11月的英雄

挑战物理学中的性别刻板印象

女孩不喜欢物理或数学的刻板印象既不是普遍存在的，也没有深厚的历史根基。

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第四卷第十一期
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  • 普遍的毫升

    一个正在进行的系列，展示了机器学习在物理学中的应用广度，并试图将不同的社区聚集在一起，分享他们的问题和解决方案。

  • 在你的波长

    在你的波长是一个新的播客关于物理和自然杂志编辑出版。我们与最近论文的作者和编辑讨论了最新的见解。

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最新回顾与分析

    • Dzyaloshinskii-Moriya相互作用是出现在具有自旋-轨道耦合的磁系统中的交换耦合。本技术评论系统地研究了不同材料体系中DMI的第一性原理-计算方法以及一系列磁感应现象。

      • 宏鑫阳
      • 京华梁
      • 奇瑞崔
      技术评审

    • 非厄米理论由用于描述开放系统的数学结构组成，它可以产生在厄米系统中找不到的非厄米拓扑。这篇综述提供了非厄米能带拓扑的概述，并讨论了最近的发展，如非厄米表皮效应和非厄米拓扑分类。

      • 昆丁
      • 陈方
      • Guancong马
      评论文章

    • 本专家建议描述了如何在大压力范围和中等长度下实现高次谐波产生的高转换效率，并为未来的高通量极紫外源提供了设计指导。

      • r . Weissenbilder
      • 美国Carlstrom
      • a . L 'Huillier
      专家建议

    • 科学认识是科学的主要目标之一。本展望讨论了先进的计算系统，特别是人工智能，如何有助于推动科学理解。

      • 马里奥Krenn
      • 罗伯特Pollice
      • 艾伦Aspuru-Guzik
      的角度来看

    • 几十年来，人们一直在寻找理论上的暗物质候选者，但没有任何结果，因此研究界开始采用不同的暗物质探测策略。在《观点》中，七位科学家讨论了这些新方法。

      • Yonit业务
      • Yonatan F. Kahn
      • 凯瑟琳·m·祖瑞克
      的观点

新闻与评论

  • “女孩不喜欢物理”是一个常见的说法，但这种看法并不是一直存在的，在今天的世界上也不是到处都有。我们呼吁读者与这种毫无根据的刻板印象作斗争。

    编辑

  • 随着人工智能(AI)对科学的贡献越来越大，科学家们越来越想了解人工智能是如何得出结论的。Matthew D. Schwartz讨论了理解人工智能意味着什么，以及这样的目标是否可以实现，甚至是否需要。

    • 马修·d·施瓦茨
    评论

  • Venkatesh Narayanamurti和Jeffrey Y. Tsao讨论了从20世纪大型工业研究实验室的成功中吸取的教训，并警告人们不要对研究的性质和培养产生三种常见的误解。

    • 马纳尔Narayanamurti
    • 曹国伟
    评论

  • 一篇论文物理评论快报显示波动如何诱导群体感应细菌形成生物膜。

    • 佐伊Budrikis
    研究强调

集合

编辑、作者和审稿人共同努力，为科学界创造高质量、及时和可访问的资源。

为自然评论物理写作

在《自然评论》，编辑与作者和审稿人密切合作，为科学界创造高质量、及时和可访问的资源。
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