大致上归纳为：

TG创始人帕维尔·杜罗夫今天发表文章，解释为什么Telegram必须按照Apple与Google的政策在俄罗斯大选期间屏蔽反对派的聊天和投票机器人。大致上归纳为：1、Telegram依附于iOS与安卓系统，因此必须遵守它们的政策2、俄罗斯有数千万TG用户，如果不遵守俄罗斯的行政命令那么TG会被墙，这不利于继续为俄罗斯用户提供服务3、Telegram已经尽最大努力，在它之前其它应用程序早就执行了这项指令https://telegra.ph/Why-Telegram-had-to-follow-Apple-and-Google-when-they-suspended-a-voting-app-09-25

科学家利用机器学习技术归纳出抹香鲸的"字母表"

科学家利用机器学习技术归纳出抹香鲸的"字母表"访问：Saily-使用eSIM实现手机全球数据漫游安全可靠源自NordVPN这项研究涉及尾音--一系列具有不同语言功能的变化。"我们发现，在尾音结构中存在着以前未曾描述过的变化，"CSAIL主任DanielaRus说。"我们发现，抹香鲸发出声音的尾音类型并不是任意的，而是构成了一个新发现的组合编码系统。"几十年来，鲸的发声一直是研究的一个重要课题，而这项新研究背后的团队表示，他们在这种健谈的海洋哺乳动物中发现了以前未知的细微差别。论文指出，之前的研究已经注意到抹香鲸有150种不同的叫声。该报告解释说："其中一部分已被证明能够编码有关呼叫者和氏族身份的信息。然而，抹香鲸相互通信方式的几乎所有其他方面，包括其结构和信息承载能力等基本问题，仍然是未知的。"这些研究小组借鉴了今年六月去世的海洋生物学家先驱罗杰-佩恩的研究成果，佩恩最具影响力的工作涉及座头鲸的交流。研究小组部署了机器学习解决方案，对研究员谢恩-吉罗（ShaneGero）在东加勒比海小岛多米尼克海岸收集的8719条抹香鲸数据集进行分析。研究小组的方法改变了以往研究单个尾音的分析方法。如果把声音作为鲸鱼之间的交流来研究，就会形成一幅更丰富的画面。语境细节使用音乐术语进行分类。其中包括节奏、韵律、装饰音和震颤。由此，研究小组分离出了抹香鲸的拼音字母。Rus说："这种音标可以系统地解释所观察到的尾音结构的变化。我们认为，这有可能是人类语言之外的第一个例子，在这个例子中，交流提供了一个语言概念--模式二重性的例子。这是指一组单独的无意义元素可以组合成更大的有意义单元，有点像把音节组合成单词。"这些"词"的含义根据不同的语境而有所不同。论文补充道：我们的研究结果表明，抹香鲸的发声形成了一个复杂的组合式交流系统：看似随意的尾音类型可以通过节奏、节拍、震颤和装饰音的组合来解释。大型组合发声系统在自然界中极为罕见；然而，抹香鲸对这种系统的使用表明，它们并不是人类独有的，也可能产生于截然不同的生理、生态和社会压力。虽然这一突破令所有相关人员兴奋不已，但仍有许多工作要做，首先是抹香鲸，然后可能扩展到其他物种，如座头鲸。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1430116.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1430116.htm

机器学习研究总结归纳出长新冠的四种不同亚型

机器学习研究总结归纳出长新冠的四种不同亚型在《自然医学》上发表的一项新研究中，研究人员描述了"四个亚型，主要是心脏和肾脏系统的新情况（亚型1）；呼吸系统、睡眠和焦虑问题（亚型2）；肌肉骨骼和神经系统（亚型3）；以及消化和呼吸系统（亚型4）。"第一个亚型被发现是最常见的，占数据集中Long-COVID患者的34%。这个亚型包括有心脏和肾脏问题、贫血和循环系统紊乱的病人。这种Long-COVID的表现形式在老年患者（平均年龄为65岁）和患有严重新冠的患者中更为常见。有趣的是，这种Long-COVID亚型在2020年上半年第一波疾病期间的感染者中最为突出。第二种被确认的亚型几乎与第一种一样普遍，占所有病例的33%。这种长篇新冠的出现以挥之不去的呼吸系统症状、胸痛、焦虑、头痛和失眠为主。与第一种亚型不同，第二种Long-COVID与更温和的急性疾病有关。它在大流行后期（2020年11月至2021年11月之间）感染的病人中也显得更为常见。第三种亚型（23%的患者）主要与肌肉骨骼和神经系统疾病有关，包括神经疼痛和头痛。该亚型最常见于预先存在自身免疫性疾病的患者，如类风湿关节炎和哮喘。最后一种亚型是最罕见的，只见于10%的病人。它以胃肠道疾病为主，包括胃痛、恶心和肠道问题。这最后一个亚型与最温和的急性疾病有关。威尔康奈尔医学院人口健康科学系的RainuKaushal是这项新研究的共同第一作者，他说，更好地了解Long-COVID的各种临床表现不仅有助于医生有效地治疗病人，还能指导研究人员开发这种慢性病的新疗法。Kaushal说："了解Long-COVID的流行病学使临床医生能够帮助病人了解他们的症状和预后，并为病人的多科治疗提供便利。电子健康记录提供了一个了解这种情况的窗口，使我们能够更好地描述Long-COVID的症状，为其他类型的研究提供信息，包括基础性发现和临床试验。"该研究并不是第一个试图将Long-COVID分解成不同亚型的研究。2022年发表的一项大型英国研究表明，这种情况可以分为三个症状群（认知、呼吸和其他一切）。然而，这些新发现提供了迄今为止对Long-COVID亚型的最有力和最全面的分类。而研究小组的下一步将是更好地确定每个Long-COVID亚型的风险因素，并研究出某些治疗方法是否对某些亚型比其他亚型更有效。这项新研究发表在《自然医学》上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1338227.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1338227.htm

科学家归纳出驱动大脑洞察力的通用工作流程

科学家归纳出驱动大脑洞察力的通用工作流程揭开神经元功能的秘密：通用工作流程。蓝脑公司推出了一种通用工作流程，利用进化算法创建精确的神经元模型。这种方法简化了模型的创建，产生了代表整个神经元类型的典型模型，并为未来的改进铺平了道路。图片来源：©BlueBrainProject/EPFL这些电子模型在推动我们了解神经元形态如何影响兴奋性以及特定离子电流如何促进细胞功能方面发挥了关键作用。此外，它们在构建神经元回路以模拟和研究大脑活动方面也发挥了重要作用，让我们得以一窥支撑我们思想和行动的神经元的复杂舞动。创建能忠实复制实验观察结果的精确电子模型并非易事。这需要量化模型响应与实际电生理行为之间的相似性，而当离子通道电导和被动膜特性等参数无法直接测量时，这就具有挑战性。要想获得较高的相似性分数，往往需要对参数空间进行广泛的探索，这项工作既艰巨又耗时。为了应对这些挑战，研究人员向进化算法（EAs）寻求帮助。进化算法是在高维空间中进行全局参数优化的高效工具。其中，基于指标的进化算法（IBEA）在这方面大有可为。然而，该领域仍然缺乏完全开源和可复制的模型优化工作流程。在这项刊登在11月份《模式》杂志封面上的新研究中，蓝脑（BlueBrain）项目提出了一种开创性的通用工作流程，用于创建、验证和推广详细的神经元模型。这种方法建立在开源工具的基础上，所有步骤均可免费使用，为研究人员构建神经元模型提供了全面的解决方案，这些模型既可以代表单个生物细胞，也可以代表预定义的细胞类型。该工作流程的独特功能之一是能够构建所谓的典型神经元模型。BBP小组组长维尔纳-范盖特（WernerVanGeit）解释说："我们创建的不是针对单个神经元定制的模型，而是代表整个神经元类型的模型。"这种方法在研究特定神经元类型的特性和构建大型神经元回路时特别有用"。在这项研究中，作者应用工作流程创建了40个模型，代表了幼鼠体感皮层中的11种电类型（e-types），体感皮层是大脑皮层中负责处理来自身体各部位的与触觉、压力、温度和疼痛有关的感觉信息的区域。每个模型都根据一组电生理特征进行了优化，以确保与实验数据密切匹配。然后在各种形态上对这些典型模型进行测试，以评估它们的通用性。通过分析这些模型中使用的参数，科学家们深入了解了它们的生物物理特性。"灵敏度分析有助于揭示哪些参数对模型性能至关重要，哪些参数可以变化而不影响结果，"共同第一作者克里斯蒂安-罗塞特（ChristianRössert）强调说，"这种更深入的理解对完善模型的创建大有帮助。虽然这种方法很强大，但作者指出了目前的一些局限性。某些神经元类型能很好地概括各种形状，而其他类型则很难。了解为什么某些模型在特定形态下效果更好是一个正在进行的研究领域。此外，创建一个单一的典型模型意味着忽略真实神经元中的一些变异性。为了解决这个问题，神经科学家可以根据相同的输入创建多个模型，引入变异以代表真实世界的多样性。共同第一作者玛丽亚-雷瓦（MariaReva）指出："这里介绍的这套电子模型是基于对神经元主体的贴片钳记录进行的电学测量。在未来的版本中，这些模型可以丰富更多细节，如突触和树突整合以及额外的离子电流，这些改进将使我们更接近于了解神经元的功能。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389221.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389221.htm