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自踢己踵
作者：Robert A. Heinlein（罗伯特·A·海因莱因）[^1]
译者：虫子游戈
原文链接：《By His Bootstraps》
导读：罗伯特·海因莱因是科幻黄金时代三巨头之一，其一生中创作了大量优秀的科幻小说，其中有相当多作品还未被引进。《By His Bootstraps》即是其中之一。这篇发表于 1941 年的短中篇小说是海因莱因的早期作品之一，讲述了一个有关时间旅行的故事。1959 年，他又发表了一篇与之有异曲同工之妙但更让人称奇的小说《All You Zombies》，该小说已有中文版，常见译名为《你们这些回魂尸》，并且该小说已在 2014 年被改编为电影《Predestination（前目的地）》。大概两个月前的某天，我因一个契机看见了《By His Bootstraps》的英文版并为这篇有趣的小说没有中文版而深感惋惜，因此逞能擅自翻译了它。如果您在阅读时有遇到语义上不清晰的地方，那多半是我力有不逮，而如果你在逻辑上感到了困惑，则更有可能源自海因莱因的精心设计。如你对某些翻译细节感兴趣，请访问《自踢己踵》翻译说明。小说共约 3.5 万字，阅读约需 1 小时。
极端天气的夺命之夏
本文译自 phys.org 文章《Deadly summer of extreme weather》。
老早之前，气候科学家就已经发出过警告：全球变暖的严重后果即将成为现实。21 世纪，已经有不少自然灾难因为全球变暖而变得更糟或很可能就是由全球变暖引起的。
但随着这个夏季一连串致命极端天气事件的出现，气候预测将在 2021 年成为再也无法忽视的现实。
从高温灼烧的加拿大到水淹地铁的中国中部，即将在下周召开的 IPCC（政府间气候变化专门委员会）会议将被笼罩在气候灾难的阴影中。
长期债务周期的终结与比特币的兴起
本文译自 Bitcoin Magazine 文章《THE CONCLUSION OF THE LONG-TERM DEBT CYCLE AND THE RISE OF BITCOIN》，作者 Dylan Leclair
长期债务周期的终结是一个不可避免的现实，伴随而来则是比特币网络的发展兴盛。
我将在本文中详细说明现行全球金融系统将不可逆转地崩溃的原因、它将如何走向崩溃以及在当前的危机之后世界的模样。我将使用瑞·达利欧（Ray Dalio）在《Principles for Navigating Big Debt Crises（应对重大债务危机的原则）》中给出的框架以及我本人对全球经济格局所做的背景分析，我还将详细介绍比特币如何发展成为了一种全球货币资产，而它又将怎么充当危机的缓冲阀。
《顺风客漫游银河指南》引章——四川话版
引言：我闲来无事，用四川话翻译了 The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy 的引章，请来品尝下吧。
银河系西旋臂的尾巴尖尖是个点都不洋气的地方，那里有个名不见经传的落后星区，在这片星区的边远角落有一颗滴滴大的没得人关心的黄太阳。在距这个太阳九千二百万英里的轨道上，盘旋着一颗完全让人看不上眼的点点小的蓝绿色行星，上面那些猿猴进化来的生命形式原始得笑人，居然还觉得电子表洋气得很。
这颗行星有个问题，或者说曾经有个问题，那就是：上面生活的大多数人大多数时候都不开心。人们为这个问题提出了很多解决方案，但基本上都涉及到啷个移动一种绿的小纸飞飞。这就怪得很了，因为归根结底，不开心的又不是这些绿的小纸飞飞。
所以，问题还是问题；很多人都刻薄小气，而且大多数人都过得很恼火，甚至那些有电子表的也不例外。
大数据与人工智能是否会摧毁民主？
本文译自 Scientific American 上的英文版，德文版见 Spektrum der Wissenschaft。作者：Dirk Helbing 、Bruno S. Frey 、Gerd Gigerenzer 、Ernst Hafen 、Michael Hagner 、Yvonne Hofstetter 、Jeroen van den Hoven 、Roberto V. Zicari 、Andrej Zwitter。2017 年 2 月 25 日。
「启蒙是人类远离自我强化的不成熟并从中崛起。不成熟是在没人引导时没有理解他人的能力。」
——伊曼努尔·康德《什么是启蒙？》（1784）
数字革命正在全面开花。这将如何改变我们的世界？我们产生的数据每年都会多一倍。换句话说：2016 年我们产生的数据与直到 2015 年的整个人类历史所产生的数据一样多。每一分钟，我们都会进行数十万次谷歌搜索，发布数十万条 Facebook 帖子。这些数据中包含着能揭示我们所思所感的信息。不久之后，我们周遭的事物（甚至包括我们的衣物）也都会连接到互联网上。据估计，10 年内将会有 1500 亿联网的测量传感器，比地球人口多 20 倍。届时，数据量每 12 小时就会翻番。很多公司已经在尝试用这样的「大数据（Big Data）」赚「大钱（Big Money）」了。