科学杂志最新视觉报道_《science》期刊网址(2024年12月全程跟踪)
3-14岁孩子必读的5本英文杂志推荐 鱼的恐龙妈妈 适合3-7岁孩子的艺术科学杂志 OKIDO是一套非常适合3-7岁孩子的艺术和科学杂志。相比其他一些欢乐的故事和游戏,OKIDO更注重艺术和科普知识的普及。这套杂志非常适合学龄前孩子作为游戏书、艺术和科学启蒙读物,能够培养他们的观察力、专注力和想象力。对于5~8岁的小学低年级学生来说,阅读OKIDO不仅能提高多学科素养,还能锻炼他们的英文阅读能力,简直是非虚构阅读的宝典。 不少家长担心这套原版杂志是全英文的,孩子读不了或者引导不了。其实不用担心!每一期都会赠送电子版家长导读手册,还有音频和阅读单词的识字卡片,非常贴心。 ✨《虫宝宝》(Babybug) 拥有百年历史的知名出版机构Cricket Media出版集团旗下的启蒙阅读类杂志 《虫宝宝》是北美拥有百年历史的知名出版机构Cricket Media出版集团旗下的启蒙阅读类杂志。每期都有知名作家创作的趣味故事,来自孩子日常生活场景的趣味故事、朗朗上口的童谣和儿歌,以及色彩鲜艳、画面精美的配图。 吉姆和卡拉兔:小男孩儿Kim和她的小灰兔Carrots一起成长的生活故事,来自孩子日常生活的各种情境。 诗歌告诉你:英语国家广泛流传的童谣和诗歌,朗朗上口又充满童趣。 迷你故事屋:一个短小有趣的故事,通常蕴含一个简单的知识或道理。 宝宝的儿歌:2-3首短小的儿歌,英语启蒙的好帮手。 宝宝动起来:宝宝的肢体运动图解配合朗朗上口的儿歌,让宝宝的身体和大脑一起动起来。 ✨Discovery Box Bayard 美国《父母选择奖》金牌得主的儿童杂志 Discovery Box Bayard适合8-14岁的孩子,每期都包含一个故事、有趣的漫画和特别的主题,介绍新闻阅读和游戏。这是一次穿越自然、科学和历史的发现之旅,帮助孩子成长、发展批判性思维,并培养与同龄人、家长和教师的讨论。 ✨Highlights -- Hello杂志 亲子共读的温馨读物 Highlights -- Hello杂志的书中的故事和场景都非常生活化,亲子共读时,宝宝仿佛能看到自己的影子。书中的插图精致生动,虽然孩子们可能不知道单词的含义,但会非常喜欢重复听到的最后一个音,这有利于促进幼儿早期语言发展。官方建议的适读年龄是0-4岁,但考虑到英语不是母语环境,可以延至学龄前。 这些杂志不仅内容丰富,而且适合不同年龄段的孩子,家长们可以根据孩子的兴趣和需求选择合适的读物。
青少年科学探索必备! 《How It Works》杂志由英国Future Publishing公司出版,专注于科技、游戏、音乐和科学等领域。自1985年成立以来,该公司以其专业性和通俗性的杂志而闻名,包括一些知名的科技和科学类杂志。最新一期不仅是一本解答孩子“十万个为什么”的百科全书,还是一本以圣诞为主题的特别期刊。 杂志内容通常涉及科学、技术和自然方面的各种主题,包括: 科学解释:对复杂科学概念的通俗解释,涵盖物理学、化学、生物学等多个科学领域。 技术报道:对最新技术发展、发明和创新的报道,以及对技术原理的解释。 自然探索:对自然界各种现象和生物的解释,包括地理学、气象学、动植物学等方面的内容。 历史追溯:对历史事件和发展的解释,特别是那些与科学和技术相关的方面。 图解和插图:使用图解和插图,以便更生动地传递知识。 为什么这本杂志适合青少年阅读? 启发兴趣:通过解释复杂的科学和技术概念,杂志可能激发青少年对这些领域的兴趣,促使他们主动学习更多相关知识。 通俗易懂:以简单易懂的语言和生动的图像呈现信息,有助于让青少年更好地理解抽象的概念。 多样性的主题:杂志涵盖了多个领域的内容,这有助于拓宽青少年的知识面,让他们更全面地了解世界。 视觉化学习:图解和插图可以帮助青少年以一种视觉化的方式学习,增强对知识的记忆和理解。 《How It Works》杂志不仅是一本知识丰富的科学杂志,更是一本能够激发青少年兴趣和启发思考的读物。
域的精选刊物 欢迎来到今天的精选推荐,为你带来6本在计算机领域具有重要影响力的期刊,这些刊物几乎不用担心退稿哦! 《 International Journal of Systems Science 》 期刊名:《国际系统科学杂志》 影响因子:4.3 自引率:9.6% 研究领域:自动化与控制系统;理论方法;运筹学与管理科学 젣 Advances in Electrical and Computer Engineering 》 期刊名:《电气与计算机工程进展》 影响因子:0.8 自引率:23.6% 研究领域:工程技术﹣计算机:人工智能;工程:电子与电气 Multimedia Tools and Applications 》 期刊名:《多媒体工具与应用》 影响因子:3.6 自引率:16.7% 研究领域:信息系统;软件工程;理论方法;工程:电子与电气 𖠣 Wireless Networks 》 期刊名:《无线网络》 影响因子:3 自引率:11.8% 研究领域:信息系统;工程:电子与电气;电信学 《 Expert Systems 》 期刊名:《专家系统》 影响因子:2.8 自引率:7.8% 研究领域:人工智能;理论方法 《 Computers & Security 》 期刊名:《计算机与安全》 影响因子:5.1 自引率:8.5% 研究领域:信息系统 这些期刊在计算机科学的不同领域都有所覆盖,无论你是从事人工智能、软件工程还是网络安全,这些刊物都提供了发表文章的机会。赶快行动吧!
【真“长江后浪推前浪”!「人类平均智商每十年增长2.2%」】我们都知道人比其他动物都要聪明,但你知道现代人也在变得更聪明吗?数据显示,1948年至2020年间,人类的平均智商以每十年2.2个百分点的速度稳步增长。原因在于人类营养条件的改善和精神刺激的增强。此外,据美国《神经科学杂志》一项「研究表明话痨的孩子更聪明」,幼儿期多与大人聊天可增强大脑语言区联系,说的越多,他们的思维就越活跃,语言表达能力和社交能力都有大幅提升。要想提高孩子智商,宝爸宝妈们要努力和孩子成为话搭子啊!猛犸新闻的微博视频
【「人类平均智商每十年增长2.2%」大脑进化还看下一代】为什么人类智力水平能在短短几十年内突飞猛进呢?这还要归功于人类营养条件的改善和精神刺激的增强。 美国《神经科学杂志》一项「研究表明话痨的孩子更聪明」,与父母交谈的频度越高,孩子大脑中的语言区就越活跃,不仅有助于脑发育,也关系到孩子未来语言表达、思维、社交等多种能力的发展。话唠的孩子往往有着旺盛的表达欲,反映出孩子思维活跃,想象力丰富。猛犸新闻的微博视频
凝聚态物理期刊精选! 《JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE-MATERIALS IN ELEC TRONICS》 刊号:0957-4522 EISSN:1573-482x 年訍理由:JCR二区,中科院四区,由斯普林格出版社出版的老牌期刊。 涵盖领域 工程技术:电子与电气 材料科学:综合 物理:应用 物理:凝聚态物理 《材料科学杂志:电子材料》是《材料科学杂志》的参考伴侣,涵盖基础科学与专门涉及应用的工作之间的领域。期刊探索新材料的生长和制备,以及它们的加工、制造、粘合和封装。讨论电子应用中的可靠性、故障分析、质量表征。 今天的分享就结束啦,想要了解更多期刊信息可以继续关注哦!
都说“话少效应”得让人远离话少之人,可这真让人费解。按常理,话少的善倾听、洞察力强,咱别想轻易“忽悠”人家;信息识别超准,开口就暖人心,只是不屑无效闲聊。耶鲁研究还表明,他们情商高,只是对旁人兴致缺缺,想受欢迎随时都行。《神经科学杂志》也点明其创造力、决策力出众,成功潜力大。但真该远离吗?
新加坡科学漫画杂志促销,抢先了解! 为什么这本书这么受欢迎? 内容丰富:这本书不仅涵盖了Science for Cambridge Primary Program和Australian Topic的科学知识,还融入了英语学习。时不时会有词汇讲解,还有与科学相关的数学题,甚至还有艺术和音乐方面的内容,比如漂浮的巨型雕像和音乐家肖邦的故事。 蠨露科学的结合 介绍艺术,鼓励创新和创造性思维 通过艺术技能的学习,教孩子们如何将所学应用到实际中 科学的乐趣 通过有趣、令人兴奋的科学故事来娱乐孩子们 互动活动强化主题,巩固课堂学习 观察与分析技能 发展观察技能,分析并识别物体的细节 符合新加坡课程标准的科学主题 新加坡的科学主题(多样性、相互作用、系统、能量和循环) 符合剑桥国际小学科学课程(Cambridge International Primary Programme for Science)和澳大利亚国家教育评估局(NESA)的标准 全球趋势与STEAM教育 76页的漫画条,融入了STEAM(科学、技术、工程、艺术和数学)元素 这本书不仅内容丰富,还结合了多个学科,非常适合6-8岁的小朋友阅读。快来看看这本新加坡最受欢迎的科学漫画杂志吧!
「模型时代」计算范式的未来图景 在科技界,Stephen Wolfram(沃尔夫拉姆)应该是一个有点传奇的人物。他 15 岁时开始研究应用量子场论和 粒子物理学,并在同行评审 科学杂志上发表科学论文;在获得本科学位时,他已发表了 10 篇此类论文。获得博士学位后,沃尔夫拉姆加入加州大学洛杉矶分校任教、Wolfram 进入加州理工学院任教,并于 1981 年成为最年轻的麦克阿瑟奖获得者,时年 21 岁。 在大语言模型进入公众视野之后,他也做了大量相关研究,而且写出了一本相当畅销的科普著作《这就是ChatGPT》 这只视频是他在马萨诸塞州剑桥市美国艺术与科学学院举办的 "赋能卓越 "活动上发表了题为 "计算范式的发展方向(物理、技术、人工智能、生物、数学......)"的主题演讲。说实话,内容相当跳跃,很多学术内容,有点高深了。不过,即使有兴趣的话,可以作为一个脑洞大开的启发。 用克劳德老师总结了5个核心观点: *** 1、计算不可约性:Wolfram眼中的科学预测极限 "如果宇宙的一切都可以预测,时间流逝将毫无意义。 他用一个看似简单的计算机程序"规则30"揭示了自然界的惊人特性。这个程序起始只需一个黑色方块,遵循极其简单的演化规则,却能产生令人眼花缭乱的复杂图案。更令人震惊的是,没有任何数学方法能够预测它的具体演化结果。 这就是Wolfram提出的"计算不可约性"概念。用他的话说,某些系统就像一部必须从头看到尾的电影,没有任何捷径可以直接跳到结局。这个发现动摇了传统科学的根基。自牛顿时代以来,科学家们一直梦想通过完美的数学方程来预测一切。但计算不可约性表明,即使我们掌握所有规则,某些现象仍然无法预测。 这一理论不仅解释了为什么天气预报永远存在不确定性,也为人工智能的发展划定了界限。"即使是最先进的AI,在面对真正的计算不可约系统时也束手无策,"Wolfram指出。 不过他认为这并非坏消息。正是这种不可预测性,让科学探索永远充满惊喜,也让时间的流逝变得有意义。在AI快速发展的今天,这个观点无疑给科技界带来了重要启示:与其执着于完美预测,不如思考如何更好地应对不确定性。 2、神经网络的致命短板 "神经网络就像用不规则石头砌墙,而非标准砖块。 通过一系列实验,他的团队发现了一个令人意外的现象:即使是最先进的神经网络,在处理基础物理问题时也会遇到瓶颈。比如预测简单的三体运动,或者复现基本的量子力学方程,神经网络的表现都远不尽人意。 更有趣的是,当用神经网络预测蛋白质结构时,它能很好地处理规则的,却在处理复杂的球状结构时表现欠佳。这个发现印证了Wolfram的核心观点:AI系统面临着一个根本性的权衡 - 要么保持可预测但能力有限,要么获得更强的能力但行为难以控制。 "大语言模型能做什么,计算需要做什么,这个界限正变得越来越清晰,"Wolfram说。他提出了"计算增强生成"(Computational Augmented Generation)的新概念,认为未来的突破在于将神经网络与传统计算方法有机结合。 在演示环节,Wolfram展示了一个引人注目的例子:当要求AI系统解决复杂的微分方程时,它不是生成完整的解决方案,而是提供了一个人类可理解的计算框架。这或许预示着AI发展的新方向:不是取代人类的思维,而是为人类提供更好的思维工具。 这个视角对当前的AI热潮提供了一个清醒的认识:与其期待AI成为万能的黑盒,不如将其视为增强人类智慧的新型工具。正如Wolfram所说:"真正的突破往往来自于人机协作,而不是完全依赖任何单一方法。" 3、统一物理理论新曙光 "空间不是连续的,而是由无数离散点构成的超图结构。" Wolfram在演讲中首次详细披露了他的物理学统一理论最新进展。 这听起来像科幻,但Wolfram用一个出人意料的历史故事开始他的论证:在20世纪初,包括爱因斯坦在内的多数物理学家都认为空间是离散的,但当时没有合适的数学工具来描述这一点。而现在,借助现代计算科学的发展,这个想法终于有了数学基础。 在Wolfram的模型中,我们熟悉的三维空间实际上是由大量相互关联的点构成的"超图"。就像社交网络中的人际关系图,每个空间点都与其他点有着复杂的连接。更令人惊讶的是,当这个超图按照简单规则不断重写自身时,自然而然地就会涌现出引力场和量子效应。 "最激动人心的发现是,重力和量子现象可能只是同一个计算过程在不同空间中的表现。"Wolfram展示了一系列计算机模拟,展示了两个微型黑洞合并时产生的引力波,其行为与现实观测惊人地吻合。 这个理论还预测了一些可能被实验验证的现象。比如,空间维度可能会出现微小的波动,在某些区域可能是3.01维而不是精确的3维。Wolfram甚至大胆猜测,长期困扰物理学家的暗物质之谜,可能就是这种空间微观结构的宏观表现。 "就像19世纪的科学家发明了热质理论来解释热量流动,也许暗物质只是我们对空间本质认识不足的产物。"他说。 特别值得注意的是,Wolfram提到他的团队正在寻找在量子计算机中验证这一理论的方法。如果成功,这将是物理学史上的重大突破。 演讲结束时,Wolfram说了一句意味深长的话:"有时最深刻的物理真理往往藏在最简单的计算规则之中。"这或许就是他毕生追求的科学美学。 4、极简模型重现生命密码 "如果你能教会一台计算机进化,你就能理解生命的本质。" Wolfram在演讲中展示了他最新的研究成果:用简单的计算模型重现了生物进化的核心特征。 这个实验起源于1985年的一个未完成的设想。当时,Wolfram尝试用元胞自动机模拟进化,但受限于计算能力未能成功。而在2024年,借助现代机器学习技术,这个梦想终于实现了。 在现场演示中,Wolfram展示了一个仅由简单规则驱动的数字生命体。它从一个简单的红色细胞开始,通过不断突变和选择,逐渐演化出复杂的生存策略。"就像真实的生物进化一样,"他解释道,"有时一个小小的基因突变就能带来巨大的形态变化。" 最引人注目的是,这个模型完整记录了每一条可能的进化路径。"这就像有了一台时光机,"Wolfram兴奋地说,"我们第一次能够看到所有可能的进化历史,包括那些在现实中已经消失的分支。" 这项研究还揭示了一个出人意料的联系:进化路径的数学结构与量子物理中的时空结构惊人相似。这个发现暗示着,也许进化不仅仅是生物学现象,而是一个更基础的宇宙法则的体现。 "昨天我们才发现这个联系,"Wolfram说,"这可能是理解生命本质的一把新钥匙。"这个发现不仅对理论生物学具有重要意义,还可能为人工生命的研究开辟新方向。 5、未来科研新范式:自然语言 "告别繁琐代码,用自然语言做科研。" 当他在新版Wolfram语言中输入"计算椭圆的本征函数"这样的自然语言指令时,系统立即生成了精确的数学表达式和可视化结果。 "这不是简单的人工智能,而是一种全新的人机协作模式,"Wolfram解释道。与当前流行的AI编程助手不同,这个系统输出的不是难以验证的代码块,而是人类专家可以理解和优化的高级数学语言。 Wolfram认为这代表了科研工具的第三次革命。"500年前是数学符号的发明,让我们可以用公式替代文字;50年前是计算机的出现,让我们可以处理复杂计算;而现在,我们正在创造一种新的交互方式,让科学家能够专注于真正的创新思维。" 在回答观众提问时,他特别强调了这套系统与传统AI的根本区别。"我们不是在试图用神经网络替代算法,而是在创建一个智能的'翻译层',把人类的科学直觉转化为精确的计算指令。" 这个工具已经在处理蛋白质折叠等复杂问题上显示出独特优势。更重要的是,它为解决计算不可约性带来的挑战提供了新思路:当我们无法完全预测系统行为时,至少可以更高效地探索各种可能性。 Wolfram在演讲结束时说:"未来的科学突破,将来自于人类智慧和计算工具的完美配合。我们正在见证这个新时代的开始。"高飞的微博视频
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