“人造子宫”一直都是极具争议的话题。其实人造子宫的研制从上世纪末期就已经开始，近日有研究团队向美国FDA申请批准 “人工子宫实验”的首次人体临床试验，人造子宫又引发了新一波的热潮…… 宾夕法尼亚州费城儿童医院（CHOP）的研究人员在2017 年用八只羔羊进行了人工子宫实验，该团队于当年 4 月发表其研究成果时发布了一段实验视频，视频中一只无毛、皮肤苍白的羔羊侧卧在一个看似超大的三明治袋中，袋子里面装满了浑浊的液体，羔羊的眼睛闭着，鼻子和四肢猛烈地抽动，就好像这只怀孕期仅过了四分之三的动物正在做梦。 该视

一个应用（扩展）其实是压缩在一起的一组文件，包括HTML，CSS，Javascript脚本，图片文件，还有其它任何需要的文件。 应用（扩展）本质上来说就是web页面，它们可以使用所有的浏览器提供的API，从XMLHttpRequest到JSON到HTML5全都有。应用（扩展）可以与Web页面交互，或者通过content script或cross-origin XMLHttpRequests与服务器交互。应用（扩展）还可以访问浏览器提供的内部功能，例如标签或书签等。

中国数学有别于希腊数学的特点，是数学的机械化，算法化，与希腊数学重逻辑推理的公理化相对照。算筹、算盘就是中国古代的“计算机”，筹算解方程的“术曰”和珠算口诀就是计算程序。中国古代算学家擅长计算，祖冲之精确计算圆周率，领先世界近一千年就是一个很好的例子。明代朱载堉王子发明十二平均律时，使用81档大算盘，计算开平方，开立方。中国数学史又称为中算史，的确恰当。 关于中算史的分期，大体依照吴文俊院士主编的一套内容丰富的《中国数学史大系》的分期。 中算从三世纪到十四世纪，领先世界有一千七百年之久，是当时世界数学发

Google 研究人员在 AI 博客上介绍了一项新技术，能以惊艳效果增强低分辨率图像。这篇博文题为《使用扩散模型生成高保真图像》，详细介绍了 Google 研究人员如何开发出两项 AI 技术，在拍摄低分辨率图像之后如何通过选择性破坏及重建原始输入内容以稳定提高分辨率。首先是使用通过重复细化的超分辨率（Super-Resolution via Repeated Refinements）技术，“这是一种超分辨率扩散模型，能将低分辨率图像作为输入，利用纯噪声构建起相应的高分辨率图像。

与精巧犀利的计算机芯片相比，人类大脑确实是字面意义上的“一团浆糊”。但科学家一直在二者之间进行比较。正如图灵在 1952 年所言，“我们对大脑呈现出「浆糊」态这样的事实并不感兴趣。”换句话说，媒介如何不重要，计算能力才是重点。如今最强大的 AI 系统采用一种名为深度学习的机器学习算法，能通过互连互通的各节点构成的隐藏层结构（即深度神经网络）处理大量数据、进而获得学习能力。顾名思义，深度神经网络的灵感源自大脑中的真实神经网络，其节点也确实以真实神经元为模型——或者至少源自神经科学家在 1950 年代提出的

本专栏主要讲解Android数据库相关的高级技术。其中包括了SQLite中一些不为人知的使用技巧，以及全面剖析 LitePal 这款Android数据库框架的所有用法。 LitePal项目地址是:https://github.com/LitePalFramework/LitePal LitePal是一款开源的Android数据库框架，采用了对象关系映射(ORM)的模式，将平时开发时最常用的一些数据库功能进行了封装，使得开发者不用编写一行SQL语句就可以完成各种建表、増删改查的操作。并且LitePal很“