美国国家情报总监詹姆斯·克拉珀（James Clapper）在本周二的美国情报界年度全球威胁评估报告（该报告是中央情报局、国家安全局、以及其他六个美国间谍和情报收集机构“集体智慧”的非保密版）中，将“基因编辑”列入了“大规模杀伤性与扩散性武器”威胁清单中。报告称：“鉴于这种有双向用途的技术分布广泛、成本较低、发展迅速，任何蓄意或无意的误用，都可能会引发国家安全问题或严重的经济问题”。它是六种传统威胁中唯一的一种生物技术，所谓的传统威胁，类似于1月6日疑似在朝鲜境内发生的核爆炸、叙利亚内未公开的化学武器、以及可能违反国际条约的俄罗斯新型巡航导弹。该报告还称：“对于一些国家主导的基因组编辑研究，其监管要求或道德标准与西方国家有很大的不同，这可能会增加制造潜在有害生物或产品的风险”。该报告还指出了一些新的发现，“在经济全球化的背景下，找到具有相关专业知识和技术的人员也变得更加容易了。”

　　该情报评估还特别指出，需要关注利用CRISPR技术编辑人类胚胎，从而导致下一代人产生遗传变异的可能性。基因组编辑在2015年内的迅速发展迫使美国与欧洲的一些知名生物学家，对人类生殖细胞系（与生殖相关的细胞）基因编辑的无监管状态提出了质疑，因为它可能会导致遗传基因的改变。到目前为止，对于改变下一代基因的争论主要还是限定在伦理范畴内，而上述报告中并没有说明什么样的研发才可能被视为一种大规模杀伤性武器。但设计某种能通过改变基因来杀伤人类病毒，这种可能性还是存在的。

　　人工智能为诊断疟疾提供更好的办法

全球每年有2亿人感染疟疾，66万人因此丧命。疟疾以斯氏按蚊为传播媒介，疟原虫寄生在人体红血球中引起发热和贫血等症状。目前，传统诊断疟疾的方法主要有两种。一种依靠显微镜检查，另一种就是快速检测法。快速检测法是指一种便携检测试剂卡，滴一滴血液在测试剂卡上就能获知是否感染了疟原虫病，类似女性在家验孕的过程。但是，快速检测法主要有两个弊端，一个是成本问题，另一个就是无法量化疟原虫密度，但是，对于具有耐药性或严重疟疾来说，疟原虫密度的量化很重要。用显微镜检查来确定疟原虫密度需要受过良好训练的显微镜工作人员，但是，疟疾肆虐地区很可能缺少这样的专业人员。因此， Nathan Myhrvold的专利授权公司Intellectual Ventures的研究部门Intellectual Ventures Laboratory研发了一款名叫Autoscope的自动化显微镜，其附带一台运行着一款软件算法的电脑，使用了深度学习技术来分析显微镜成像。深度学习软件使用了人工神经网络，让计算机可以识别出抽象模式。研发团队用全世界搜集而来的载片（既包括有疟原虫感染的，也包括未受感染的）来训练系统。软件使用了诸如形状、颜色以及纹理等视觉特征来计算给定样本是否属于疟原虫病的概率，准确率高达90%。任何人都可以使用这款自动化显微镜，虽然它比不上最好的显微镜工作人员，但是，肯定优于这一领域的绝大多数其他工作人员。在相关人手配备不足的地方，这种算法能让通过显微镜识别疟疾病毒更加准确和快速。不过，由于这款设备需要使用电力，因此，还无法再电力匮乏地区普及开来。

　　玩转12款Linux开源机器人

　　3DR Solo智能无人机发布于2015年中期。作为试图与大疆广受欢迎的Phantom系列无人机相抗衡的产品，它的双处理器运行Linux系统。