法是在補充水分的同時補充糖分，盡可能維持血糖平衡，比如第二天起來喝一杯果汁或者吃些水果都可。還有一些促進神經系統健康的營養素，比如維生素 B1、維生素C、牛磺酸等也可能對緩解宿醉有益。
“練酒量”是個假命題。很多人經常飲酒後感覺酒量越練越好，其實本質上是身體對酒精的耐受度增高，比如大腦越來越鈍化，肝臟中代謝酒精的酶活性也會增高，但酒精對人的損傷依舊沒有改變。要知道，根據世界衛生組織的定義，一次性飲酒攝取酒精超過 40g 就屬於有害飲酒行為。
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