11月15日外媒科學網站摘要：美國人對科學家的信任開始恢復
11月15日（星期五）消息，國外知名科學網站的主要內容如下：
《自然》網站（www.nature.com）
美國人對科學家的信任開始恢復，疫情期間曾大幅下降
根據美國總統大選前兩週進行的一項民意調查，自新冠疫情爆發以來，美國人對科學家的信任首次出現回升，儘管增幅並不明顯。
美國皮尤研究中心（Pew Research Center）發佈的最新調查顯示，目前有76%的受訪者相信科學家的行爲符合公衆的最大利益，相比一年前的73%有所上升。然而，這一信任度仍低於2020年4月疫情初期時的87%。該報告的主要作者指出，這一變化標誌着“我們在疫情期間觀察到的科學信任度下降趨勢”發生了轉折。
皮尤的報告還顯示，僅有45%的受訪者認爲科學家是良好的溝通者，同時有47%的受訪者認爲科學家對自己有優越感。研究人員表示，科學界應正視這些反饋並採取改進措施。
爲應對溝通難題，研究人員建議科學學位課程中增加更多面向公衆的寫作和演講訓練。他們還建議科學家參與兒童科學博覽會、支持社區科學項目，並通過面對面的方式加強與公衆的交流。
《科學》網站（www.science.org）
隨着首個機械量子位出現，量子計算進入蒸汽朋克時代
當前，大多數量子計算機依賴超導金屬、單個離子、光子或其他微小電路組成的量子位。然而，德國馬克斯·普朗克量子光學研究所的物理學家成功地從一個微小的機械裝置中創造出一個可工作的量子比特，這一突破讓人聯想到20世紀初的機械計算機，該研究成果已刊登在最新一期的《科學》（Science）雜誌上。
理論上，一個極其微小的機械振動部件可以作爲量子位。在最小的尺度上，振動是量子化的，由稱爲聲子的微小能量包構成，類似於光由特定能量的光子組成。然而，機械振盪器在構建量子位方面並非易事。
第一個難點在於如何讓設備儘可能保持靜止狀態。另一難題則是機械振盪器的“諧波”能量狀態類似階梯狀均勻分佈，這使得分離和控制其中的兩個狀態來形成量子位極爲困難。
如今，研究人員通過採用由兩個部分構成的系統解決了這一問題。一部分是機械諧振器——在400微米厚的藍寶石晶體上沉積了一個微小的氮化鋁圓頂，該圓頂通過振盪電壓進行膨脹和收縮，將振動傳遞至材料內部。
另一部分由超導量子比特組成，它帶有一個微小的天線，放置在另一片類似的藍寶石晶體上。物理學家將兩塊晶體疊加，使天線位於氮化鋁圓頂的正上方。這樣一來，超導量子比特中的電流波動便會激發機械振盪器的振動。這些振動在晶體表面間反覆反射，在消散前可循環數億次。
研究的關鍵在於，科學家能夠微調超導量子比特的振盪電流，使其頻率與機械振盪器稍有差異。結果，超導量子比特的量子態與機械振盪器的量子態形成了輕微的耦合，創造出一個單一系統，在其中，雜化態的能量不再均勻分佈。
《每日科學》網站（www.sciencedaily.com）
1、深度學習簡化了二維材料的識別和分類
日本東北大學材料科學高等研究所（AIMR）的研究人員開發出一種基於深度學習的技術，通過拉曼光譜顯著簡化了二維（2D）材料的精準識別和分類。相比之下，傳統的拉曼分析方法速度較慢且依賴主觀解釋。這一新技術將加速二維材料的開發和應用，未來可用於電子和醫療技術等多個領域。
團隊將7種不同的二維材料及其3種堆疊組合的光譜數據輸入到學習模型中，提出了一種創新的數據增強框架，使用去噪擴散概率模型（DDPM）生成額外的合成數據，來應對這一挑戰。模型通過在原始數據中加入噪聲以擴展數據集，然後學習反向操作去除這些噪聲，生成與原始數據分佈一致的新輸出。
利用增強後的數據集與四層卷積神經網絡（CNN）配對，研究團隊在原始數據集上實現了98.8%的分類準確率，而增強數據集的準確率達到了100%。這種自動化方法不僅提升了分類性能，還顯著減少了人工干預的需求，從而提高了拉曼光譜用於二維材料識別的效率和可擴展性。
這是首次提出在拉曼光譜數據生成中應用DDPM，爲更高效、自動化的光譜分析鋪平了道路。
2、研究揭示鋰離子電池退化背後隱藏因素
美國斯坦福大學主導的國際研究團隊發現了一個加速鋰離子電池退化的意外因素，導致其電荷逐步流失。這一發現爲延長電池壽命提供了新的見解，併爲改善從智能手機到電動汽車等多種應用的性能提出了抗自放電的新策略。
人們普遍認爲充滿電的電池發生自放電是因爲鋰原子從電解質擴散到電池陰極。然而，研究顯示是質子（氫離子）擴散導致了電池的自放電。這一發現爲通過減少自放電來延長電池壽命提供了新的方法。
這些方法包括在電解質中添加無氫分子的添加劑（如CH₂），或使用特殊塗層減少陰極表面與電解質的反應。
研究人員指出，自放電會縮短電池的使用週期和壽命，隨着時間的推移導致電壓和容量下降。鋰電池的有限壽命對環境和經濟有影響，因此理解並防止自放電現象非常重要。
這一新的自放電現象的發現可能爲開發更環保、更經濟和更可靠的電池技術鋪平道路。
《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com）
1、新型“三合一”抗體有望更快、更安全地治療癌症
瑞典烏普薩拉大學和皇家理工學院的研究人員成功開發出一種獨特的抗體，具備“三合一”功能：既能靶向遞送藥物，又能通過抗體自身攜帶藥物包，同時還能激活免疫系統，用於個性化免疫治療。該研究成果發表在《自然通訊》（Nature Communications）上。
這種抗體能重新引導免疫系統，識別並靶向癌細胞中的特定突變和基因改變（即新抗原）。抗體可直接將腫瘤特異性物質傳遞給特定的免疫細胞，並激活該細胞，顯著增強T細胞對腫瘤的反應。
結果顯示，這種抗體藥物在多個方面都表現出療效。不僅激活了人類血液樣本中正確的免疫細胞類型，動物模型也表明，接受該治療的小鼠延長了生存時間，並且在高劑量下還能使小鼠免於癌症復發。此外，這一方法比以往的癌症治療方法更安全。
這種抗體藥物的優勢在於，它易於大規模生產，同時可以根據患者的疾病或腫瘤類型定製。其由兩部分組成：一部分是可以提前大量生產的雙特異性抗體，另一部分是特定肽，可以快速合成，以適應不同類型的癌症。這種設計提高了可用性，預計能夠加速患者從診斷到治療的進程。
研究人員表示，這種方法有望爲每位患者量身定製個性化的癌症免疫治療。下一步是通過完全優化的生產流程製造候選藥物，進行進一步的安全性研究，並開始人體臨牀試驗。
2、 新衛星NISAR將更好地跟蹤地球表面運動
地球表面不斷運動，儘管我們不常注意到。科學家們長期以來使用衛星和地面儀器追蹤與地震、火山、山體滑坡及其他地質事件相關的運動。如今，美國宇航局（NASA）和印度空間研究組織（ISRO）合作研製的新衛星NISAR將幫助加深對這些變化的理解，甚至能更好地幫助我們準備和應對自然災害。
NISAR，即NASA-ISRO聯合合成孔徑雷達衛星，將每12天觀測地球幾乎所有陸地和冰雪覆蓋區域的運動。如此高頻的數據收集將使研究人員能夠更全面地瞭解地球表面如何隨時間變化。
與其他衛星和地面儀器的測量數據相結合，NISAR將提供關於地球表面水平和垂直運動的詳細信息。這些數據對研究從地殼動力學到識別哪些地區容易發生地震或火山爆發等問題至關重要。NISAR還可用於檢測堤壩結構是否受損，或山坡是否有滑坡跡象。
對於火山研究人員來說，地表運動的長期監測尤爲重要，因爲它能夠識別火山噴發的潛在前兆。當岩漿在地表下移動時，地面會出現隆起或下沉現象。NISAR衛星的數據將幫助科學家更全面地分析火山地形的變化，並評估這些變化是否表明火山即將噴發。（劉春）