細菌真的都是單細胞生物嗎? ──淺談所謂的「多細胞」細菌

「細菌,真的都是單細胞生物嗎?」。從小學課本到大學課堂,只要提到細菌或古菌等原核生物,經常會有「細菌是一種單細胞生物」這類經典概念的描述。但是,真實的自然界中,關於這些細胞和生物的種類,並非總是如此簡單的二分法。來自石灰岩洞穴的特殊細菌HS-3即為例外之一。HS-3是一種能進行細胞分化並多細胞共存生長的複雜細菌,也因為這樣特殊的生活史,被認為是具有多細胞特色的細菌。單細胞到多細胞生物的漫長的演化歷程中,遠非從前課本所寫的那麼簡單,亦可能存在具有多細胞生物特色的單細胞生物——而HS-3就是其中極具代表性的例子之一。

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The Indispensable Role of Data Science in Our Lives

Do you often order food or grocery delivery? With the widespread availability of the internet, more and more convenient services are filling our lives. Beyond the essential delivery services many rely on, there are also ride-hailing apps, business order systems, and more. These systems all depend on data science working behind the scenes to ensure you receive the services you need as quickly as possible. Take food delivery, for example. Every step, from placing your order to the restaurant accepting it and the delivery reaching your door, is meticulously planned. The preparation time at the restaurant and the delivery person's route are all calculated using complex data science algorithms to provide the best service quality!

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生活中離不開的資料科學

你常常點食物、生鮮外送嗎?網路普及之後,越來越多便捷的服務充斥在我們生活當中。除了許多人的「衣食父母」外送服務外,像是出行時的招車服務、做生意的接單系統等,這些系統的運作全仰賴資料科學在背後進行運算,才能最即時地將你所需的服務送到你手上。以外送服務為例,其實從你下單、店家接單到商品送達你的手上,這中間的每一個步驟其實都有經過縝密的設計,像是店家準備食物的時間、外送員跑單的時間等等,皆是經由資料科學複雜的運算,才能達到最好的服務品質喔!

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多變多巴胺——第二部:工作細胞DAN

每天在大腦中幫你工作的細胞-多巴胺能神經元(DAN)是什麼?他的家世、日常工作,試試看,讓我們使用「知識說明書」—— 本體,透過DAN的身分證號碼: 0000700開始,幾張圖將他和多巴胺的重要關係脈絡,具體呈現。一旦你有了DAN 相關知識圖譜的概念,是否又會和腦海中正在工作的DAN與多巴胺,碰撞激發出屬於你個人,什麼樣的認知新世界火花呢?

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頭上有著雙角的「萈」與「廌」

甲骨文裡有個釋為「萈」的動物字,頭頂上有彎折雙角、脖子略、身軀粗壯、短尾下垂,推測指岩羊。商代晚期金文與甲骨文中還有個釋為「廌」的動物字,特色為頭頂上不甚長且微向內曲的雙角、僅以單線勾勒的修長身軀,以及於末端開岔的下垂長尾,究竟是何種動物迄今沒有定論,但可確定是一種野生動物,也作為祭祀犧牲,而非許慎《說文》中所解釋的獨角解廌神獸。西周金文裡還有一個由「廌」、「水」、「去」(「大」和「口」)三構件合組的「灋」字,是「法」字的古體,但在早期都被假借為「廢」,造字創意不明,但從廌為真實動物可推知《說文》對「灋」的解釋並不正確。解廌的神獸神判觀念形成時間可能在西漢中後期以後,與漢代天人感應論、讖緯之學及西域、印度神異文化的傳入有關。

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用鐵電材料來為AI加速

在迅速發展的科技時代,人工智慧 (AI) 技術已經成為驅動各行各業進步的重要力量,然而,隨著AI應用的擴展和複雜性的增加,在數據傳輸效率和能耗方面的挑戰也同時增長。傳統的馮.諾伊曼 (von Neumann) 架構將計算和存儲分離的設計,數據的頻繁傳輸不僅限制了系統的運行速度,還造成了額外的能量消耗,為了解決這一瓶頸,內存計算 (In-Memory Computing, IMC) 技術應運而生。將計算單元直接集成到記憶體中,顯著提高了系統的效率和能量利用率,而鐵電記憶體是一種能實現IMC的元件,讓我們一起來認識什麼是鐵電記憶體吧!

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AI老師改作文——學習英語及自動寫作評量系統

「寫作」對於許多人來說,想必是學習語言當中最難突破的項目。除了寫作本身學習門檻較高之外,也有部分原因在於難以自主練習,畢竟自己完成練習寫作後,作品一般難有人給予評點與教導。但或許AI老師可以解決這個問題!Wilson等人便針對學生們使用MI Write練習寫作之後的成果,進行數據分析與比較,以確認以AI練習寫作,是否真的能幫助寫作能力的進步。

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又紅、又悶、又炎熱:都市熱島效應如何讓酢漿草由綠轉紅

黃花酢漿草 (Oxalis corniculata) 是世界上分布第三廣泛的維管束植物,不僅在野外綠地常見,都市內的各個角落也能看見它們的蹤跡。儘管它們有著極強的韌性,都市熱島效應導致的高溫,對酢漿草來說,仍然是一大威脅。在強大的選汰壓力下,住在都市中的酢漿草演化出紅色葉子的特徵,在高溫壓力下仍能保有較佳的生長表現,因應都市環境的挑戰。

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甲骨文的「兕」與古代中國的犀牛、聖水牛

犀牛在所有陸棲動物中體型僅次於象,目前全球僅存四屬五種,亞洲殘存的三種過去皆曾生存於中國境內,直到二十世紀中期才滅絕。中國犀牛的消失與環境、人為因素皆有關聯。從考古遺留可知商代晚期中原一帶有犀牛棲息,過去學界曾一度認為甲骨文的「兕」字即犀牛的象形,但經過一番論證後今日已改為聖水牛,一種從未被馴化的野生水牛,也不是今日中國境內家養水牛的祖先,在商代晚期牠們是狩獵與崇拜的對象,商代文物中常見聖水牛的形象,與另一種家養黃牛有顯著區別。迄今甲骨文中並沒有找到表犀牛的字,最早的「犀」字僅見於西周晚期金文,是個用作族氏名的形聲字。

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黃金時代就要來了嗎?世界上最薄的黃金曝光了!

金箔是一種極薄的黃金薄片,常用於裝飾甜點以提升奢華感,其厚度約為10-7米。隨著科技進步,材料科學家合成了僅一原子層厚的金箔片,稱為Goldene,這是一種二維材料,又被稱為石墨稀的金黃表兄弟。Goldene是一種半導體材料,能幫助精確控制電流,滿足奈米電子元件需求,而且其巨大的表面積使其成為優異的催化劑,可降低化學反應活化能。瑞典林雪平大學發展出防止Goldene捲曲的方法,但製備過程相當耗時,若要大規模生產仍有難度。未來,隨著製備技術的完善,Goldene將在奈米元件和催化領域發揮更大作用,讓我們一起過上一個真正的「黃金時代」。

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【AI新浪潮:生成式變革】文化的轉變:創作新時代,是誰在創作?

AI新時代的來臨不只帶給我們便利的生活,也同時在某些領域帶來了衝擊。關於AI繪圖、AI創作的爭議,讓一般民眾與專家學者們皆熱烈討論著。究竟在這個嶄新的創作時代,是「誰」在創作呢?當AI生成圖創作完成後,著作權又該歸屬於誰?在文藝領域方面,我們又該怎麼看待人與AI之間的關係呢?本期的AI沙龍講座,將與大家一起討論AI帶來的文化轉變。

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少了你,我變得格外軟弱——讓甲蟲翅鞘堅硬的共生菌

甲蟲具有堅硬的翅鞘和外骨骼,這些堅硬的翅鞘不僅能保護翅膀,還能防止天敵的攻擊。然而,翅鞘如此堅硬的關鍵其實來自牠們的共生菌。以象鼻蟲為例,其共生菌Nardonella能夠完成大部分「酪胺酸生合成」反應。酪胺酸是象鼻蟲形成堅硬外骨骼的關鍵前驅物,如果酪胺酸不足,象鼻蟲便無法形成堅硬外骨骼和翅鞘,從而影響生理功能和健康。以往可能會直觀地認為,這些堅硬翅鞘是昆蟲自己合成的,但事實上,這個過程需要昆蟲和共生菌的合作才能完成。

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用機器學習技術開發美國空軍飛行員的決策支援系統

近年來隨著疫情的衝擊,一些航空公司為了因應航班取消所帶來的虧損,進行了相關的人事調整,但隨著疫情的收束,人才需求又成了迫切的議題。隨之而來議題,也讓民間的航空企業和軍方的空軍需求形成了拉鋸關係,如何確保飛行員等相關航空人員的配置,又能因應時代需求,正考驗整體航空事業。

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人們對金屬的初步瞭解:Drude模型

自西元前8000年起,人類開始使用銅鑄造物品。到了西元前3300年,人們進入了青銅時代,開始提煉金屬製作工具和武器,但對金屬的本質並不清楚。1900年,保羅.德魯德 (Paul Drude) 提出Drude模型,假設電子在金屬中隨機運動並受磁場和電場影響,成功預測金屬電阻率隨溫度變化的趨勢,並解釋金屬的導熱性,因此人們有了對金屬最初步的定義:「電子能夠在當中自由移動的材料」。然而,隨著更多在金屬材料中不同物理現象的發現,Drude模型並無法符合所有的實驗結果,因為它並沒有電子的量子現象納入考慮。雖然如此,Drude模型仍提供我們一個理解電子在金屬中運動的基礎。

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每個人都可以說上一兩句?跨國民調揭密各國民眾如何看待AI

如果我問你:「你對『AI是什麼』相當瞭解嗎?」你會怎麼回答呢?著名民調公司Ipsos曾分別在2021年與2023年在31國進行這樣的測試,而結果可以說是出乎意料。平均來說,2023年的民調結果有67%的人民認為,自己相當瞭解AI,但這有可能嗎?再從兩次民調結果數據來看,2023年與2021年的數據相比,竟然只提高了3%,要知道,2022年年底,ChatGPT橫空出世,可以說2023年是AI蓬勃發展的一年,僅僅增加3%的民眾瞭解AI顯然說不過去。這樣的數據意味著什麼呢?這是否代表,我們自以為對於AI議題的擔憂,其實很有可能根本並沒有直擊核心呢?

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