发表在《美国心脏病学会杂志》（JACC）上的一项新研究表明，仅依靠身体质量指数（BMI）来评估心血管风险是不够的。研究人员分析了超过26万名参与者的数据，发现腰围（WC）和腰臀比（WHR）是比单纯的BMI更准确的心脏病风险指标。 BMI无法反映脂肪的分布情况，特别是围绕内脏器官的内脏脂肪，而这与慢性疾病密切相关。研究显示，许多被归类为“正常体重”或“超重”的人实际上存在严重的核心脂肪堆积，使其心血管风险增加了15%至50%。相反，一些按BMI标准被归类为肥胖的人，如果其腰围或腰臀比指标较低，并未表现出更高的风险。 研究结果强调，脂肪的分布位置比总重量更为重要。专家建议，临床医生应将腰围测量纳入常规心血管筛查，以避免对患者风险评估出现误判。摆脱对BMI的单一依赖，对于进行更精确、更主动的心血管健康评估至关重要。
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近期的一项研究证实，相比身体质量指数（BMI），**腹部脂肪（特别是内脏脂肪）**是预测心脏病风险的更优指标。虽然 BMI 是用于人口统计的一种便捷、简单的工具，但它被广泛认为对个人健康评估不够精确，因为它无法区分肌肉质量和脂肪组织，也无法考量脂肪的分布情况。
Hacker News 上的讨论强调了几个关键点：
* **BMI 的局限性：** BMI 无法检测出很大一部分肥胖个体（即“假阴性”），且容易将肌肉发达的健康人群误分类为超重。
* **脂肪分布的重要性：** 内脏脂肪（围绕在内脏器官周围的脂肪）具有代谢活性，与慢性病密切相关，而皮下脂肪的危害相对较小。
* **更好的替代指标：** 专家和近期的委员会报告建议，使用**腰高比**或直接的体脂测量（如 DEXA 扫描）来进行更准确的个人健康评估。
* **解决方案的复杂性：** 尽管许多评论者强调生活方式的干预（如热量缺口、高纤维饮食和运动），但也有人认为肥胖是一个复杂的生理和系统性问题，往往难以通过简单的行为调整来解决。
数字信号处理（DSP）领域的先驱刘百德（Bede Liu）于5月7日逝世，享年91岁。作为IEEE终身会士和普林斯顿大学的资深教授，刘百德在模拟技术向数字技术的转型中发挥了关键作用。他在20世纪70年代和80年代的研究，为现代通信、移动电话和多媒体系统奠定了数学基础。通过开发高效、低功耗的处理算法，他为如今数十亿人使用的各种高性能消费电子产品提供了支持。 除了发表过250篇论文和拥有12项专利等技术贡献外，刘百德还是一位敬业的导师，曾指导过53名博士生，其中包括多位现代互联网发展史上的关键人物。他1976年出版的开创性教科书帮助界定了数字信号处理这一学科，而他后来在数字水印方面的工作，也对媒体安全和版权保护产生了深远影响。 刘百德1934年出生于上海，是美国国家工程院院士，并曾在IEEE担任领导职务。同事们不仅铭记他是一位预见未来技术需求的远见卓识的学者，也感念他是一位慷慨、幽默且谦逊的导师，他深刻地影响了一代又一代的工程师。
抱歉。
这篇文章探讨了三个层级系统之间的关系：**体验**（内在心智）、**大脑**（信号处理网络）和**物理**（基础的局部相互作用规则）。作者采取了还原论的观点，认为体验源于大脑状态，而大脑状态又由完整且已知的物理定律所支配。 然而，作者指出了两种似乎难以通过物理学还原的现象： 1. **现实与可能性：** 只有部分世界是“现实”的，这一事实需要一套标准物理学之外的规则。 2. **意识体验（感质）：** “僵尸”的可能性（即行为表现与人无异，但没有主观感受的系统）表明，意识是一种无法仅凭物理结构来捕捉的额外属性。 关键在于，作者认为没有任何大脑能够获得经验数据来区分一个“有感觉”的体验和一个单纯的“僵尸”。因此，关于意识的信念必须依赖于先验假设，而非观察。鉴于物理定律本质上是简单且局部的，作者主张**泛心论**——即任何有能力处理“感觉”的大脑实际上都有感觉——是最符合逻辑且最简约的先验假设。
抱歉。
康奈尔大学因实际上切断了两名研究生莫莫杜·塔尔（Momodou Taal）和阿曼德拉·托马斯-约翰逊（Amandla Thomas-Johnson）的资助而面临批评。这两名学生为避免可能被驱逐出境，于2025年逃离了美国。此前，他们因参与校园内的支持巴勒斯坦抗议活动而受到特朗普政府的针对。
尽管康奈尔大学过去曾允许签证有问题的学生通过远程方式完成学业并提供经济支持，但校方目前坚称，塔尔和托马斯-约翰逊必须在伊萨卡进行线下教学才能保留资助。学生们认为这一要求断送了他们的学术生涯，因为一旦返回美国，他们极有可能遭到移民部门的拘留。
学生及其研究生工会认为，政策的转变是对他们参与激进活动的针对性报复，并可能与康奈尔大学为安抚联邦政府所做的更广泛努力有关。康奈尔大学否认了这些指控，坚称其资助政策并未改变，也不存在政治动机。随着助学金实际上被切断，这两名学生正面临迫在眉睫的经济困境和流离失所，他们指责学校将与政府的关系置于对他们学术发展的承诺之上。
抱歉。
**tawc** 是一个无需 Root 权限即可在 Android 上运行命令行及图形界面 Linux 应用程序的项目。它通过使用 **tawcroot**（一种高性能、单进程的 PRoot 替代方案）以及基于 Smithay 的 Wayland 合成器来实现这一功能。 主要功能包括： * **硬件加速：** 使用 `libhybris` 的自定义分支，将 Linux 应用与原生 Android 图形驱动（GLES/Vulkan）连接起来。 * **无缝集成：** Linux 应用可添加到 Android 主屏幕，并出现在应用切换器中。它包含一个内置的 Termux 终端组件和进程管理器。 * **兼容性：** 支持 Arch Linux ARM 或 Debian 等标准发行版。 * **功能性：** 支持 XWayland，并允许 Linux 程序访问 Android 存储空间。 该项目主要由 Anthropic 的模型辅助开发，采用 GPLv3 协议开源。它要求 Android 10 及以上版本，目前针对 arm64 架构进行了优化。尽管它比传统替代方案更快，但仍未达到原生运行速度，且缺乏完全的沙盒隔离。开发者欢迎用户提交错误报告和功能请求，前提是这些内容需有清晰的文档记录，并区分人类创作与人工智能生成的内容。
对不起。
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最近一篇 Hacker News 帖子讨论了《政治报》（Politico）的一篇报道，该报道详述了以色列为影响 ChatGPT 回复所做的努力，在用户中引发了激烈辩论。
讨论很快超出了文章本身的前提，演变成关于以巴叙事的更广泛冲突。以色列立场的支持者认为，该国正为生存而与地区敌人进行必要的抗争，因此有必要采取积极的公共关系策略。相反，批评者谴责以色列政府的军事行动，引用人道主义危机的报道，并指出伊塔马尔·本-格维尔（Itamar Ben-Gvir）等强硬派官员的煽动性言论，以此作为政府内部存在极端主义影响的证据。
除了具体的地缘政治冲突外，用户还辩论了人工智能在塑造公众舆论方面的广泛影响。许多人担忧，如果国家支持或带有偏见的实体操纵人工智能模型和训练数据，它们可能有效地编纂“不容置疑”的历史，从而导致一个由拥有资源影响这些系统的人来主宰真相的反乌托邦未来。该贴文凸显了人们对基于搜索的人工智能工具及未来训练集如何被武器化以扭曲全球共识的日益焦虑。
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伟大的创意往往脆弱，且在萌芽阶段常显得“糟糕”或非同寻常。由于人类天生在意他人的评判，共享办公空间等协作环境反而可能扼杀创新，迫使创造者为了迎合“合理”或流行的想法而妥协。 为了实现开创性的工作，创造者——从数学家亚历山大·格罗滕迪克（Alexander Grothendieck）到导演英格玛·伯格曼（Ingmar Bergman）——必须培养一种孤独的状态。这不仅仅是物理上的隔绝，更是一种“心境”，让他们能够绕过自我审查，拥抱困惑，并追求纯粹的个人好奇心，而非寻求社会认同。 由于这种状态极不稳定，创造者往往会养成严谨的习惯、仪式，并构建心理上的“保护装置”，以捍卫内心的专注，使其免受外部期望的干扰。尽管社会往往以怀疑的眼光看待这种维持空间所需的行为（如不随波逐流、执着或社交退缩），但正是这些边缘地带，才是最深刻创新诞生的地方。归根结底，独处的能力不仅是一种创造性工具，更是任何寻求超越时代既定界限的人所必需的条件。
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在经历了数十年的稳步增长后，美国的高等教育行业已开始显着衰退。美国劳工统计局的数据显示，自2025年1月达到峰值以来，公立和私立高等教育的总就业人数减少了9.5万人。与保持稳定的整体劳动力市场不同，这种收缩是高校独有的现象。 此次低迷主要由两个因素驱动。直接诱因是联邦研究经费削减、机构招聘冻结以及高学费的国际学生入学率下降了17%。在这些政策驱动的冲击之上，还叠加了一个长期的统计学趋势：18岁人口数量已达峰值，预计在未来十年内将持续减少。 与以往的经济波动不同，这并非由技术或市场力量驱动的周期性波动，而是由华盛顿特定的政策决定和不可避免的人口结构变化所引发的结构性衰退。专家警告称，与2020年后的复苏不同，高等教育行业不太可能出现反弹。
抱歉。
此文献集梳理了人工智能（AI）与机器学习（ML）在制药行业中的演变与融合。所列参考文献涵盖了从深度学习（如 CNN 和 LSTM）的基础性发展，到其在药物研发、蛋白质结构预测（如 AlphaFold）及临床试验优化等高难度领域的前沿应用。 核心主题包括： * **方法论的进步：** 从传统计算化学向深度生成模型、强化学习及大语言模型的转变，旨在实现从头药物设计（de novo molecular design）与生物系统建模。 * **药物发现与开发：** AI 在靶点识别、表型筛选（如 Cell Painting）以及“设计-合成-测试-分析”（DMTA）循环优化中的应用。 * **实施中的挑战：** 对当前 AI 实践的关键评估，强调了“可重复性危机”、建立稳健基准测试（如 CASP、CACHE）的必要性，以及数据泄露和模型过拟合带来的风险。 * **未来展望：** 通过整合多组学、电子健康记录及“器官芯片”模型，旨在弥合计算机模拟预测与临床成功之间的鸿沟，从而改善这一历来高失败率领域的研发生产力与决策水平。