PNAS前沿：城市规模越大，抑郁症患病率越低
导语
抑郁症对个体和社会的影响不容小觑。城市塑造社会网络，社会网络影响个人心理健康。那么，到底是大城市还是小城市的患抑郁症的风险更高呢？近日 PNAS 上发表的一项研究表明，虽然大城市往往存在更大的生活压力和淡薄的人际关系，却也能提供更多社会激励和联系，从而使得大城市中的抑郁症患病率更低。
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- 2021-09-13
Science重磅综述：神经环路结构——使大脑“计算机”高速运转的系统
导语
人类大脑包含数千亿个神经元，神经元之间相互连接形成特殊的神经环路，使大脑成为功能强大的“计算机”。不同的是，计算机是由上而下设计形成的，但神经环路的形成没有一个设计者，是漫长的自然进化的产物。单个神经元如何组成神经环路？常见的神经环路模式有哪些？理解神经环路的结构、功能、进化等特性，将帮助我们更深刻地了解整个神经系统，并将启发人工神经网络的发展，甚至通用人工智能的实现。
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- 2021-09-13
什么是对称性破缺 | 集智百科
“集智百科精选”是一个长期专栏，持续为大家推送复杂性科学相关的基本概念和资源信息。作为集智俱乐部的开源科学项目，集智百科希望打造复杂性科学领域最全面的百科全书，欢迎对复杂性科学感兴趣、热爱知识整理和分享的朋友加入！
本文是对集智百科中“对称性破缺”词条的摘录，参考资料及相关词条请参阅百科词条原文。
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- 2021-09-12
PNAS：任务越复杂，越能凸显群体智慧
导语
群体的表现优于个体，这被称为群体智慧。9月7日，计算社会学家 Duncan Watts 团队发表于 PNAS 的一篇论文“任务复杂度调控群体协作”指出，当任务复杂时，群体解决问题的速度与最快的个体相当，效率会优于群体中最高效的个体；但在任务简单时却并非如此。文章精确量化了相互作用的群体的合作收益和过程损失，发现两者之间的权衡取决于群体的复杂性。
该研究对之前相互矛盾的研究，给出了整合且更具普遍性的描述。
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- 2021-09-12
27场因果科学前沿报告周六周日直播——2021泛太平洋因果推断大会进行时
导语
2021泛太平洋因果推断大会是自2019年起由北京大学公共卫生学院生物统计系，北京大学北京国际数学研究中心发起的因果科学领域一年一度的盛会。盛会将于9月11日至12日线上举办，面向所有对因果科学感兴趣的相关研究人员，探索新的科研方向。会议将会使用ZOOM平台全球同步直播，期待热爱学习的你与我们一起攀登因果科学的阶梯！
会议共组织27场主题报告，集智俱乐部将在9月11日-9月12日（周六、周日）对大会进行全程直播，扫描文中二维码或点击文末“阅读原文”，即可进入直播间。
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- 2021-09-11
研究速递：用深度学习对人体心血管衰老速率自动建模
导语
我们每个人都有一个自然的时序年龄，它记录人体的成长衰老，有时却并不能准确反映身体的健康状况，为此科学家们尝试通过身体的真实信号来预测衰老和死亡。在8月25日发表于 Nature Communications 的一项最新研究中，来自巴西的研究团队使用156万名患者的心电图等数据，用深度学习模型为每个人构建了一个“心电图年龄”，并发现据此能够预测个体未来的死亡率。这将帮助识别出未知的高风险人群，提高社会的健康水平，并找到那些不为人知的风险因素。
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- 2021-09-11
范畴论人人皆可入门？老师和同学们这样说——
导语
从2021年5月31日起到7月25日，经过近 2 个月的努力，集智范畴论精品入门系列课程第一季顺利完结。第一季课程以打造“人人可学”的入门课程为目标，让大家了解范畴论这样一门现代数学语言，克服传统学习范畴论的抽象和前置知识的障碍，从相当低的起点组织内容，帮助大家用范畴的角度看待熟知的问题，感受范畴论的思维方式，从而获得从例子中学习抽象的范畴论知识的能力，破除门槛，顺利入门。
在第一季习得的范畴论思维方式基础上，第二季课程将站在新的起点上，更多关注范畴论内在的问题。第二季即将起航，欢迎关注后续推文。
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- 2021-09-10
2021泛太平洋因果推断大会全球直播就在本周末！集智全程直播
导语
2021泛太平洋因果推断大会是自2019年起由北京大学公共卫生学院生物统计系，北京大学北京国际数学研究中心发起的因果科学领域一年一度的盛会。盛会将于9月11日至12日线上举办，面向所有对因果科学感兴趣的相关研究人员，探索新的科研方向。会议将会使用ZOOM平台全球同步直播，期待热爱学习的你与我们一起攀登因果科学的阶梯！
集智俱乐部将对大会进行全程直播，扫描文中二维码或点击文末“阅读原文”，即可进入直播间。
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- 2021-09-10
救命文档背后的网络科学
导语
如果灾难响应和灾后恢复的背景不断变化，例如环境不断恶化或人员持续伤亡，仅仅靠政府的能力和资源通常不足以及时处理重大灾害，这时候，官方与民间互助网络的合作将变得至关重要。
十三维 | 作者
返朴（ID：fanpu2019） | 来源
今年7月，河南省遭遇了罕见的特大暴雨，牵动着全国人民的心。
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- 2021-09-09
