json

中国海洋石油公司宣布，在南中国海珠江口盆地发现了中国的首个深水深层大型油田——开平南油田，其探明油气地质储量达1亿200万吨油当量。这一发现标志着全球核杂岩型凹陷中最大的商业发现之一。 据中新社报道，开平南油田位于南中国海东部的开平凹陷区，距离广东省深圳市约300公里，平均水深超过500米，最大井深达4831米，油品为轻质原油。在探井过程中，钻探遇到油气层厚度达100.6米，平均每日产油气超过1000吨油当量，刷新了中国深水深层油气产量测试纪录。 开平凹陷地质条件复杂，断裂纵横交错，勘探难度巨大。中国海油深圳分公司总地质师刘军介绍说，在新的地震数据基础上，他们深化了烃源岩分布和油气成藏规律的认识，明确了油气富集区，重新评估了资源量。自2023年以来，他们在开平南地区部署了大量探井，其中4口探井测试获得了高产工业油流，证实了开平凹陷地区的烃源潜力，成功发现了开平南油田。 中国海油首席执行官及总裁周心怀表示，近年来，中国海油在南中国海东部海域的油气勘探一直创造新高，为海洋油气的持续增产开辟了新的增长路径。

The unveiling of Sora, OpenAI’s latest text-to-video generator, has stirred both enthusiasm and skepticism within the tech community. At first glance, the footage appears reminiscent of a music video or a sleek car commercial: a woman confidently striding through a…

与人类相似，几乎所有动物都需要某种形式的休息或睡眠来维持健康。动物通常会根据自然的昼夜节律来调节睡眠和觉醒状态。 人类在睡眠中做梦，但科学家们探究是否动物也会有同样的体验。一些研究发现，动物在睡眠中与人类幼崽有相似之处，如尿床、说梦话，甚至有规律的头部运动。 不同动物有不同的睡眠模式。比如，猫每天可以睡16小时，而大象只需2小时。长颈鹿会在一天中断断续续地打盹，每次约5分钟，虽然它们每天可能有4.5小时的睡眠时间，但只有30分钟是深度睡眠。 捕食者的睡眠时间较长，有安全睡眠场所的动物睡得更多。有些动物如马能站着睡觉，但无法进入快速眼动睡眠阶段，必须躺下。 有趣的是，海豚在睡眠时只有一半大脑休息，被称为“半脑睡眠”，另一半保持警觉。 动物睡觉时也会做梦吗？经验丰富的兽医观察到动物在睡眠中四肢晃动、面部肌肉抽动和发声，表明它们在做梦。白天行为也会影响动物的梦境，与人类类似。 非人类哺乳动物与人类共享快速眼动睡眠阶段，这时大脑活跃，伴有视觉和运动活动增加，比如狗在这个阶段会吠叫或抽动腿。 动物也会受到睡眠障碍的困扰，可能是原发性或继发性，由多种原因引发，如脑瘤、脑炎、药物治疗、心脏问题等。研究表明，老鼠也可能因压力和焦虑而失眠。 动物睡眠研究有助于理解人类大脑，不同动物有不同的睡眠需求和模式。科学家通过研究发现引起发作性睡病的基因，狗甚至能帮助治疗睡眠障碍。海豚的“半脑睡眠”也为神经退行性疾病的治疗提供了新线索。

根据《自然·通讯》杂志17日的报道。美国加州大学圣迭戈分校的集成电子和生物界面实验室采用创新方法制造了这种传感器，能够记录人类及多种动物模型中大量单个神经元的活动，分辨率之高达一至两个神经元。 这一新系统倚赖超薄、灵活且可定制的探针，由临床级材料制成，并搭载能够记录微局部大脑信号的传感器。与当前的临床传感器相比，这些探针更小巧且彼此非常接近，使其能够在大脑内特定区域实现前所未有的高分辨率传感，范围可达10厘米深度。 这些探针具备多达128个通道的记录能力，相较目前使用的临床探针的8到16个通道，其性能大幅提升。未来，研究人员计划通过创新的制造方法，将每个探针的通道数量扩展至数千个，以实现更高分辨率的大脑信号获取、分析和理解。 这些探针设计为单片结构，各组件能够相互叠加，形成一个紧密结合的单元，无需手动连接额外电线进行记录。新的记录系统具有高度可定制性和可扩展性，得益于薄膜技术，该技术源自半导体和数字显示屏行业。探针非常紧凑，厚度仅为15微米，最大程度地减少了探针和大脑之间的材料特性差异。 尽管当前报告中仅涉及大脑记录数据，但该系统已经用于追踪大脑活动并为大脑的具体位置提供电刺激。该团队正在专注于将这项技术应用于难治性癫痫患者，旨在实现患者无线访问、在医院或家庭环境中自由移动，不受任何机器的限制，并能够连续监测患者的皮质和深部脑结构长达30天。 近年来，神经科学的进展可以说是飞速的，神经元探针技术成为其代表之一。这种探针通过穿刺方式进入脑组织，以量化方式获取神经元之间的同步和相干信息，为科学家研究人类神秘的神经结构和功能提供了关键工具。这种探针的运作方式旨在最小化伤害、最精确读取，不久的将来，它们有望不仅帮助人们解开脑部疾病之谜并进行治疗，还将有助于设计更接近人类大脑的人工智能。

韩国基础科学研究所认知与社会性中心的研究人员发现，人工智能（AI）模型在处理记忆方面与人脑海马体存在惊人的相似之处。这一新发现为记忆巩固提供了新的视角，指的是将短期记忆转变为长期记忆的AI系统过程。 在通用人工智能（AGI）的开发竞赛中，理解和模仿类人智能已经成为一个重要的研究领域。这些技术进步的核心在于Transformer模型，其基本原理目前正在深入研究中。 强大的AI系统的关键在于了解它们如何学习和记忆信息。研究团队将人脑学习原理，特别是通过海马体中的NMDA受体巩固记忆的方式，应用于AI模型。 NMDA受体类似于大脑中的一种智能门，促进学习和记忆的形成。当大脑中存在化学物质谷氨酸时，神经细胞会被刺激。镁离子充当门的小守门人，只有在这个离子守门人退到一边时，物质才能流入细胞。这是大脑创造并保存记忆的过程，而守门人（镁离子）在整个过程中扮演着非常具体的角色。 研究团队发现，Transformer模型似乎使用了类似于大脑NMDA受体的门控过程。这一发现促使团队进一步研究Transformer的记忆巩固，以确定是否可以通过类似于NMDA受体门控过程的机制来控制。 在动物大脑中，低镁水平会减弱记忆功能。研究人员发现，通过模仿NMDA受体，Transformer中的长期记忆可以得到改善。就像在大脑中一样，镁含量的变化会影响记忆强度。通过调整Transformer的参数以反映NMDA受体的门控作用，可以增强AI模型的记忆能力。 这一突破性发现不仅使人们能够更深入地研究大脑的工作原理，还有助于根据这些洞察开发更先进的AI系统。

In a collaborative effort, TomTom and Microsoft have unveiled a groundbreaking application of generative AI in the automotive industry. This partnership has led to the creation of a seamlessly integrated AI-driven conversational assistant, enhancing voice interactions related to infotainment, location…

In a groundbreaking move, Spotify is leveraging artificial intelligence to expand the reach of its podcasters into foreign language markets. The company unveiled a pilot initiative named Voice Translation for podcasts, which not only translates podcasts from one language to…

新华社，2023年10月15日 – 在足球比赛中，守门员一直扮演着独特的关键角色。他们必须在瞬息万变的情况下做出判断，以预防对方进球。最近一项发表在美国《当代生物学》杂志上的研究揭示，守门员在处理不同感官信息时具备更强的能力。 来自爱尔兰都柏林城市大学等机构的研究人员进行了一项实验，招募了60名志愿者，其中包括专业守门员、其他场上位置的球员以及没有专业足球经验的人员作为对照组。在每个实验中，志愿者在屏幕上看到1至2幅图像（视觉刺激），这些图像可能伴随着蜂鸣声（听觉刺激）。 在测试中，志愿者通常会将一次闪光和两次蜂鸣声的试验错误地解读为两次闪光，这表明听觉和视觉刺激已经相互融合。这种错误感知随着刺激之间的时间间隔增加而减少，研究人员因此能够测量“时间窗口”的宽度——更窄的窗口表示更有效的多感官处理。 研究结果显示，与其他场上位置的球员和非足球运动员相比，守门员的“时间窗口”更狭窄，这表明他们对视听线索的估计更加准确和迅速。此外，守门员在视觉和听觉信息之间表现出较少的互动，这意味着他们更倾向于分离感官信号。 研究人员解释说，这些差异部分是由守门员这个特殊位置的要求所决定的。守门员需要迅速作出决策，即使基于不完整的感官信息。因此，他们更倾向于单独处理感官线索，而不是将它们合并在一起。研究人员希望在未来的研究中探讨其他场上位置的球员是否也在感知方面表现出类似的差异，比如前锋和中后卫。

当提到浩瀚无垠的宇宙时，你的想象中是否涌现出一片黑暗？ 星系发出的光并非会在虚空中消失，而是弥漫在宇宙空间，覆盖从可见光波段到红外波段。宇宙背景光是所有星系辐射的总和，但对于高能伽马光子而言，这种背景光就像是一层厚重的“迷雾”。长期以来，人们一直认为在高能伽马波段宇宙是黑暗的。 然而，现在这一认知可能需要改变，因为宇宙可能比我们先前想象的更为透明、更为明亮。我国的高海拔宇宙线观测站（简称“拉索”）发布了有史以来最明亮的高能伽马辐射精确能谱，对传统的伽马暴余辉标准辐射模型提出了挑战。研究结果揭示，宇宙背景光在红外波段的强度仅为现有宇宙学模型预期的40%左右，这为检验爱因斯坦狭义相对论的适用范围以及探索暗物质候选粒子——如轴子等新物理提供了重要信息。相关研究由中国科学院高能物理研究所主导的“拉索”国际合作组完成，并于北京时间11月16日凌晨在《科学进展》上发表。 伽马暴是宇宙大爆炸后最强烈的天体爆炸现象之一。在2022年10月9日，全球多个天文设施观测到了有史以来最明亮的伽马暴（编号GRB 221009A），其源于距离地球24亿光年的宇宙深处。具备国际领先高灵敏度的“拉索”是唯一一台在万亿级电子伏特水平上观测到这个伽马暴的探测器，并成功“窥探”到更多“细节”，创下了十万亿电子伏特以上光子的记录，在60多年的伽马暴研究历史上具有划时代的意义。 “在高能和低能条件下，伽马暴呈现出不同的‘景象’，但在‘拉索’之前，研究伽马暴几十年的科学家从未有机会观察到如此高能量的光子，因此过去建立的一些标准模型现在有待重新评估。” “拉索”首席科学家、中国科学院高能物理研究所研究员曹臻表示。 “在高能伽马波段，过去大家一直认为宇宙是黑暗的，但实际上它可能比我们想象的更加透明、更加明亮。”曹臻补充说。 高能伽马光子在传播过程中会被宇宙中的背景光吸收，而伽马光子的能量越高，被吸收的强度越大。此次基于“拉索”测量的精确能谱推断出，宇宙背景光对高能伽马光子的吸收低于预期，在红外波段仅为现有宇宙学模型预期的40%左右。这一发现将促使人们重新思考宇宙中星系的形成和演化过程，宛如打开了通往新物理探索之门，预计将引发更多相关物理学研究。