來自衛星的全年海冰厚度記錄

《自然》封面：2018年8月期間融化的北極海冰，由阿爾弗雷德·魏格納研究所的機載海冰測量系統“冰鳥”拍攝。《自然》雜志第7927期封面文章報道了北極海冰厚度的全年估算數據。氣候變化正在使北極海冰以千年未見的速度減少，但在每年的5月至9月，在這一關鍵融冰期測繪海冰厚度一直沒有現成的方法。研究團隊利用深度學習及對歐洲空間局的衛星觀測數據的數值模擬，生成了他們的融冰期數據集，并用“冰鳥”的機載測量數據進行驗證。研究團隊希望這份全年海冰厚度記錄將增進大家對北極氣候反饋的理解。

多個自主機器人實現空中增材建造

《自然》封面：一個正在干活的空中機器人。《自然》雜志第7928期封面文章報道了一種高度機動、能執行增材3D建造任務的空中機器人。地面機器人有望用于建筑行業，但是它們容易受到操作高度上的限制。研究團隊以自然建筑師胡蜂和蜜蜂等為靈感，開發了一款新型無人機。這一無人機能進行自主團隊協作，用基于泡沫或水泥的材料執行三維打印任務。此外，團隊還開發了其他型號的無人機，可以用于評估一些已經建造結構的質量。研究團隊希望這種“空中增材制造”方法能夠在難以抵達的區域用于工程建設等。

志留紀魚類化石揭示有頜脊椎動物起源

《自然》封面：幾個新發現的志留紀古代魚類物種的藝術重構圖，從上至下分別是蠕紋沈氏棘魚、新塑梵凈山魚、雙列黔齒魚、靈動土家魚和奇跡秀山魚。《自然》雜志第7929期封面文章報道了這些化石群的遺存。上述魚類的化石殘骸來自中國南部兩個距今4.36億至4.39億年、保存完好的化石群，這些保存異常完好的化石讓研究團隊得以闡釋有頜動物如何演化和分化的難題。化石中包括有頜脊椎動物的已知最古老牙齒，來自一種此前未知的鯊魚近親“黔齒魚”。這些研究結果共同繪制出一幅志留紀早期有頜動物多樣性的新圖景。

強化學習發現更快的矩陣乘法算法

《自然》封面：深度學習正在解一個矩陣乘法張量（三維數組）的藝術想象圖。《自然》雜志第7930期封面文章報道了如何通過機器學習發現更快的算法。高效的矩陣乘法算法能加速許多計算，比如神經網絡和科學計算程序。研究者們在一個游戲中訓練得到一個系統，其中包括找出最快路徑“分解”一個矩陣乘法張量，從而找出矩陣乘法算法。經過訓練，這一系統能夠重新發現此前已知的算法及新的算法，有些新算法甚至改進了已經停滯不前50余年的算法。研究結果突出了在一系列問題上加速算法發現過程的能力，并可針對不同的標準進行優化。

（本頁期刊封面圖來自《自然》官網）