南京大学与哈佛合作绘制出“迄今最精确银河系结构图”
著名杂志《科学美国人》近日刊登了由美国哈佛-斯密松天体物理中心天文学家、美国科学院院士M·里德和南京大学天文与空间科学学院郑兴武教授联合撰写的封面文章《银河系新视野》，总结了由他们两人及德国马普射电天文研究所K·门滕教授所领导的国际团队历经15年时间对银河系结构潜心研究的成果。
科学家绘出迄今最精确银河系结构图
【科学家绘出迄今最精确银河系结构图】近日，南京大学郑兴武教授与美国天文学家M.里德合作绘制出“迄今最精确银河系结构图”。
复旦大学环境科学与工程系王戎课题组发表全球新冠肺炎控制效果最新研究成果
8月9日，复旦大学环境科学与工程系王戎课题组最新研究成果以《结合空气污染卫星观测数据与机器学习方法预测干预措施对新冠病毒传播的影响》为题发表于《美国科学院院刊》。
Spring Boot 接口版本控制（@RequestMapping version参数用法）
在Spring Boot项目开发中，接口迭代是常态——随着业务升级，接口的请求参数、响应格式、业务逻辑难免需要调整，但旧版本接口仍需支撑线上存量系统运行，此时接口版本控制就成为刚需。若没有规范的版本控制，易出现接口冲突、兼容性问题，甚至导致线上故障。
机器人探索未知世界，为什么不能只认一条路？天大团队提出FAME
与传统方法只预测一个目标不同，FAME 利用 Conditional Flow Matching 同时生成多个可能的探索目标，再结合路径规划、探索模式聚类和分层选择，帮助机器人在未知环境中找到更合适的探索路线。
SpringBoot中请求映射的原理
本图是很久以前学习SpringMVC时的，本次学习拿出来对照收获颇多。带着问题学习：我们写的接口，是如何被处理的。在SpringBoot中，所有的请求都是会来到DispatcherServlet中，而这也就是SpringMVC中的东西。
B端产品经理必知：如何将第三方错误信息转化为友好型提示？
在日常工作中对接第三方系统的时候，常见的小困扰是第三方系统返回的错误信息的处理。为了方便理解，我们需要将错误信息转化为友好型提示，如何转化呢?
文章推荐！一种基于机器学习算法的岩性填图方法
编者按：本周为大家推荐《地质力学学报》2021年3期的文章。此次推送的是冀全伟等作者的《一种基于机器学习算法的岩性填图方法》。作者：冀全伟, 王文磊, 刘治博, 祝茂强, 袁长江摘要: 通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合，提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。
AI失忆术，只需3个注意力头，就能让大模型忘记「狗会叫」
AI也能选择性失忆？Meta联合NYU发布新作，轻松操控缩放Transformer注意头，让大模型「忘掉狗会叫」。记忆可删、偏见可调、安全可破，掀开大模型「可编辑时代」，安全边界何去何从。大模型在预训练阶段「读万卷书」，几乎囊括了全网的知识与语料。