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· 组织

科技部将进行重组，不再参与具体科研项目的评审和管理。

3月7日，最新的国务院机构改革方案公布。 根据该法案，将重组中华人民共和国科学技术部（以下简称“科学技术部”）。 据人民网报道，重组后的科技部将保留国家基础研究和应用基础研究、国家实验室建设、国家重大科技项目、国家技术转移体系建设、科技成果转移转化等、产学研一体化、区域科技创新体系。 科学技术部仍作为国务院组成部门，承担科技监督评价体系建设、科研诚信建设、国际科技合作、科技人才队伍建设等相关职责。和国家科学技术奖励。

此外，科技部将深化财政科技资金分配使用机制改革，完善中央财政科技计划实施和专业机构管理制度，调整科技经费统筹管理。科技部中央财政科技计划（专项、基金等）和科研项目经费的协调和评估。 和其他责任。 据中国青年报报道，国务委员兼国务院秘书长肖捷在解释国务院机构改革方案时提到，改组后的科技部将不再参与具体的审批和管理。科研项目，主要负责对科研管理行业的指导和监督。 加强机构运行管理，对科研项目实施情况进行监督检查，评价科研成果的有效性。

将科技部现有管理职责和下属机构划分为农业农村部、国家发展改革委、生态环境部、国家卫健委、工信部和信息技术。 具体来说，将科学技术部制定促进农业农村发展的科技规划和政策、指导农村科技进步的职责划归农业农村部。 科技部组织制定社会科技发展规划和政策的职责，划归国家发展改革委、生态环境部、国家卫生健康委等部门。 此外，科技部引进外国智力的职责将划归人力资源和社会保障部，人力资源和社会保障部挂牌为国家外国专家局。 中国21世纪议程管理中心、科技部高技术研发中心被列入国家自然科学基金委等。 国家自然科学基金委员会仍由科技部管理。 （人民网、中国青年报）

·科学事件

顶级进化生物学家在被至少三名同事举报不当行为后被大学解雇

Laurent Keller 图片来自洛桑大学官网

据《科学新闻》报道，瑞士洛桑大学（Université de Lausanne）宣布，著名进化生物学家洛朗·凯勒（Laurent Keller）将不再在该校任职。 据悉，自2023年初以来，劳伦特·凯勒生态与进化系至少有三名辞职研究人员指控劳伦特·凯勒对洛桑大学的女科学家和学生有不当行为。 。 这些不当行为包括咆哮和侮辱研究人员、在社交活动中侵犯女性的个人空间、贬低女性的科研能力以及在担任系主任期间对系内女性进行性侵犯。 目前，洛桑大学和洛朗·凯勒均未透露解雇原因。 不过，根据瑞士法律，未经雇员同意，雇主不得披露终止工作关系的原因。

洛朗·凯勒，62 岁，主要研究蚂蚁的社会行为。 他于2015年至2017年担任欧洲进化生物学学会主席，并担任多个期刊的编委会成员。 他担任洛桑大学生态与进化系主任 20 年，也是瑞士国家科学基金会研究资助小组的成员。 2015年获得马塞尔·拜诺伊斯特瑞士科学奖，又称“瑞士诺贝尔奖”。 （科学新闻）

·气候变化

在交通不便的环境中，蜜蜂和蝴蝶的数量持续下降

据《科学新闻》报道，过去几十年来，栖息地破坏、农药使用和其他人类影响导致昆虫数量下降，而蜜蜂和蝴蝶等传粉媒介的数量变化近年来也有所增加。 它引起了很多关注。 近日，美国农业部林务局的研究人员发现，在美国东南部人类很少涉足且植被未受到入侵植物破坏的森林中，蜜蜂和蝴蝶的数量仍在下降。

过去 15 年里，研究人员在佐治亚州北部奥科尼国家森林的三个不同地点对蜜蜂和蝴蝶种群进行了五次调查。 研究结果显示，在此期间，蜜蜂总数减少了62.5%，蜂种多样性减少了39%，蝴蝶总数减少了57.6%。 研究人员认为，这一结果可能是由于全球变暖和木蜂和切叶蜂等入侵生物与本地蜜蜂和蝴蝶物种竞争栖息地所致。 相关论文于3月3日发表在《当代生物学》上。（ScienceNews）

· 人工智能

AI算法可以根据人脑扫描图像清晰地再现人们看到的场景

基于脑部扫描的人工智能图像重建（下）与研究参与者看到的实际照片的布局、视角和内容（上）相匹配。图片来自论文

据 Science News 报道，日本大阪大学的研究人员对 Stable Diffusion（一种 AI 算法）进行了有效训练，使其能够在很大程度上读取人脑的功能磁共振（fMRI）扫描。 重建主体看到的真实图像。 研究人员对德国团队开发的“稳定扩散”算法进行了额外的训练，使其能够将数千张照片与受试者观看照片时大脑活动模式所附的文本描述联系起来。 这是一种结合文本和视觉信息来“解码大脑”的新颖方法，这将增进我们对人脑如何表示我们所观察到的事物的理解。

当人们看照片时，大脑的颞叶主要记录有关图像内容（人、物体或风景）的信息，而枕叶主要记录有关布局和视角的信息。 功能磁共振成像可以检测流向大脑活动区域的血流变化并记录该信息。 研究人员使用明尼苏达大学提供的在线数据集对稳定扩散进行了额外的训练。 该数据集包括 4 名参与者观看 10,000 张照片时的脑部扫描。 此时，稳定扩散算法会将人在查看照片时的大脑活动模式与其训练数据集中的模式进行比较，从而有效地生成描绘所查看照片的内容、布局和视角的图像。 然而，稳定扩散很难再现照片中的真实物体，只能创建抽象图像。 然后，他们通过使用数据集中图像附带的关键字解决了这个问题。 通过将图像信息的关键字输入到稳定扩散算法的普通文本图像生成器中，它可以遵循人脑模式的布局和视角，生成令人信服的高保真图像。 该论文于2022年12月1日发表在预印本平台bioRxiv上。（科学新闻）