2013 年 15 条科技新闻

2013 年 15 条科技新闻

黑洞大吃一惊

一团巨大的气体直奔我们银河系中心的超大质量黑洞,可能会在年中坠入深渊,以耀眼的光芒向太空发射 X 射线辐射。科学家首次目睹了这一长达数十年的过程,这将有助于解答黑洞如何成长的问题。—米里亚姆·克莱默

Ocean X PRIZE 启动

随着海水吸收二氧化碳,它变得更酸,不适合生命生存。但目前还没有能够以经济实惠、准确且无线的方式测量全球范围内这种变化的 pH 传感器。今年,X PRIZE 基金会将宣布一项旨在启动这些仪器发明的竞赛。 —Taylor Kubota

精神障碍的定义更加明确

美国精神病学协会 (APA) 12 年来首次更新《精神障碍诊断和统计手册》 ,该手册指导精神科医生和心理学家如何诊断患者。APA 邀请公众对草案发表评论,其工作组正在利用反馈意见修改标准。通过明确定义新疾病,该手册可以帮助以前诊断不明确的患者找到新的治疗方法和资源。 —Miriam Kramer

普朗克公布新数据

在过去三年中,普朗克太空船利用其高频仪器传感器绘制并测量了宇宙大爆炸留下的宇宙背景辐射。2013 年初,欧洲航天局计划公开发布该飞船的最新发现,这是自 2011 年以来的首批数据转储。这些信息将进一步揭示宇宙在最初形成时的样子。 —Miriam Kramer

超级计算机分析气候

一台 1.5 千万亿次浮点运算的 IBM 超级计算机(名为黄石)将于今年在 NCAR-怀俄明超级计算中心全面投入运行。它的 72,288 个处理器核心每秒可执行 1.5 千万亿次计算。黄石将大大改善气候模型和地球科学可视化,包括显示龙卷风、飓风和野火如何在地表上移动的模拟。 —Taylor Kubota

太阳活动高峰

大约 11 年的太阳活动周期将在今年秋季达到顶峰,届时将出现约 75 个太阳黑子,即太阳内部产生磁场的区域。当这些黑子扭曲和断裂时,它们会向地球喷射等离子体,引发地磁风暴,干扰无线电传输、断电并产生极光。 —Taylor Kubota

动物维权

某些动物(如海豚、黑猩猩、大象和鹦鹉)表现出人类独有的能力,包括类似语言的交流、复杂的问题解决能力和看似自我意识的能力。到 2013 年底,非人类权利项目计划代表特定动物提起诉讼,以获得以前仅授予人类的自由(如免受囚禁)。— Taylor Kubota

谷歌眼镜发货

今年早些时候,谷歌将向开发者推出 Project Glass 的预生产版本,届时增强现实将更接近消费者。谷歌眼镜探索者版内置摄像头、音频和视频显示屏,可为用户提供实时信息。随着开发者尝试各种应用,可穿戴计算将迎来首次真正的考验。—科琳·帕克

盖亚开始恒星普查

盖亚卫星承担着太空探索史上最雄心勃勃的任务之一:2013 年发射后,该航天器将绘制 10 亿颗恒星的 3D 地图——比之前的 Hipparcos 任务多 1,000 倍。这项庞大的恒星普查将有助于天文学家了解银河系的演化和起源。 —Miriam Kramer

城市电动汽车变得更轻便

虽然碳纤维增强塑料 (CFRP) 早已用于一级方程式赛车,但通勤者可以在今年晚些时候试驾全电动 BMW i3。用于制造汽车乘客模块的 CFRP 比钢轻 50%,但强度相同。虽然它的 100 英里续航里程与其他电动汽车相当,但 i3 将拥有 170 马力——动力更强。 —Colleen Park

月球探测任务启动

仍有 25 支队伍争夺 3000 万美元的 Google Lunar X PRIZE,该奖项将颁发给首批安全将机器人降落在月球并探索月球表面的私人资助团体。目前领跑者 Astrobotic 已邀请 SpaceX 于 2013 年 12 月发射该公司的着陆器和探测车,进行为期四天的旅程。 —Taylor Kubota

Watson 治疗患者

Jeopardy!只是 IBM Watson 的一次热身。纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心的肿瘤学家正在训练这台超级计算机帮助诊断和治疗各种癌症。Watson 分析临床知识和病例历史,然后为医生提供治疗方案。经过去年针对乳腺癌、肺癌和前列腺癌的训练,Watson 将分发给更广泛的临床医生群体。 —Colleen Park

新彗星在地球附近闪耀

新发现的艾森彗星目前正在木星和土星轨道之间穿行,将于 2013 年 12 月可见。假设它在途中能幸免于与太阳近距离接触,这颗彗星可能是历史上最明亮的彗星之一。一些天文学家预测,它的亮度可能与满月一样。—米里亚姆·克莱默

Digital Sight 上市

一种可使因视网膜色素变性而失明的人恢复视力的设备可能于春季进入美国市场。FDA 顾问小组一致建议批准该设备。Argus II 视网膜假体系统由 Second Sight Medical Products 公司制造,可向眼球细胞发送电脉冲,佩戴者可学会将其解读为视觉模式。 —Taylor Kubota

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