火星碳酸盐形成和宜居性波动

火星表面宜居性丧失的原因尚不明确，同位素数据表明存在碳酸盐的“缺失汇”。火星沉积岩，包括盖尔陨石坑，记录了表层和浅层地下液态水的古气候。

这些水体是间歇性的，空间分布零散且不连贯，在火星地质史后期持续存在。如果火星沉积岩形成如地球般将二氧化碳封存为丰富的碳酸盐，那么这些特征便可得到合理解释。

研究表明，太阳光度、液态水和碳酸盐形成之间的负反馈可以解释火星零散绿洲的存在。在该模型中，太阳光度的增强促进了液态水的稳定性，从而形成碳酸盐，降低了大气二氧化碳的分压，进一步限制了液态水。混沌轨道摄动则调控了干湿循环。该负反馈将液态水限制在绿洲中，使火星自调节为一颗沙漠星球。

研究人员将融雪建模为水源，但该反馈也可将地下水作为水源。模型输出表明，盖尔陨石坑完整记录了表层和近表层环境中涉及液态水稳定性的预期主要事件。最终，大气厚度接近水的三相点，削弱了液态水的持续稳定性，从而降低了火星地表环境宜居性。

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https://doi.org/10.1038/s41586-025-09161-1

量子粒子能量-速度关系

经典力学将粒子动能描述为恒正值。相比之下，量子力学则用波函数描述粒子运动，其中可能出现局域负动能区域。当波函数振幅显著衰减时，就会发生这种现象，通常与量子隧穿效应有关。

研究人员分析了两个耦合波导系统中粒子的量子力学运动，其中波导间的粒子数转移充当计时器，从而确定了粒子沿波导轴的速度。通过将该方案应用于反射势垒的指数衰减量子态，研究人员确定了具有局域负动能粒子的能量-速度关系。研究发现，粒子的能量越低，势垒内测量的速度越高。

该发现为搞清隧穿时间争议提供了新见解。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41586-025-09099-4

计算机视觉研究助力监控技术发展

越来越多的学者、政策制定者和基层工作者认为，人工智能（AI）研究，尤其是计算机视觉研究，已经成为开发和推动大规模监控的核心驱动力。然而，从计算机视觉运用到监控的途径仍然存在争议。

研究人员揭示了监控AI技术链路的性质和范围、计算机视觉领域和监控领域之间密切关系的广泛证据。通过分析计算机视觉研究论文和引用专利，研究人员发现，这些文献中的大多数都能够定位人体和身体部位。

将20世纪90年代与21世纪前10年进行比较，研究人员观察到与下游监控专利相关的计算机视觉论文数量增长了5倍。此外，该研究结果挑战了只有少数不良实体能够进行监控的观念。研究发现，人体目标锁定已在整个领域常态化。

该研究结果表明，计算机视觉研究和监控之间存在着深度绑定。

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https://doi.org/10.1038/s41586-025-08972-6

（未玖编译）