新鲜事
1月20日
数学自学记：从零基础到掌握机器学习数学
一位博主分享了他使用 Math Academy 自学数学的经历
Dr_Lonely:
有点贵 49刀一个月 接近小400了，加上时间的投入，如果工作对数学依赖不强，或者说数学对工作加分不多，估计很多人都不太愿意投入，特别是中国。 而我自己的话可能选择传统图书，因为我是个精致节约主义者。
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1月19日
研究发现，纸质书比屏幕更适合儿童阅读
但一些学校却在推行数字化教学
混沌分析:
楼上，kindle的好处是没蓝光什么的，能相对保护近视，以及不像手机电脑那种可以被轻易的被带离注意力，相对功能单一，即阅读功能，和纸质书相比各有优缺点吧。
另外我觉得数字教育真的很讨厌，之前疫，情被迫上网课，上课写作业考试全是电脑，一两个学期下来眼都瞎了
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英国数据显示，电车贬值速度远超油车
三年车龄的电动汽车价值损失高达一半
行星:
现在电车相对传统燃油车，更加像一个电子产品而不是机械产品，而且目前电车处于技术发展期，更新换代太快了。
同时大部分操作都集成在车机上了，一方面车机系统在使用多年后，会因为元件老化造成卡顿等故障，另一方面厂商也会通过OTA升级推行计划性报废。造成电车后期使用体验大打折扣。
也造成目前大众在认知上，二手的电车和过时的电子产品差不多，当然无法很好保值。
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1月18日
萤石镜片：超越普通光学玻璃极限的矫正能力
将萤石镜片与玻璃镜片结合使用可以将色差降低到极低水平
巨山超力霸:
一楼的，有反射式镜头啊，反射式镜头的问题之一是像差矫正的问题，另一个问题是焦外光斑（bokeh）形状奇怪。反射式镜头很便宜，可以买来玩玩。
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1月17日
数学建模的边界：我们能模拟多少世界？
数学在世界中的力量与局限
碧蓝右耳:
当模型被创建得足够复杂以至其实现了足够精确，可以认为实际上就是在虚拟空间中重建了被模拟物。也就是说，建模的终极境界就是赛博创世。
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1月16日
时间的旅行：理论与挑战
理论上的可行性与现实中的悖论
铝热剂烧硬盘:
“要么人类从未发明过时间旅行，要么我们的后代发明过，但已经非常负责任地使用了它。考虑到我们在其他所有技术上的记录，后者似乎不太可能。”
原作者肯定得有个历史或者人类学的学位
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“设置好就不用管了”：用AI和机器人技术来改善蛋白质
在没有任何人类输入的情况下成功地重新设计了酶
ponlab:
如果机器人和AI可以代替大量实验室牛马的工作，会不会导师对渣滓研究生的需求回大大降低，导致更多人与学术无缘？
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1月15日
1月14日
1月13日
医疗AI在评估未知患者时的缺陷
这些工具无法适应新的数据集
Guuuululu:
这篇论文是有严重问题的：
1. 作者在文中只用了基于统计的预测，和随机森林方法，而我们说AI，一般是说深度学习；
2. 采用的数据集也很局限，只是YODA数据库的精神分裂症数据集，完全是临床数据记录，只有1513例数据；
3. 现在有成千上万的公开数据，各种各样的预测算法，作者只是用了这么点数据和算法就得出结论，太草率了；
4. 而且，文中的实验结果是证明了预测算法是有泛化能力的：最能代表模型泛化能力的是leave-one-trial-out validation方法，在作者的图1里，5个trial有2个是显著高于随机水平的，两个表现最差的trials是老人和未成年的，人群不一样泛化性不好是正常的。但是作者就忽视了2个显著高于随机水平的trial，总结说模型泛化能力处于随机水平。
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当所有人都在关注AI时，Wi-Fi 7悄然起飞
Wi-Fi 7已经默默地迎来了它的时代
蛋友e5e64bc595b8c:
不知道是我的设备还是wifi6的问题, 用wifi6的mesh, 中继节点经常被邻居的信号干扰, 用app一看, 5g的几个频道全部高拥堵. 不知道7能不能解决这个问题, 不能的话还是算了
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新发现的宇宙巨型结构挑战了宇宙理论
亿万光年的‘超级环’，宇宙的新存在
celk:
“挤牛座”原文 Boötes 正确翻译应该是“牧夫座”
“Sloan数码天空调查(SDSS)”正式译名应该是“斯隆数字巡天（SDSS）”
“重子声波振荡”正式译名应该是“重子声学振荡”
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