来自卫星的全年海冰厚度记录

《自然》封面：2018年8月期间融化的北极海冰，由阿尔弗雷德·魏格纳研究所的机载海冰测量系统“冰鸟”拍摄。《自然》杂志第7927期封面文章报道了北极海冰厚度的全年估算数据。气候变化正在使北极海冰以千年未见的速度减少，但在每年的5月至9月，在这一关键融冰期测绘海冰厚度一直没有现成的方法。研究团队利用深度学习及对欧洲空间局的卫星观测数据的数值模拟，生成了他们的融冰期数据集，并用“冰鸟”的机载测量数据进行验证。研究团队希望这份全年海冰厚度记录将增进大家对北极气候反馈的理解。

多个自主机器人实现空中增材建造

《自然》封面：一个正在干活的空中机器人。《自然》杂志第7928期封面文章报道了一种高度机动、能执行增材3D建造任务的空中机器人。地面机器人有望用于建筑行业，但是它们容易受到操作高度上的限制。研究团队以自然建筑师胡蜂和蜜蜂等为灵感，开发了一款新型无人机。这一无人机能进行自主团队协作，用基于泡沫或水泥的材料执行三维打印任务。此外，团队还开发了其他型号的无人机，可以用于评估一些已经建造结构的质量。研究团队希望这种“空中增材制造”方法能够在难以抵达的区域用于工程建设等。

志留纪鱼类化石揭示有颌脊椎动物起源

《自然》封面：几个新发现的志留纪古代鱼类物种的艺术重构图，从上至下分别是蠕纹沈氏棘鱼、新塑梵净山鱼、双列黔齿鱼、灵动土家鱼和奇迹秀山鱼。《自然》杂志第7929期封面文章报道了这些化石群的遗存。上述鱼类的化石残骸来自中国南部两个距今4.36亿至4.39亿年、保存完好的化石群，这些保存异常完好的化石让研究团队得以阐释有颌动物如何演化和分化的难题。化石中包括有颌脊椎动物的已知最古老牙齿，来自一种此前未知的鲨鱼近亲“黔齿鱼”。这些研究结果共同绘制出一幅志留纪早期有颌动物多样性的新图景。

强化学习发现更快的矩阵乘法算法

《自然》封面：深度学习正在解一个矩阵乘法张量（三维数组）的艺术想象图。《自然》杂志第7930期封面文章报道了如何通过机器学习发现更快的算法。高效的矩阵乘法算法能加速许多计算，比如神经网络和科学计算程序。研究者们在一个游戏中训练得到一个系统，其中包括找出最快路径“分解”一个矩阵乘法张量，从而找出矩阵乘法算法。经过训练，这一系统能够重新发现此前已知的算法及新的算法，有些新算法甚至改进了已经停滞不前50余年的算法。研究结果突出了在一系列问题上加速算法发现过程的能力，并可针对不同的标准进行优化。

（本页期刊封面图来自《自然》官网）