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影片由The Great Courses合作製作。所有The Great Courses影片內容僅供訂閱者觀看，密碼透過電子郵件傳送。

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解碼宇宙旅行者的工作現在具有驚人的相關性

上週，NASA的毅力號火星車在耶澤羅隕石坑的精確著陸具有劃時代的意義，其中最主要的原因是該任務尋找古代生命跡象並快取相關樣本以最終返回地球的劃時代性質。但即使漫遊車在其執行過程中沒有發現火星微生物的證據，它仍然會為教科書創造另一個壯觀的“第一”，NASA官員今天公佈了這一“第一”：前所未有地展示了毅力號在穿過火星天空的熾熱墜落與其降落在遙遠下方的堅實地面之間的“七分鐘恐怖”。這是有史以來第一段大氣層進入、下降和著陸在另一個世界的高畫質影片。

毅力號的前身好奇號在2012年記錄了其火星著陸最後階段的片段，製作成了一段短小的定格動畫影片，2005年，卡西尼號任務的惠更斯探測器從其寒冷的下降到土星衛星泰坦的過程中發回了影像和遙測資料，這些資料後來被用來構建非凡的視覺化影像。當然，還有大量來自昔日阿波羅任務的登月錄影。但在此之前，從來沒有航天器以如此豐富的細節捕捉到外星著陸的整個過程。這種資料不僅僅是賞心悅目的畫面，對於未來更雄心勃勃的紅色星球表面航行器的設計可能至關重要，紅色星球表面被認為是太陽系技術上最具挑戰性的著陸目的地之一。

這是NASA關於這段錄影的直播。

影片來源： NASA/JPL-Caltech

SARS-CoV-2冠狀病毒似乎正在以驚人的速度突然獲得突變。最早在南非和巴西發現的最令人擔憂的變體增加了病毒的傳染性，甚至可能幫助其逃避免疫系統。這些特徵正在幫助新的變體戰勝原始病毒，使其在世界各地迅速傳播。

包括SARS-CoV-2在內的病毒都在不斷進化並獲得對病毒影響不大的突變。公共衛生專家擔心的原因是，新的突變改善了病毒的刺突蛋白，刺突蛋白有助於病原體進入細胞，並且是大多數疫苗的目標。如果刺突蛋白充分進化，病毒最終可能能夠再次感染已經感染過COVID-19或已接種疫苗的個體。

但科學家表示，疫苗完全失效可能還需要數年時間——如果真的會失效的話。與此同時，保持社交距離仍然是對抗新變異體的最佳方法。畢竟，世界上存在的病毒越多，其中一種病毒進化出危險突變的可能性就越大。

在這個影片中，我們將解釋新的變體實際上是什麼，它們是如何產生和傳播的，以及它們對我們未來接種疫苗以抵抗病毒的能力可能意味著什麼。

2020年的野火季是加州有記錄以來最糟糕的，超過400萬英畝的土地被燒燬，全州近10500棟建築物被毀。新聞媒體對火災進行了大量報道，一些報道暗示加州遭受了世界末日般的破壞和永久性損失。但關於火災對森林長期影響的更復雜現實往往報道不足且被誤解。

在這個影片中，我們與專家交談，他們表示，許多關於加州火災的報道誇大了森林破壞的程度，而較少關注火災在自然界中的關鍵作用。

查德·漢森是一位火災生態學家，也是約翰·繆爾專案（一個倡導大幅改變州和國家消防政策的環境組織）的主任。他說，火災在加州是一種自然且不可阻擋的現實。漢森認為，在某些情況下，如果允許某些火災燃燒，該州的森林會更健康、更具彈性。

另一位專家還指出，要理解2020年的情況，我們需要對森林火災採取非常長遠的視角：瓦萊麗·特魯埃特是亞利桑那大學研究樹木年輪的研究員，她觀察到加州巨杉中幾乎有3000年曆史的野火證據。她說，儘管今天的火災有時燃燒得更猛烈，但過去它們燃燒的時間更長，面積也更大。

在美國，三分之一的美國人面臨患慢性腎臟病的風險，年齡是主要因素。據認為，超過一半的75歲以上美國人患有某種腎臟損傷。以下是患病時會發生的情況。

閱讀與Undark合作的完整五部分系列報道：“利潤與損失：美國的透析。”

合成聲音已經變得無處不在。它們早上為我們指路，白天引導我們完成電話通話，晚上在智慧揚聲器上播放新聞。隨著用於製造它們的技術不斷改進，這些聲音正變得越來越像人聲。這是合成語音的最後前沿：不僅要複製我們說什麼，還要複製我們如何說。

魯帕爾·帕特爾領導著東北大學的一個研究小組，該小組研究語音韻律——我們用來透過聲音傳達意圖和情感的音高、響度和持續時間的變化。“有時人們認為它是錦上添花，”她解釋說。“你有了資訊，現在是如何調節該資訊，但我真的認為它是為資訊本身賦予意義的支架。”

帕特爾說，她對韻律產生興趣是在發現韻律似乎是患有某些嚴重言語障礙的人唯一可用的聲音交流元素之後。這些患者即使不能清楚地說出話來，也能夠發出富有表現力的聲音。2014年，帕特爾創立了一家公司，為非語言人士構建定製的合成聲音。VocaliD此後已擴充套件到商業品牌和影響者。

多年來，合成語音取得了長足的進步。Siri九歲時是最老的虛擬助手——但在會說話的機器世界裡，她還是個嬰兒。人們至少從18世紀就開始嘗試合成語音，當時一位奧匈發明家建造了一個粗糙的人類聲道的複製品，它可以清晰地表達整個短語（儘管是單調的）。

當前的機器學習技術可以模擬人類語音，包括笨拙的停頓和咂嘴聲。儘管如此，每秒數千個樣本的訓練對於大多數現實世界的系統來說成本過高。包括VocaliD的研究人員在內的研究人員正在不斷實施更新、更有效的方法。

但即使人類語音和合成語音之間剩餘的差距正在穩步縮小，真正栩栩如生的韻律仍然讓最複雜的系統也難以捉摸。也許仍然缺少的東西要求機器不僅要模仿人類，還要感覺像我們一樣。