导语：最新一期 Nature 刊文，研究者通过计算3480位艺术家、6233位导演、20400位科学家最有突破性的作品面世时间点的数据，发现其巅峰作品出现的时间是随机的，但一旦出现，个人top 3作品出现的时间便有规律可循。
这一规律在多个领域都适用，因此必须要趁热打铁，珍惜创作高峰期。通过这种预测方式，研究者认为，成功率或许不能直接提高，但能找到成功背后的机理和规律。
本文是美国西北大学凯洛格商学院网站对这项工作的介绍。
在Nature最新一期中，由王大顺领衔的研究组发表了一项研究成果，发现无论是艺术家、导演、还是科学家，每种职业发展过程中都有三五年特别辉煌，而具体出现的时间却特别随机。Nature 编辑部特意撰写了本文，评论王大顺研究组的这项工作。
来源：nature.com
原题：
From artists to scientists, anyone can have a successful streak at any time
原文地址：
https://www.nature.com/art......
导语
本文提出一种积分回归的方法用于人体姿势估计任务，该途径结合了基于热度图的方法和回归方法的优点，可以方便地应用于并改进任何基于热度图的模型。本文通过综合性实验全面验证了该方法的有效性，并表明在2D和3D的人体姿势估计数据集MPII、COCO、Human3.6M中，本方法都取得当前最好的结果。该论文据悉已被计算机视觉顶会 ECCV 2018 接收。下面是对这篇论文的解读。......
导语：有证据表明，没有神经系统的生物在某种程度上可以学习和解决问题，但研究人员在这是否是“原始认知”的问题上出现了分歧。
黏菌是世界上最奇怪的微生物之一。它们长期被误认为真菌，现在被归为变形虫的一种。作为单细胞生物，它们既没有神经元也没有大脑。然而十年以来，科学家一直在争论黏菌是否有能力了解其生存环境并相应调整其行为。
对于法国国家科学研究中心的生物学家以及图卢兹保罗萨巴蒂尔大学动物认知研究中心的团队负责人Audrey Dussutour而言，这场辩论已经结束。她的研......
导语：量子机器学习不知不觉已经进入1.0时代了。这个如此让人兴奋的新领域，不仅可以帮助我们更好地进行机器学习，还有助于我们对机器学习进行创新，甚至重新定义我们对于机器学习的思考方式。
编译：集智翻译组
文章来源：medium.com
量子机器学习是量子计算的新流行语。这个新兴领域除其他外，还要求我们了解如何使用量子计算机进行智能数据分析。在Xanadu公司，对于量子机器学习，我们是非常兴奋的并且花了很多时间来思考它。下文是具体原因。
文中神经元编码可查阅：
http://www.wormatlas.org/ver1/neuroimageinterface.htm
线虫样本名称可查阅：
编译：集智翻译组
来源：www.quantamagazine.org
原题：Mathematics Shows How to Ensure Evolution
杰弗里·韦斯特，现年78岁，著名理论物理学家。全球复杂性科学研究中心、——圣塔菲研究所前所长，入选《时代周刊》全球最具影响力100人。数十年致力于“规模”（Scale）的研究工作，其研究成果被应用在理解生命体、城市可持续发展、企业运营等众多领域，被业内奉为“跨学科诺贝奖”的不二人。
生命体、城市、公司，乃至一切复杂万物，是否都存在相通的内在生长逻辑？制约生命与死亡、城市化的扩张及公司寿命的决定因素究竟是什么？人类能否通过融汇生物学、物理学、社会学、经济学等跨学科知识，找到揭......
导语：在复杂网络中，究竟是什么使得群体同时具备了“愚蠢”与“智慧”的双重人格呢？游戏《信任的演化》（The Evolution of Trust）的姊妹篇《The Wisdom and/or Madness of Crowds》，为我们提供了研究人群的生动视角。
1.牛顿：我能......
杰弗里·韦斯特，现年78岁，世界顶级理论物理学家。
全球复杂性科学研究中心、“没有围墙的”学术圣地——圣塔菲研究所前所长，入选《时代周刊》全球最具影响力100人。
数十年致力于“规模”的研究工作，其研究成果被应用在理解生命体、城市可持续发展、企业运营等众多领域，被业内奉为“跨学科诺贝奖”的不二人选。
导语：2013年发表于 Science 的一篇研究论文提出，贫穷会妨碍认知功能，引起的广泛的讨论。这篇论文提出，人类的认知资源十分有限，穷人对财务的担忧会大量消耗注意力，导致用于其他事务上的认知资源被削减，处理其他事务的能力下降。
编译：集智翻译组
文 | Alessandro Vespignani 美国东北大学网络科学家
导语：距离网络科学的第一篇论文发布，已经过去整整20年，在这期间，网络科学是怎么演变的，产生了怎样的影响？刊载于《Nature》的一篇评论文章，回顾了这段历史。
Alessandro Vespignani
导语
在没有任何先验信息的情况，能不能利用机器学习的方法，学会某种“窥一斑而知全豹”的方法，找到那些适当的自由度来进行后续的重整化操作呢？近期发表在 Nature 的一篇论文讨论了这一问题，下面是傅渥成对这篇论文的解读。
文 | 傅渥成
论文地址：
导语
在对大脑功能提出大一统理论的又一次尝试中，物理学家们提出大脑优化性能的方式是在两个相位的临界点的附近运行——但不是准确地在临界点上。
编译：集智翻译组
来源：Quanta Magazine
原题：Brains May Teeter Near Their Tipping Point
凝聚态物理学家正尝试列举和分类所有可能的相。如果实现了完整的分类，不仅可以更好地解释目前为止自然界中已知的相，还可能指引新材料和新技术的发展方向。
编译：集智翻译组
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