根据8月22日（星期五）的说法，著名的科学网站的主要内容如下：“自然”网站教科书（www.nature.com）不正确？新研究降低了“大脑抑制”的理论：大脑图比想象的要稳定。长期以来，神经科学中的书籍的经典视图是：当人体缺少特定的脚时，相应的身体部位将“吸收”相应的脑感觉区域。该过程称为大脑皮层重组。但是，一项在自然神经科学上发表的新研究强烈挑战了这一理解。证据表明，大脑体感图的图可能比我们想象的要稳定。过去，学者们普遍认为，主要体感的皮层负责处理截肢手臂信号的神经元将逐渐响应诸如脸部（尤其是嘴唇）等相邻区域的感官输入。为了测试该理论，大学的研究团队英国剑桥和美国匹兹堡大学进行了一项长期监测实验。研究人员跟踪了三个ARM截肢剂五年，并使用功能性磁共振成像（fMRI）技术在手术前后几次评估脑激活。已经注意到的是，即使经过多年的大量损失，大脑的面积仍然存在于原始手，并且在面部代表区域不再熄灭。尽管更令人惊讶，但是当受试者打算移动“幻影的手指”时，大脑的区域仍以ITHE模式激活与截肢前相似。这一发现直接挑战了关于神经科学中大脑可塑性的基本假设。研究表明，大脑身体图比我们过去想象的要稳定。该结论还解释了临床实践中的一个共同现象：为什么有这么多幻影四肢疼痛的“神经重组校正”疗法（即，人们仍然可以感觉到截肢的四肢）的作用有限 - 因为大脑没有像传统的大尺度并发症相同的大规模并发症。这一成功对于脑部计算机界面和假肢技术的未来发展具有明显的意义。专家评论教导说，这项研究为疾病提供了基本的理论基础，是下一代假体系统。坚实的大脑图意味着，即使经过多年的截肢，神经假体仍然可以通过原始的神经通道获得更自然，更准确的控制，而不必担心大脑结构的“移动”。它为促进相关临床试验和优化脑部计算机界面技术奠定了坚实的基础。全球科学新闻网站（www.sciencenews.org）证实，光污染几乎使鸟儿唱歌您的日子。光污染改变了太阳-UN“工作时间表和剩余”鸟类。杂志科学的最新研究表明，人类夜晚的照明可以大大扩展ibon的一天（日至日期），这一现象是第一次在全球范围内系统地证明的现象。美国俄克拉荷马州立大学和美国南部伊利诺伊大学的研究小组收集并审查了440万只鸟音符，涵盖了583种通过“ Birdweather”公民科学的全球科学项目。结果表明，在污染最严重的地区，黑暗区域的平均阳光日-Day唱歌的平均唱片被扩大了50分钟，随着早晨开始提前18分钟而表达，夜晚在结束时延迟了32分钟。研究指出，较大的眼睛（例如双线弹起）对轻质污染特别敏感。在繁殖期间，这种效果更为明显-Artificial光源可能是自然光周期中的误导鸟，这使他们可以将活动期限扩大到传统的“工作时间和休息”之外。研究小组说，不断变化的鸟类的长期影响尚不清楚。可能的风险包括睡眠节奏中的疾病，但也可能增加觅食的机会。这项研究表明，在野生动植物行为模式中，第一次在深度中断人造光。研究表明，当天人们在一天中使用的夜晚的照明是对自然世界的声音和生态节奏的安静重建。随着光污染的范围不断扩大，需要引起其对生物多样性的潜在影响。宇宙的“洋葱”完全是peel的：天文学家观察到有史以来最多样化的超新星。天文学家通过观察独特的超新星数量的SN20来获得对巨星内部结构的罕见理解21yfj，由传统的星星死亡理论改写。该发现是由美国西北大学领导的国际团队完成的，并发表在《大自然》杂志上。通常，超新星爆炸可维持大量的光元素，例如氢和氦。但是，SN2021YFJ的光谱分析表明，它提出了由硅，硫和氩统治的令人惊奇的 - 令人惊叹的特征。它表明，在恒星爆炸之前，完全获得了外部的氢，氦气，甚至碳层，因此很少将富含深的结构暴露于硅和硫磺。它为经典理论提供了直接的证据，即恒星像洋葱一样分层。研究人员认为，这颗星星在爆发之前经历了非常暴力的物质弹射过程，并失去了大部分质量。它的确切机制尚不清楚，但它可能涉及与恒星，大恒星爆炸或异常强烈的恒星风接触。一个主要假设是帽子恒星内部受到许多“不安”的剧烈脉搏，每次将外部物质猛烈地扔到空间中时，这最终会在随后的碰撞中造成深层核心和非常明亮的爆炸。这一发现是由美国Zwicky瞬态设施（ZTF）的天空肩部观测以及W.M.的主要光谱数据所驱动的。凯克天文台。研究小组教导说，此类事件非常罕见，具有当前恒星进化模型的局限性。自然界中可能有更多未知和奇怪的方式。这一发现强调需要监视更多这些罕见的超新星，以完善我们对恒星生命的最后时刻的理解。 “ Scitechdaily Daily”网站（https://scitechdaily.com）AI系统已将融合设备的磁性阴影定位为毫秒，从而促进了清洁能源的商业化。美国核融合初创公司联邦融合系统（CFS），美国能源普林斯顿的能源。由离子物理实验室（PPPL）和橡树岭国家实验室共同开发的热-ML人工智能系统最近通过核融合进行了研究。该系统已成功缩短了将Tokamak设备阴影计算的磁性时间从30分钟到毫秒，从而为集成能量的商业应用带来了新的技术支持。磁性阴影区域是由Tokamak设备上的磁场管理的主要安全区域。它的准确定位与血浆面对成分时是否可以防止熔体温度有关。 Heat-ML采用了神经网络的深度结构，通过实践，它实现了对Tokamak设备的三维磁影图的直接生成和准确预测。目前，该系统在CFS结构下特别适合SPARC Tokamak排气系统进行优化。作为一个示范项目在2027年获得净增益，ANG SPARC设备的指针最多，下面的血浆热量。 HEAT-ML应用允许研究人员快速评估舞台设计过程中各种方案的热负载分布，从而大大降低了工程风险。这一成功标志着人工智能技术在核融合工程中的应用。这不仅显着促进了融合设备设计的速度，而且还为未来的未来集成站的明智操作和维护提供了技术基础。在促进整体版本的开发过程中，Heat-ML有望成为Tokamak设备设计的标准工具，为全球研究和融合的能源开发提供了重要的技术支持。科学界认为，这种人工智能和核融合工程的深层组合将大大缩短时间表集成能源的商业应用，并将为全球能源变化提供新的技术途径。 （Liu Chun）
