该研究分析了英国生物银行6万多名参与者的加速度计数据，发现睡眠规律性比睡眠时长更能预测全因死亡率、癌症死亡率和心血管代谢死亡率。睡眠规律性越高，死亡风险越低。即使控制了年龄、性别、种族、身体活动、吸烟状况、轮班工作状况、社会人口和生活方式因素以及其他因素，这一结果仍然稳健。研究表明，睡眠规律性是人类健康的一个关键指标，改善睡眠规律性可能是提高整体健康和生存率的简单有效目标。
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文章批判了专利法中关于“非显而易见性”的核心逻辑谬误。作者认为，将“非显而易见性”作为专利授予标准，实际上是在间接测试发明者的认知能力，而非发明本身。这种逻辑谬误导致了专利审查过程中的主观性和不可靠性，并对人工智能在专利领域的应用带来潜在风险。文章呼吁对现行专利制度进行改革，寻找更客观、更能控制人工智能风险的替代方案。
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本文研究了ChatGPT等大型语言模型对Stack Overflow等在线问答平台的影响。研究发现，ChatGPT的发布导致Stack Overflow上的活动量显著下降，降幅高达25%，并且这种下降趋势还在持续。这表明，大型语言模型的使用可能降低了对训练未来模型至关重要的公共数据的产生，并可能对人工智能行业竞争、数字公共产品的提供以及人类获取和分享信息的方式产生重大影响。
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该研究首次量化评估了牧草保存过程中，特别是青贮饲料形式的氧化亚氮排放。结果表明，青贮饲料会释放大量的氧化亚氮，这使得牧草保存成为农业部门第三大氧化亚氮排放源。添加氯酸盐作为抑制剂，可以有效减少高达99%的氧化亚氮产生，而添加醋酸盐作为外部碳源也能略微减少排放。研究强调了牧草保存过程作为氧化亚氮排放重要来源的重要性，并为制定缓解策略提供了理论依据。
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文章探讨了一种新的宇宙结构束缚理论，该理论假设存在无质量拓扑缺陷，而非暗物质。这些缺陷构成薄球壳，对外部物质产生1/r的引力，足以驱动星系和星系团的扁平旋转曲线，并产生类似等势球体的引力透镜效应。文章还探讨了重子物质在该模型中的作用，以及观测证据的支持。
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该研究发现，代糖木糖醇与心血管疾病风险增加相关。研究人员通过代谢组学研究和临床试验发现，木糖醇会增强血小板反应性和体内血栓形成，即使是正常饮食中的木糖醇摄入量也会增加血小板活性。因此，木糖醇的安全性需要进一步研究。
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比邻星是距离太阳系最近的恒星系统——半人马座阿尔法星系统中的一员。然而，比邻星的高速轨道速度无法用可见物质的引力来解释，这引发了关于其是否受暗物质或其他未知因素影响的争论。文章介绍了一种名为“量子惯性”的新理论，该理论认为，星系边缘低加速度恒星的惯性会减小，从而在不需要暗物质的情况下解释星系旋转问题。作者将量子惯性应用于比邻星，发现该理论可以准确预测比邻星的轨道速度，并解释其与半人马座阿尔法星系统的引力束缚关系。
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本文介绍了通过分析来自盖亚、2MASS 和 WISE 的光学和红外观测数据，对部分戴森球进行全面搜索。研究人员开发了一个流程，该流程采用多个过滤器来识别潜在的候选者并在 500 万个目标样本中剔除干扰源，其中包含一个卷积神经网络来帮助识别 WISE 数据中的混淆。最终，该流程确定了 7 个值得进一步分析的候选者，这些候选者都是 M 矮星，天体物理现象无法轻易解释其观测到的红外过量发射。
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