宇宙黑暗时代再电离研究获重要突破
中国科学技术大学王俊贤教授自2012年发起组织的由中国、美国、智利三国天文学家参加的“宇宙再电离时期的莱曼阿尔法星系”（英文缩写LAGER）研究项目在宇宙再电离研究领域获突破性进展。该项目使用智利CTIO天文台4米口径望远镜上的超大视场暗能量相机，通过专门定制的窄带滤波片，系统搜寻宇宙黑暗时代莱曼阿尔法发射线星系（红移~7.0），他们观测获得了一个宇宙早期（大爆炸后约8亿年，约为宇宙当前年龄6%时）的星系样本，并由此发现在该宇宙年龄处，宇宙星系际弥散介质中氢的电离比例为约50%。6月21日，这一重要研究发表在国际一流天体物理期刊《天体物理快报》上（ApJL, 842, 22）。美国国家光学天文台以“遥远的星系揭开宇宙黑暗时代末期的面纱”为题专门撰文报道了此项研究突破。研究同时被美国天文学会AAS Nova Journals Digest栏目推荐介绍。
中科院自动化所提出不规则卷积神经网络
近日，中国科学院自动化研究所马佳彬、王威、王亮等研究人员在科学预印本网站arxiv上预发表了一项研究，提出了一种新形式的卷积神经网络——不规则卷积神经网络，这种新的方法能够解决常规卷积效率低下的问题。
在深度卷积神经网络（CNN）中，卷积核是最基本和最重要的组件。研究人员给卷积核配置了形状属性以生成不规则卷积神经网络（ICNN）。与传统CNN使用规则卷积核（如3x3）不同，该方法训练了不规则的内核形状，以更好地适应输入特征的几何变化。换言之，除权重以外，形状也是可以学习的参数。
ICNN的目标在于建立起输入特征和卷积核的形态兼容，从而提升参数利用的效率。通过为卷积核添加形状属性，并使用双线性插值使其可以进行端到端的训练。这种改进可以在不添加任何子网络的情况下，平滑地集成到现有的卷积神经网络模型当中。
中国科大在流体力学界面不稳定性方面取得进展
近日，中国科学技术大学工程科学学院教授罗喜胜、陆夕云等在汇聚激波诱导的流体力学界面不稳定性研究方面取得突破性进展，在国际上首次通过实验得到了汇聚激波管中界面扰动的演化规律，发现在反射激波再次作用之前界面扰动会出现衰减，证明了在汇聚激波作用下存在轻重界面减速引起的Rayleigh-Taylor稳定性。该研究成果以Measurement of Richtmyer-Meshkov Instability at an Air-SF6 Interface in a Semiannular Shock Tube 为题于7月7日在线发表在国际物理学期刊《物理评论快报》（Phys. Rev. Lett.，119, 014501, 2017）上，论文第一作者为工程科学学院博士后丁举春和副教授司廷。
黄小姐（设备）