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近日，美国最负盛名、历史最悠久的高中生STEM竞赛奖「雷杰纳隆科学奖」公布，来自全美各地的名高中生（高年级）带着自己独立完成的完整实验和报告参赛，研究涵盖了数学、计算机科学、生物学、化学、医学、环境科学、工程学、材料科学等领域，最终有40名入围决赛，角逐总额多万美元的奖金。

简介

科学天才奖是非营利组织「SocietyforSciencethePublic」旗下项目，是美国历史最悠久的高中生科学竞赛，距今已有76年历史。科学天才奖有着「少年诺奖」之称，从这一项目中走出了13个诺贝尔奖、13个国家科学奖章、6个突破奖、22个麦克阿瑟基金会奖学金和2个菲尔兹奖获得者。据调查，在近两年多名半决赛入围者中，50-57%入围者最后都进入了「哈耶普斯麻」五校，70-76%进入全美排名前15名的学校。早先「科学天才奖」分为「基础研究」(BasicResearch)、「全球福祉」(GlobalGood)和「创新」(Innovation)三个领域，三领域取前三名学子颁发25万至15万美元不等的奖金。从年起，再生元制药成为这一奖项的第三大赞助商，持续十年，并拿出1亿美元作为奖金，再生元取消了之前的分类，改为40名决赛选手取前十名，前三名依次发放25万美元元、17.5万美元、15万美元奖金；第四名获10万美元，之后奖金按名次递减1万美元。年西屋公司(Westinghouse)成为该竞赛首个冠名赞助商，年英特尔接棒，直到年9月宣布停止赞助，年5月再生元制药接手。老布什总统曾评价英特尔科学奖「是科学界的超级杯」。许多著名的科学家都曾获得该奖，包含罗德·霍夫曼、戴维·芒福德、谢尔登·格拉肖、沃特·吉尔伯特、钱永健等人。

本届

今年的科学天才奖奖励了学生在无限匹配算法，机器学习评估新药和水过滤等方面的研究成果。少年诺奖前10强第一名是YunseoChoi，奖金25万美元，来自全美顶尖高中菲利普斯埃克塞特学院（PhillipsExeterAcademy），她的研究项目关于为无数的事物或人扮演理论上的「媒人」。项目研究了适用于有限对偶的匹配算法，并确定了哪些重要性质仍然适用于无限对偶。匹配理论在现实生活中有许多应用，包括器官捐献者与受赠者的匹配、指派医学院申请者轮换以及在约会应用程序中为潜在CP配对。第二名是NoahGetz，获得了17.5万美元的奖金，他来自BronxScience(该校数学和科学学科最为出名，培养出了8名诺奖得主、8名普利策奖得主)，他的研究调整了计算机模型识别有希望的药物化合物的方法，这可以加速新药的发现，成本也更低。这一方法将分类视为一个信息检索任务，类似于浏览器搜索的排名结果。在进行模型测试时，Getz发现有两种药物可以显著降低与阿尔茨海默症和新冠有关的炎症标记物的水平。第三名是EshaniJha，获得了15万美元的奖金，她来自加州圣何塞的公立高中LynbrookHighSchool，她开发的生物炭过滤系统可以去除饮用水中的塑料微粒、药品、杀虫剂和重金属(如砷、镉、铅、汞)。生物炭具有类似于木炭的特性，但由于可以从生物废料中提取，因此更具可持续性，价格也更低廉。Jha发现，通过增加其表面积和碳含量，以及通过添加某些化学修饰来提高其隔离污染物的能力，可以提高其有效性。而且这一过滤器每月花费不到一美元。第四名是GopalGoel，来自波特兰市Krishma高中，获得了10万美元奖金，他的数学研究将两个关于随机性和概率的学科联系起来。之前的研究表明，这种联系是存在的，但Gopal指出，这种联系在本质上要普遍得多。他相信他的工作对核物理、量子场论和气象学领域的研究人员会很有帮助，并希望能帮助寻找量子引力的真正本质，也就是大家所熟知的「万物理论」。第五名是TimothyQian（钱承磊），获得了9万美元的奖励，他来自蒙哥马利布莱尔高中，他研究如何利用量子力学来提高电场或磁场等物理量的测量精度，实现字段属性(FieldProperties)的最优化测量，可用于医学和化学的纳米级核磁共振成像等领域。第六名是VetriVel，获得了8万美元的奖金，他来自缅因州Bangor高中，他设计了一个深度学习系统，其免提检测系统能够区分不同的图像来识别倒下的人，平均准确率为98%。在一个邻居独自在家倒下后，他开始了他的计划。跌倒是导致老年人致命伤害的主要原因。第七名是AlayShah，来自PlanoWestSeniorHIghSchool,获得7万美元的奖金，他开发了一套通过追踪眼动来识别神经障碍的诊断工具，并希望这套工具可以成为核磁共振（MRI）的低成本替代品。在对帕金森氏症、痴呆、多发性硬化症和多动症患者的临床试验中，Alay发现了与每种疾病相关的独特的眼睛模式。第八名是WenjunHou（侯文骏），来自JesuitHighSchool，获得了6万美元的奖金。他利用量子计算解决计算机科学领域众所周知的「背包问题」(knapsackproblem)，他不仅自己写出一套新的量子算法，还设计了量子硬件用于其算法的中心组件(central


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