布朗大学的物理学家开发出一种技术，利用斯格明子(skyrmions)的行为每秒产生数百万随机数，斯格明子是某些二维材料中出现的微小磁异常。研究人员表示其研究揭示了之前未探索过的单个斯格明子的动力学，研究成果发表在《自然通讯》期刊上。大约五年前发现的斯格明子引发了物理学界的兴趣，将其视为通往利用粒子磁性的下一代计算设备的道路，这一领域被称为自旋电子学。斯格明子产生于超薄材料中电子的“自旋”。自旋被认为是每个电子的微小磁矩，可指向上也可指向下，或者介于两者之间。一些二维材料在最低能量状态下具有垂直磁各向异性的特性——意味着电子的自旋都指向垂直于薄膜的方向。当材料被电或磁场激发时，一些电子自旋会随着系统能量的提升而翻转。发生这种情况时，周围电子的自旋会在一定程度上受到干扰，形成一个围绕翻转电子的磁漩涡——即一个斯格明子。

斯格明子的直径约为 1 微米或者更小，其行为有点像粒子，从一侧快速移动到另一侧穿过材料。而且它们一旦形成，就很难摆脱。因为它们非常强壮，研究人员对用其运动执行计算和存储数据很感兴趣。这项新研究表明，除了斯格明子在材料上的全局运动之外，单个斯格明子的局部行为也很有用。由布朗大学博士后研究员 Kang Wang 领导的这项研究中，研究人员使用一种在材料原子晶格中产生微小缺陷的技术制造出磁性薄膜。当材料中形成了斯格明子时，这些被研究人员称为钉扎中心的缺陷将斯格明子牢牢固定在适当的位置，而不是让它们像往常一样移动。

研究人员发现，当一个斯格明子被固定在适当位置，它们的大小会随机波动。当斯格明子的一部分被牢牢地固定在一个扎钉中心上，其余部分会来回跳跃，围绕着两个邻近的扎钉中心——一个更近一些，一个更远一些。可以用反常霍尔效应测量斯格明子大小的变化，反常霍尔效应是一种在材料上传播的电压。该电压对电子自旋的垂直分量敏感。当斯格明子的大小发生变化时，电压会变化到易于测量的程度。可以用这些随机的电压变化产生一串随机数。研究人员估计，通过优化设备中缺陷的间距，他们可以每秒生成高达 1000 万个随机数字，从而开辟出一种高效生成真随机数的新方法。

记忆被认为是对过去的重演——是我们经历过的事情和感觉的精神复制品。在大脑中，这相当于再次表现出相同的神经活动模式：例如记住一个人的脸可能会激活与看到他们的脸同样的神经模式。在某些记忆过程中，这样的情况确实会出现。但近年来研究人员一再发现视觉和记忆表征之间存在着细微但显著的差异，后者始终出现在大脑中略微不同的位置。科学家不确定该如何理解这种变化：它起到什么作用？它对记忆本身的本质意味着什么？现在他们可能找到了答案——在关于语言而非关于记忆的研究之中。

一组神经科学家创建了大脑的语义地图，详细地显示大脑皮层的哪些区域对于概念广泛的语言信息做出反应，从面部和地点到社会关系和天气现象。当他们将该地图与显示大脑表示视觉信息类别的地图进行比较时，他们观察到两者在模式上存在显著差异。这些差异看起来和视觉与记忆研究报告的差异完全一致。这项发表在去年 10 月的《自然神经科学》期刊上的研究表明，在许多情况下，记忆不是复制过去感知的重放。相反它更像是根据语义内容对原始体验的重构。这一发现可能有助于揭示为什么记忆对过去的记录往往如此不完美——并且可以更好地理解记住某件事的真正含义。

电击可能是让云生雨的关键。新研究表明，对云进行增压可以提高微小水滴之间的吸引力并帮助雨滴形成。我们最终找到了造雨的秘诀了吗？我们身边到处都有电荷。顾名思义，雷雨云里充斥着电荷，但即使是我们呼吸的空气中也带有一些带电的气溶胶和微小液滴。雷丁大学的气象学家 Giles Harrison 及其同事一直在研究非雷暴云中水滴的带电状况。由 Maarten Ambaum 领导并发表在《Proceedings of the Royal Society A》上的研究报告表明，电荷的变化越大，微小水滴之间的吸引力就越强。Harrison表示：“这加深了我们对电荷是如何影响雨滴形成的理解，并为回答这个古老的问题带来了一个新角度：为什么会下雨？”去年，Harrison 和同事在阿联酋的资助下研究增雨，让配备了离子化装置的无人机飞入云层，尝试向空中释放正电荷和负电荷。新的研究结果将帮助他们微调实验，或许可以找到在需要的地方加速形成降雨的方法。

蚊子追踪气味、定位叮咬对象并利用视觉寻找配偶。食物资源的颜色，例如花朵或者温血叮咬对象，会发出可见光谱中长波长的光（对人类而言是从绿色到红色），这可能对物体识别和定位很重要。科学家对于吸引蚊子的色彩或者气味会如何影响其视觉搜索行为知之甚少。华盛顿大学领导的一项新研究表明，在检测到我们呼出的气体之后，黄热病蚊子（埃及伊蚊）会飞向特定的颜色，包括红色、橙色、黑色和蓝绿色，但是它们会忽略其他的颜色，例如绿色、紫色、蓝色和白色。华盛顿大学生物系研究人员 Jeffrey Riffell 教授表示：“蚊子似乎是利用气味帮助区分附近的东西，就像区分叮咬的对象一样。”“当它们闻到特定的化合物时，比如我们呼出的二氧化碳，这种气味会刺激眼睛扫描与潜在叮咬对象相关的特定颜色和其他视觉模式，然后飞向他们。” 在新实验中，Riffell 教授和同事追踪了雌性埃及伊蚊在不同类型的视觉和气味提示下的行为。和所有蚊子一样，只有雌性埃及伊蚊才会吸血，它们的叮咬会传播登革热、黄热病、奇昆古尼亚热和寨卡病毒。

周围存在捕食者会对动物的行为产生巨大影响。根据发表在 PNAS 期刊上的一项研究，被捕猎的恐惧会影响到其繁殖。研究对象的是歌雀，研究人员认为他们发现的现象也存在于其它物种中间。当发现附近有捕食者，歌雀会停止觅食，这意味着难以给后代提供充足食物。在繁殖季节，歌雀也减少了产蛋，后代数量减少了一半，而且它们的幼鸟健康状况也比没有受到恐惧威胁的鸟的后代差。

一个国际科学家联盟近五年一直在追踪云，试图解决困扰了一代人的气候变化预测问题：水蒸气如何影响全球变暖？他们重新编写了 210 万行超算代码，用以探索未来的气候变化，为云添加更复杂的方程并做出数百项改进。他们测试方程，调试，然后再次测试。科学家发现，即使有最好的工具，也无法以世界需要的方式准确模拟气候，气温的上升几乎影响每个地区。2018年，他们在更新后进行模拟，得出的结论让人大吃一惊：地球大气对温室气体的敏感度比之前几十年的模型预测的高得多，未来的温度可能大大超出人们的担心——也许甚至超出了有望补救的程度。位于博尔德的国家大气研究中心（NCAR）Mesa 实验室的气候模型项目首席科学家 Gokhan Danabasoglu 表示：“如果数字是正确的，那真是一个坏消息。”至少有 20 个较早的、也更为简单的全球气候模型与 NCAR 模型的结论不一致，NCAR 的模型是一个名为社区地球系统模型2（CESM2）的开源模型，主要由美国国家科学基金会资助，是全世界最具影响力的气候项目。然而世界各地的十几个气候建模小组一个接一个地做出类似的预测。

科学家很快得出结论，他们的新计算被正在变暖的世界中的云的物理特性破坏了，它可能会放大或者抑制气候变化。NCAR 专门研究云的物理学家 Andrew Gettelman 帮助开发了 CESM2 模型，他表示：“老的方法是错误的，我们知道这一点。”“我认为我们灵敏度更高的方法也是错误的。这可能是因为我们做了其他一些事情试图让云变得更好或者更现实。你解决了一个问题，同时创造了另一个问题。”从那时候起，CESM2 的科学家一直在利用大量关于温度升高影响的新信息重新设计气候变化算法，这些新信息可帮助他们更好理解其中的物理作用。他们放弃了对气候敏感性最极端的计算结果，但是对未来全球变暖的最新预测仍然很可怕——而且还在不断地变化。当世界领导人考虑如何限制温室气体排放的时候，他们在很大程度上依赖计算机气候模型的预测。但是随着算法和运行这些算法的计算机变得更加强大——能处理更多数据并进行更好的模拟——这种复杂的状况让气候科学家不得不努力解决竞争性计算机模型之间不匹配的问题。

量子物理是否必须使用复数，是一个长期的基础性问题。奥地利、西班牙和瑞士等国的科学家团队提出一种利用确定性纠缠交换验证复数必要性的贝尔不等式类型的检验方法。遵守实数形式量子物理的参与者不能获得标准量子理论中允许的界限，从而排除以实数形式描述标准量子力学的可能性。中国科技大学潘建伟团队基于自主设计研发的超导量子线路和高精度量子操控技术，在世界上首次完成了该实验。在这个理论框架下，实数形式的界限为 7.66，而实验测试结果为 8.09，超过判据 43 个标准差。实验结论支持量子物理需要使用复数。研究报告发表在《物理学评论快报》上。

非洲爪蛙是身体恢复方面的大师，在蝌蚪时能轻松再生失去的尾巴和后肢。但是这种能力会随着成长而减弱。成年非洲爪蛙重新长出断肢时只会看到一个锥形的尖刺，它更像是爪子而不是腿。一组科学家找到了一种方法，可利用成年爪蛙自身细胞重新长出虽不完美但功能齐全的肢体。研究人员将装有再生药物混合物的硅胶帽放在截肢伤口上 24 个小时。在接下来的 18 个月中，这些爪蛙逐渐重新长出失去的肢体，形成一个新的腿状结构，包括神经、肌肉、骨骼，甚至还有脚趾状的突起。研究人员在周三发表在《科学进展》期刊上的论文中描述了基于早期研究的新方法。它可以指导未来对人类肢体再生的研究，但在哺乳动物中复制这个结果将极富挑战性。论文作者、加拿大安大略省阿尔戈玛大学的研究人员 Nirosha Murugan 在谈到肢体再生的复杂性时表示：“这完全是一个惊喜。”“我没想到会得到这一结果。”内华达大学拉斯维加斯分校研究再生的生物学家 Kelly Tseng 表示：“再生的不是完整的肢体。”Kelly Tseng 未参与研究。“但这肯定是一个强有力的反应。”洛桑瑞士联邦理工学院研究肢体再生的研究人员 Can Aztekin 在电子邮件中写道：“特别有希望的是，只有一天的治疗就可以对成年动物产生如此积极的影响。”Can Aztekin 也未没有参与研究。

在绘制整个宇宙的射电波时，天文学家偶然发现了一个释放出巨大能量的天体——其现象前所未见。在 2018 年 3 月发现的旋转天体每小时发出三次射电信号。在释放能量时它是地球可见的最明亮射电源，就像太空中的灯塔。天文学家认为它可能是一颗坍缩恒星的残骸，要么是致密的中子星，要么是死去的白矮星，具有强大的磁场——或者是其他什么。《自然》期刊周三发表了相关研究报告。报告主要作者、国际射电天文学研究中心（International Centre for Radio Astronomy Research）科廷大学分部的天体物理学家 Natasha Hurley-Walker 表示：“观察过程中，天体在几个小时内出现又消失了。”“这完全出乎意料。对于天文学家来说，这有点令人毛骨悚然，因为在天空中没有任何已知的东西可以做到这一点。而且它离我们真的很近——大约 4000 光年远。它就在我们的银河后院。”

无论是希格斯玻色子还是前不久发现的含有两个魅夸克的四夸克态粒子，每当物理学家宣布发现一种新粒子时，他们实际上都是在原本平滑的曲线图上发现一个小的凸起。这一类凸起是“共振”的特征，共振是自然界中最普遍的现象之一。共振是音乐、垂死恒星的核聚变、甚至是亚原子粒子存在的基础。从日常生活到最微观尺度，共振都有表现。

最简单形式中，物体经历接近其“自然”频率（在该频率下它很容易振荡）的振荡力时，就会发生共振。哈佛大学粒子物理学家 Matt Strassler 表示，具有自然频率的物体“是数学和宇宙的基础特性之一，”Matt正在写一本关于希格斯玻色子的书。Strassler 表示，一个熟悉的例子是操场上的秋千，“敲击类似的东西，总是会自动挑选出它的共振频率。”或者轻弹一个酒杯，酒杯的边缘每秒钟会振动几百次，当振动在周围的空气中传递时，会产生一种特有的音调。系统的固有频率取决于其固有特性：例如长笛的声波频率就与其圆柱形的几何形状匹配。

瑞士数学家欧拉（Leonhard Euler）在 1739 年解决了描述一个系统在共振频率附近受到连续激励的方程。在给数学家伯努利（Johann Bernoulli）的信中他写道，系统表现出“各种奇妙的运动”，当该系统精确地以共振频率激励，运动的幅度“不断增大，直至无穷大。”

以正确的频率过度激励一个系统会产生巨大的影响：例如一个训练有素的歌手可以用持续的歌声打碎与之共振的玻璃杯。一座桥可能会因为与行军士兵的脚步共振而倒塌。但更常见的是，能量损失会阻止物理系统的运动不受限制的发展，欧拉的分析忽略了能量损失。如果歌手轻轻地唱出这个音符，一开始玻璃杯中的振动会增加，但是更大的振动会导致比以前更多的能量以声波的形式向外辐射，因此最终会达到一种平衡，让振动的幅度稳定下来。

现在假设歌手是从一个较低的音符开始，然后在音高上不断拔高。当歌手的声音扫过酒杯的共振频率时，声音瞬间变大。这种增强的产生是因为声波与已经存在的振动同步到达玻璃杯，就像是在正确的时间推动秋千可以放大其初始运动幅度一样。作为频率的函数，声音的振幅图将描绘出一条曲线，在其共振频率附近会有一个明显的凸起，这与预示着粒子发现的凸起惊人地相似。在这两种情况下，凸起的宽度都反映了系统的损耗程度，例如表明玻璃杯在被撞击一次后会响多长时间，或者粒子在衰变之前存在多长时间。

发表在《NeuroImage》期刊上的一项研究表明健康大脑能在走路时做多个任务，不会影响到每一种任务的完成。论文第一作者 David Richardson 表示：“这项研究展示了大脑的灵活性，能承受额外的负担。研究结果表明，参与者的步行模式在同时进行认知任务时改善了，表明边走行走边执行任务实际上比专心走路更稳定。” 在实验中，研究人员使用了 Del Monte 研究所 Frederick J. 和 Marion A. Schindler 认知神经生理学实验室的 MoBI（移动大脑/身体成像系统）。该平台结合了虚拟现实、大脑监控和动作捕捉技术。当参与者在跑步机上行走或操纵桌子上的物体时，16 架高速摄像机以毫米精度记录位置标记，同时测量大脑活动。当参与者在跑步机上行走并被提示切换任务时，研究人员用 MoBI 记录下大脑活动。当他们坐着执行同样的任务时，大脑活动也会被记录下来。不同提示任务的大脑变化被记录下来，记录表明在更困难的任务中，行走和坐着的状态之间的神经生理差异更大——凸显了健康大脑的灵活性以及它如何根据难度级别准备并执行任务。

干扰素反应在预防重症感染方面的重要性将成为新的诊断和治疗基础。根据伦敦大学学院Wellcome Sanger 研究所及其合作者的最新研究，成人和儿童免疫反应的根本差异有助于解释为什么儿童不太可能因 SARS-CoV-2 患重病。研究报告发表在《自然》期刊上，是比较成人和儿童 SARS-CoV-2 多器官感染方面最全面的单细胞研究。研究人员发现，以干扰素快速部署为特征的儿童呼吸道中更强的“先天”免疫反应有助于在早期限制病毒复制。成年人体内的免疫反应较慢，这意味着病毒能更好地侵入身体其他部位，感染在那里更难控制。用于测量新感染成年人免疫反应的鼻拭子可以识别出那些风险较高的人，他们可能是预防性单克隆抗体疗法的候选人。最近的研究还表明，吸入干扰素可能是一种可行的疗法。

科学家发现了一种新的解剖结构，让鲸鱼在冲刺式进食（lunge feeding）时可以吸入大量的水又不会窒息。为捕捉猎物，座头鲸和小须鲸等使用了一种被称为冲刺式进食的策略。它们加速——将嘴巴张开到近 90 度——吞下相当于整个身体体积的水。不列颠哥伦比亚大学研究鲸鱼生理学的动物学家 Kelsey Gil 表示：“这太疯狂了。想象一下把整个人塞进嘴里。”当水涌入鲸鱼嘴里，喉囊会膨胀，让它看起来像一只臃肿的蝌蚪。约一分钟之后，喉囊收缩，大部分的水从鲸鱼的嘴里流出，回到海里。小鱼和磷虾会留在鲸鱼的鲸须上——这是鲸鱼嘴上悬挂的角蛋白板，样子有点像牙刷上的刷毛，然后这些小鱼和磷虾会被吞入鲸鱼的胃中。科学家以前不知道鲸鱼在冲刺式进食的过程中是如何避免充满了猎物的水流进呼吸道并导致窒息的。现在 Gil 博士和同事发现了一个巨大的球状结构，他们将其称为“口塞”，这是一种从未在其他动物身上发现过的结构，他们认为这种结构让冲刺式进食成为可能。

空气污染会干扰为农作物和野花授粉的昆虫的嗅觉，降低它们找到授粉作物的能力。科学家发现，当存在常见地面污染物如氮氧化物（NOx）时，授粉昆虫数量会减少最多七成，访问花朵的次数会减少最多九成，测试植物的授粉量减少了 31%。研究报告发表在《Environmental Pollution》期刊上。研究人员猜测，常见污染物会与花朵反应改变气味，让它们更难被昆虫探测到。昆虫授粉支持了全世界农业食品生产价值的 8%，对粮食安全和经济有重大贡献。

科学家可能偶然发现了一种全新的宇宙学研究方法。宇宙学家通常通过尽可能多地观察宇宙确定其组成。但研究人员发现，机器学习算法可检查单个模拟星系预测其所在数字宇宙的整体构成——这一壮举类似于在显微镜下随机分析沙粒并计算出欧亚大陆的质量。这些机器似乎找到了一种模式，可能会让天文学家有朝一日能仅研究真实宇宙的基本组成部分就得出全面的结论。

纽约 Flatiron 研究所的理论天体物理学家、论文主要作者 Francisco Villaescusa-Navarro 表示：“这是个完全不同的想法。不用测量数百万个星系，你可以只选一个。这就可以了，真的很神奇。”事情不应该是这样的。这个不可思议的发现源于 Villaescusa-Navarro 让普林斯顿大学本科生 Jupiter Ding 做的一个练习：建立一个了解星系属性并估计出部分宇宙学属性的神经网络。这项任务只是为了让 Ding 熟悉机器学习。然后他们注意到计算机在确定物质的整体密度。

Villaescusa-Navarro 表示：“我当时认为学生犯了个错误。说实话，这对我来说有点难以置信。”随后进行的调查结果出现在 1 月 6 日的预印本论文中，论文已提交出版。研究人员们析了CAMELS（机器学习模拟宇宙学和天体物理学）项目生成的 2000 个数字宇宙。这些宇宙包含了多种成分，有 10% 到 50% 的物质，其余的是暗能量，推动着宇宙越来越快地膨胀。（我们真实的宇宙是由大约三分之一的暗物质和可见物质以及三分之二的暗能量组成。）随着模拟的进行，暗物质和可见物质一起旋转形成星系。模拟还包括对从超大质量黑洞喷发的超新星和喷流等复杂事件的粗略处理。

Ding 的神经网络研究了这些不同的数字宇宙中的近 100 万个模拟星系。它从神一般的角度，知晓了每个星系的大小、组成、质量以及其他十几个特征。它试图将这个数字列表同母宇宙的物质密度联系起来。它成功了。在用其之前未检查过的数十个宇宙中的数千个新星系进行测试时，该神经网络能够测宇宙物质密度，误差在 10% 以内。

悉尼新南威尔士大学领导的一项研究为用于实际制造和应用的大型硅基量子处理器铺平了道路。澳大利亚的研究人员证明，几乎无错误的量子计算是可能的，为构建与当前半导体制造技术兼容的硅基量子设备铺平了道路。这篇论文是《自然》杂志今天发表的三篇论文之一（其它两篇分别来自荷兰代尔夫特理工和东京理化学研究所），这些论文独立地证明了强大可靠的硅量子计算现已成为现实。这一突破刊登在期刊的封面上。

领导这项工作的新南威尔士大学教授 Andrea Morello 等人使用离子注入技术，在硅中引入了一个由一个电子和两个磷原子组成的三量子比特系统，实现了高达 99.95% 的 1 量子比特操作保真度和 99.37% 的 2 量子比特操作保真度。由 Lieven Vandersypen 领导的荷兰代尔夫特团队使用由硅和硅锗合金(Si/SiGe)堆叠形成的量子点中的电子自旋，实现了 99.87% 的 1 量子比特保真度和 99.65% 的2量子比特保真度。由 Seigo Tarucha 领导的日本理化学研究所团队在使用 Si/SiGe 量子点的双电子系统中同样实现了 99.84% 的 1 量子比特保真度和 99.51% 的 2 量子比特保真度。新南威尔士大学和代尔夫特团队使用了一种被称为门集断层扫描的复杂方法对其量子处理器的性能进行了认证，这种方法是由美国桑迪亚国家实验室开发并向研究界公开的。Morello 之前曾证明，由于核自旋与环境的极端隔离，量子信息可以在硅中保存 35 秒。但这种做法的代价是隔离让量子比特无法彼此交互，而这是执行实际计算所必需的。今天的论文描述了他的团队如何通过使用围绕着两个磷原子核的电子克服这个问题。

世界心脏联盟（World Heart Federation，WHF）正在挑战一种普遍观点，即适量饮酒可减少心脏病风险。WHF 指出任何程度的饮酒都对身体有害。2019 年有 240 万人死于酒精，占全球死亡总数的 4.3%，占 15 到 49 岁男性死亡人数的 12.6%。酒精是一种有害的精神活性物质，会对人体造成伤害，是非传染性疾病如心血管疾病和癌症等，以及部分传染性疾病的可避免风险因素。WHF 报告的合作者 Monika Arora 称，将酒精描绘成充满活力的社交生活必要的一部分，转移了对饮酒危害的关注，就像对适度饮酒的广泛宣传，如每天喝一杯红酒可提供对心血管疾病的保护，往好说是误导，往坏说是酒精行业试图误导公众对其产品危险性的认识。

宇宙中究竟有多少个黑洞？意大利国际高等研究院（SISSA）科学家在《天体物理学杂志》上撰文称，他们首次对恒星级黑洞的数量进行统计，计算出了其在整个宇宙中的分布情况，并据此计算出目前可观测宇宙中黑洞的数量约为 4000 亿亿个。恒星级黑洞的质量介于几个到几百个太阳质量之间，源于大质量恒星生命的末期，新研究指出，宇宙中约 1% 的普通物质被“锁”在恒星级黑洞内。除了估算出可观测宇宙中黑洞的数量外，研究团队还与帕多瓦大学的科学家们合作，探索了不同质量黑洞的各种形成渠道，包括孤立的恒星、双恒星系统以及恒星团等。最新研究表明，质量最大的恒星黑洞主要来源于恒星团中的动力学事件。

量子计算机的功能越来越强大，可我们对其理解仍然很混乱。两位计算机科学家的工作让我们能深入了解这些未来机器可以计算什么。研究成果由芝加哥大学的 Bill Fefferman 和 Zachary Remscrim 于 2020 年 6 月发布，证明任何量子算法都可以重新编排，将在计算中执行的测量转移到过程结束，而不会改变最终结果或者大幅增加执行任务所需的内存量。此前计算机科学家认为这些测量的时机会影响内存需求，对量子算法的复杂性存在分歧。

Fefferman 表示：“这很烦人，我们不得不讨论两种复杂性类别——一种具有中间测量值，一种没有。”由于量子计算独特的工作方式，只有量子计算机才有这个问题。量子计算机和传统计算机之间基本的区别在于它们存储信息的方式。量子计算机并不用 0 和 1 的典型比特编码信息，而是将信息编码为更高维的比特组合，这些组合被称为量子比特。

这种方法可以实现更密集的信息存储，可加快计算速度。但它也带来了一个问题。在计算中的任何时候，你需要访问包含在一个量子比特中的信息并对其进行测量，那么该量子比特就会从同时可能的比特的组合坍缩成一个确定的比特，这可能会影响系统中的所有其他的量子比特。

这可能是一个问题，因为几乎所有算法都需要在计算过程中知道计算的值。例如一个算法中可能包含这样的语句：“如果变量x是一个数字，则将它乘以10；如果不是，别管它。”执行这些步骤似乎需要知道计算中那个时刻的x是什么——这对量子计算机来说是一个潜在的挑战，因为测量粒子的状态（以确定x是什么）就必然会改变它。

但是在 28 年前，计算机科学家证明有可能避免这种必输局面。他们确定，对于量子算法，你可以等到计算结束之后再进行中间测量，而不会改变最终结果。该结果的一个重要部分表明，你可以将中间测量推到计算的末尾，而不会显著增加总运行时间。量子算法的这些特征——测量可以延迟而不影响答案或运行时间——被称为延迟测量原则。

这一原则强化了量子算法，但要付出代价。延迟测量使用大量额外的内存空间，基本上每个延迟测量需要一个额外的量子比特。虽然在具有 4 万亿比特的经典计算机上，每次测量占据一个比特这点代价不算什么，但鉴于目前最大的量子计算机中的量子比特数量也很有限，这个代价就高昂得令人难以承受了。

Fefferman 和 Remscrim 的工作以一种令人惊讶的方式解决了这个问题。通过一个抽象的证明，他们表明，受制于一些注意事项，任何需要中间测量计算的东西都可以在没有它们的情况下被计算出来。他们的证明提供了一种节省内存的方法来推迟中间测量——避免了这种测量产生的内存问题。

几家初创公司的生物学家正将基因工程的最新进展应用于秃顶这个古老的问题，创造新的生发细胞去恢复人的头发生长能力。研究人员对《麻省理工科技评论》表示，他们正运用这项技术，在实验室中甚至是动物的身上培养人类的生发细胞。名为 dNovo 的初创公司发来了一张老鼠的照片，照片上的老鼠长出了一团浓密的人类毛发——这是移植了该公司所说的人类毛发干细胞的结果。公司创始人 Ernesto Lujan 是斯坦福大学一位训练有素的生物学家。他表示可以通过对血细胞或脂肪细胞等普通细胞进行基因“重编程”来产生毛囊成分。虽然还有很多工作要做，但 Lujan 希望这项技术最终能够“根治脱发”。