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①通过浏览器下载

打开“9月11日外媒科学网站摘要：最强黑洞碰撞信号！爱因斯坦和霍金又对了一次？”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.blog.blog.mobile.m.zyxyai.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“9月11日外媒科学网站摘要：最强黑洞碰撞信号！爱因斯坦和霍金又对了一次？”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

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> 厂商新闻《9月11日外媒科学网站摘要：最强黑洞碰撞信号！爱因斯坦和霍金又对了一次？》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-11 18:33

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9月11日（星期四）消息，国外知名科学网站的主要内容如下：

《自然》网站（www.nature.com）

气候危机下的出路：欧洲农场正悄然兴起一场“再生”革命

一场旨在应对气候挑战、修复生态的再生农业革命正在欧洲悄然兴起。面对全球变暖加速、干旱频发、土壤退化及经济风险加剧的严峻现实，越来越多的农民开始转向这种以土壤健康为核心、强调生物多样性、减少耕作与农药使用的农业模式。据估计，欧洲目前约有2%的农场完全采用再生实践，另有5%-10%正处转型过程中。

再生农业（regenerative agriculture）通过种植覆盖作物、实行轮作、减少翻耕及整合林木等措施，有效增强土壤固碳、保水及抗侵蚀能力，并提升生物多样性。研究显示，此类实践可显著减少化肥和农药使用，并可能在中长期提高农场的盈利能力。然而，其转型也面临挑战，包括前期投入成本较高、部分产量不确定性以及更广泛的政策与资金支持需求。

欧盟虽已通过《欧洲绿色协议》及自然恢复法等一系列雄心勃勃的倡议，并提议为农民的生态服务付费，但近期在农民抗议压力下亦放宽了部分环境规定。目前，碳信用项目及食品企业的合作成为推动转型的重要资金支持来源。

包括欧洲再生农业联盟（EARA）、Climate Farmers及Terra Madre在内的组织正积极推动实践落地、指标标准化和知识共享。科学家强调，仍需更多长期研究以评估再生农业在不同地域和环境下的效益。尽管前路挑战犹存，但再生农业已被许多倡导者视为构建更具韧性农业系统的关键路径，其发展势头正得到越来越多的关注与认可。

《科学》网站（www.science.org）

LIGO探测到迄今最强黑洞合并，广义相对论与霍金面积定理获最强验证

天文学家通过美国激光干涉引力波天文台（LIGO）捕捉到史上最强黑洞碰撞产生的引力波信号，这项发现为验证爱因斯坦的广义相对论和霍金黑洞理论提供了迄今最坚实的观测证据。

该引力波事件发生于遥远宇宙深处，两个质量分别为太阳33.6倍和32.2倍的黑洞发生螺旋并合。2025年1月，LIGO设于美国路易斯安那州和华盛顿州的两台探测器共同记录到这一极高信噪比的信号。得益于近年灵敏度提升三倍，LIGO此次清晰捕捉到此前难以观测的细节。

合并后的新黑洞发生短暂“铃荡（ring down）”现象，频率为每秒247周，持续约10毫秒。研究人员通过分析铃荡中的主振荡和泛音，验证了广义相对论中关于黑洞仅由质量和自旋两个参数决定的预测，并确认其频率与衰减率符合数学关联。

分析显示，合并后黑洞的事件视界面积增至约40万平方公里，尽管系统总质量因引力波辐射而减少，视界面积仍大于原先两黑洞面积之和，直接验证了霍金提出的“黑洞表面积永不缩减”定理。

尽管分析中尽量避免引入理论预设性偏差，学者指出需进一步开展模型无关的检验。未来随着LIGO灵敏度继续提升，科学家有望探测到更多振动模式，从而更精密地检验广义相对论乃至探索其适用范围。

《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）

1、研究警示：海洋中最丰富的微生物正濒临崩溃

海洋中最丰富的微生物——原绿球藻（Prochlorococcus），正因全球变暖而面临生存危机。这种单细胞蓝细菌广泛分布于全球超过75%的表层海水，贡献了约5%的全球光合作用量，是海洋食物链的重要基础。

以往研究认为原绿球藻适应热带环境，应能较好应对气候变暖。然而最新发表于《自然-微生物学》（Nature Microbiology）的研究表明，其适宜生存的温度区间实际为66至86华氏度（约18.9至30摄氏度），超出该范围则繁殖率显著下降。气候模型预测，未来75年内热带和亚热带海域温度将超过这一临界值，可能造成该物种数量锐减。

由美国华盛顿大学领导的一个科研团队，通过先进流式细胞技术“SeaFlow”对全球海域进行了大规模实时监测。数据分析表明，高温会导致原绿球藻分裂能力下降至正常水平的三分之一。这种温度敏感性与其演化过程中基因组的极端简化有关——为适应贫营养环境，原绿球藻丢失了大量基因，包括可能参与热应激响应的关键基因。

如果原绿球藻衰退，生态位可能部分由另一种蓝细菌聚球藻（Synechococcus）取代，但由于二者在营养需求和生态功能上存在差异，这种更替可能对整个海洋食物网结构和碳循环路径产生深远影响。

预计在中度和高度变暖情景下，原绿球藻的初级生产量将分别下降10-17%和37-51%，其地理分布也将逐步向高纬度海域迁移，从而改变现有海洋生态格局。

2、能效提升100倍！全球首款光学AI芯片问世，开启绿色AI新纪元

人工智能系统在技术领域日益占据核心地位，但其高能耗问题对能效和可持续性提出了挑战。美国佛罗里达大学的研究人员开发出一种新型芯片，通过利用光而非仅依赖电力来执行AI中最耗电的卷积运算，有望显著降低能耗。相关研究成果发表于《先进光子学》（Advanced Photonics）杂志。

卷积运算是机器学习中的核心功能，使AI能够检测图像、视频和文本中的模式，通常需要大量计算能力。该芯片通过将光学元件直接集成到硅芯片上，利用激光和微型透镜执行卷积运算，在保证高精度的同时大幅提升能效。测试中，该芯片对手写数字的分类准确率达到98%，与传统电子芯片相当。

该系统使用两组基于标准半导体技术制造的微型菲涅尔透镜，其宽度小于人类头发，直接蚀刻在芯片上。运算时，机器学习数据被转换为激光并穿过透镜完成数学变换，结果再被转换回数字信号。

研究还表明，该芯片可通过波长复用技术同时处理多路数据流，即利用不同颜色的激光并行传输信号，体现了光子学的独特优势。这项研究由佛罗里达大学（及其半导体研究所）与加州大学洛杉矶分校、乔治华盛顿大学合作完成。

业界指出，英伟达等芯片制造商已在其AI系统中采用光学元件，这将有利于此类光计算技术的集成与应用。预计在不久的将来，芯片级光学技术将成为AI芯片的标准组成部分，推动光学AI计算的发展。

《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）

1、科学突破：新型超导探测器或首次捕捉暗物质“风”

宇宙中约80%质量由暗物质构成，但其粒子成分与结构仍是未解之谜。目前科学界主要通过探测暗物质粒子与普通物质碰撞产生的光子来研究这一神秘物质。以往探测主要针对质量与常见基本粒子相当的暗物质，而质量小于电子的粒子则难以被当前主流液氙探测器捕捉。

瑞士苏黎世大学物理系团队领导的最新研究取得了突破性进展。通过改进超导纳米线单光子探测器（SNSPD），研究人员将探测灵敏度提升至电子质量的十分之一，首次实现质量低于1兆电子伏特（MeV）的广谱暗物质粒子探测。该团队在2022年概念验证基础上，采用超导微线替代纳米线以扩大探测截面，并设计薄层平面结构增强对方向变化的敏感性。

科学家认为地球持续穿越暗物质粒子流形成的“风”，粒子方向会随地球公转产生年周期性变化。新型探测器对方向变化的高度敏感性，可有效区分暗物质信号与背景噪声。研究团队表示，未来将通过进一步技术改进探测更小质量的暗物质粒子，并计划将探测系统移至地下以屏蔽外界辐射干扰。

该研究突破了对低质量暗物质的探测极限，当前理论模型中质量低于电子的暗物质粒子正面临天体物理学与宇宙学的严格约束。

2、哈佛新发现：无需化学品，用盐和水即可回收头发与羽毛

美国哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院（SEAS）的一项最新研究，提出一种基于盐溶液的高效角蛋白回收技术，有望解决全球每年数十亿吨毛发、羽毛等富含角蛋白废弃物的处理难题。该工艺避免了传统方法中使用强腐蚀性化学品、高能耗和二次污染等问题，为蛋白质资源的绿色升级回收提供了新路径。相关成果发表于《自然·通讯》（Nature Communications）。

目前，将角蛋白等蛋白质转化为有用材料（如医用敷料、环保纺织物或健康提取物）的主要瓶颈在于：其分解过程往往需使用强腐蚀性化学试剂，且成本高昂、难以推广。该研究团队通过实验与分子模拟结合，揭示了溴化锂溶液促使蛋白质变性的机制：盐离子并非直接作用于蛋白质，而是改变周围水分子结构，形成热力学条件促使角蛋白自发展开，从而实现温和、高效的分离。

这一发现使得团队能够设计出一种可循环、低污染的角蛋白提取工艺。该方法不仅无需强腐蚀性试剂，还可将溴化锂回收再利用，显著降低了环境负担与处理成本。

该研究源于实验室长期以来对角蛋白生物材料在生物医学领域应用的兴趣。研究人员曾注意到，经溴化锂溶剂提取的角蛋白可形成具有形状记忆特性的凝胶，这一现象推动了对其背后机理的深入研究。通过分子动力学模拟进一步证实，盐离子通过影响水分子状态间接促使蛋白质变性，该机制也适用于其他蛋白，具有普适意义。

这项研究为角蛋白的高值化回收与可持续利用提供了新途径，不仅有助于推动生物材料在组织工程等领域的应用，也有望构建以毛发、羽毛等废弃物为原料的新型生物制造产业，为替代传统塑料、开发低成本可再生材料提供可能。（刘春）

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