9月15日（星期一 ）消息东兴证券，国外知名科学网站的主要内容如下：
《科学》网站（www.science.org）
学术界的“AI沉默”？研究显示使用AI的作者数量是自认的四倍
美国研究协会（AACR）最新研究显示，在科学论文写作中，人工智能（AI）工具的实际使用比例显著高于作者自我披露的比例。该研究调查了2024年1月至6月期间提交至其旗下10种期刊的7177篇稿件，发现约36%的摘要包含AI生成的文本，但仅有9%的作者在提交过程中按政策要求披露了使用行为。
此外，研究还发现AI技术已被部分同行评审人员使用，尽管审稿人被明确要求禁止借助AI生成评审意见。这一现象引起了学术出版界的关注。
为识别AI生成内容，AACR采用了美国帕格拉姆实验室（Pangram Labs）开发的“AI检测仪表板”。该系统基于深度学习算法，通过比对人类书写文本与大型语言模型生成文本的细微差异，实现高达99%的识别准确率。验证显示，该系统对ChatGPT发布前稿件的误报率低于1%。
学界认为，AI使用披露不足可能源于作者对期刊政策理解的困惑，亦或担心披露使用会影响稿件录用。尽管AI在辅助非母语研究者写作方面具有积极作用，但其未被规范的使用也带来学术诚信风险。AACR检测到多起疑似“论文工厂”使用AI大规模生成论文的案例。
国际科学、技术和医学出版商协会（STM）表示，将于近期发布更新的AI使用指南，为作者和期刊提供更清晰的操作框架。
《科学通讯》网站（www.sciencenews.org）
生命与量子技术的融合：科学家成功创制出生物量子比特
科学家成功利用荧光蛋白制造出新型生物量子比特（qubit），其直径仅为3纳米。这项突破性研究为量子技术与生命系统的融合提供了全新可能东兴证券，相关成果已发表在《自然》（Nature）期刊。
与需要超低温环境和特殊材料的传统量子比特不同，这种基于荧光蛋白的量子比特天生适合在生物环境中工作。研究团队通过激光激发、微波调控和荧光检测等技术手段，成功激活并观测到其量子特性。
量子比特与传统计算机比特的关键区别在于其能够同时处于0和1的叠加态。研究团队创新性地采用“由内而外”的研究思路，利用生物学自身的分子工具构建出能够自然存在于生物体内的量子系统。
该量子比特的核心是荧光蛋白中的发光基团——荧光团。该结构具有量子自旋特性，能够在外界调控下产生拉比振荡等典型量子效应。通过基因工程技术，研究人员成功在人类细胞和大肠杆菌中表达了该蛋白，并观察到其在175开尔文（-98.15°C）甚至室温环境下仍能保持量子相干性。
荧光蛋白特有的保护性结构为量子比特提供了天然屏障，使其能够抵抗生物环境中的干扰，这一特性解决了传统量子系统难以在常温下工作的难题。来自美国芝加哥大学的研究团队指出，这种天然保护机制是生物量子比特能够适应生命环境的关键。
尽管这项技术展现出巨大应用潜力，但科学家指出其从实验室走向实际应用仍面临挑战。包括信号强度、环境抗干扰能力和长期稳定性等问题都需要进一步研究。尽管如此，这项研究为量子生物学领域开辟了新方向，预示着未来可能实现基于生物分子的量子传感和量子计算技术，为生命科学研究提供全新的观测维度。
《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）
冰为什么滑？科学家发现我们错了200年
冰面为何滑的真实原因历经200年终被揭示。长期以来，科学界普遍认为冰面因压力与摩擦作用融化形成润滑层，导致其易于滑倒。然而，最新由德国萨尔兰大学开展的研究推翻了这一已有近200年历史的观点。
该研究通过计算机模拟发现，冰面滑腻的关键原因并非压力或摩擦，而是冰与接触表面（如鞋底、轮胎或滑雪板）两者分子偶极子之间的相互作用。分子偶极子是指分子内部带有部分正负电荷、具有一定极性的结构。在低温下，冰中的水分子排列成有序晶体，但当鞋底等材料接触冰面时，其偶极子与冰中偶极子发生相互作用，破坏晶体秩序，使表面分子结构变得无序、非晶质，最终形成液态薄膜。
这一机制甚至在极低温度下仍然存在。研究指出，即使接近绝对零度，冰与滑雪板界面仍可形成液膜，只不过此时液膜极为粘稠，类似蜂蜜，无法实际用于滑雪。这一发现也否定了“低于-40°C无法滑雪”的传统认知，表明成膜机制仍然存在，只是不具备滑行所需的流动性。
这项研究不仅修正了持续近两个世纪的科学认知，也为界面物理和材料科学提供了新的理论基础。尽管对普通人而言滑倒的物理成因可能并不重要，但对物理学界来说，这一发现具有深远意义。
《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）
告别采血？新型呼吸检测法可在数分钟内诊断糖尿病
糖尿病是当今社会面临的重大健康挑战之一。传统的糖尿病检测方法通常需要采集血液或汗液样本，并依赖专业实验室进行分析，这一过程既耗时又成本高昂。近日，一项新研究提出仅通过一次简单的呼气就可在几分钟内诊断糖尿病及前驱糖尿病。
该研究由美国宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学系团队领导，成果发表于在国际权威期刊《化学工程期刊》（Chemical Engineering Journal）。新型传感器以呼出气中的丙酮为生物标志物。丙酮是脂肪代谢的自然副产物，但其浓度若超过约百万分之1.8，则强烈提示糖尿病。
与需诱导出汗的葡萄糖传感器不同，该传感器只需使用者向袋中呼气，将传感器浸入后等待片刻即可得出结果，更为便捷实用。此前呼吸分析设备多需实验室确认，而新传感器实现了丙酮的现场检测，兼具实用性与经济性。
新传感器的核心创新在于采用激光诱导石墨烯材料。该材料由聚酰亚胺薄膜经CO₂激光处理制成，形成多孔、具结构缺陷的石墨烯，显著提高了气体传感性能。为进一步增强对丙酮的选择性，研究团队还将石墨烯与氧化锌结合，形成可特异性识别丙酮分子的结结构。
此外，针对呼气中高湿度环境可能干扰检测的问题，研究人员引入了一层选择性防潮膜，能够阻隔水分子而允许丙酮通过。
目前该方法需受试者向袋中呼气以避免环境气流干扰。未来团队计划优化传感器，使其能直接置于鼻下或集成至口罩内，通过检测呼出冷凝气实现更便捷的监测。研究者还希望探索呼出气丙酮水平与饮食、运动间的关联，为糖尿病诊断以外的健康管理提供新途径。（刘春）
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