由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: 方向
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y*******g
发帖数: 247
1
来自主题: Working版 - EE哪些方向比较好找工作?
请问这两个方向怎么样?
无线通信(电磁场方向)
数字信号处理和数字图像处理
EE里面方向很多,感觉之间的差别不小。
l***s
发帖数: 115
2
博士期间换过方向,而且方向差的比较大。 现在想两个都要在材料上体现,因为舍弃
任何一个, 材料都会减弱很多,文章,引用等等。想向大家请教, 不同方向, 一起
都讲, 会不会不好。希望能有人能分享一下经验,谢谢。
E****a
发帖数: 118
3
如果大牛们的审稿够的话,请转让审稿机会给我吧。如果你(或者你有认识的人)发
文章的话,欢迎推荐本人审稿(审稿邮箱:[email protected]
/* */), 影响因子
不限,国内外杂志都可以,发文章的时候可以选建议推荐人,选我就可以。
本人第二年博后了(一直在美国),我的方向是分子光谱(红外可见光)研究,但
审稿物理化学方向都可以,读博士之前也有一些催化方向的经验,以下是自己的简单介
绍:
I received my Bachelor’s of Science degree in Chemical Physics from
University of Science and Technology of China in 2008. During this I had two
year research experience on surface science and catalysis of model
catalytic systems. my undergraduate thesis was “Synthesis and Catalysis
stu... 阅读全帖
w**********s
发帖数: 2
4
大家好,刚开始上bbs,希望能够积累些review争取eb1..文章不多,引用也很少,只好
积累review.之前有朋友转发了几个review,但是因为不是我的方向,不知道是否有帮
助。如今求大侠们给些以下相关方向的review机会:
1.molecular biology
2. cell biology
3. transcriptional regulation
4. cerebrovascular disease
5. neurodegenerative disease.
我的phd和之前一个博后到现在第二个博后都换不同方向,所以还没积累到特长,可能
因为这样还没有主动被联系的review的机会。。希望大家帮帮忙!如果有什么建议也希
望大家提点!谢谢!
c***g
发帖数: 472
5
来自主题: Immigration版 - 两个不同的方向怎么写推荐信?
我虽然是computer science的,但是,硕士和博士做得俩个不同的方向,博士wireless network, 硕士是data mining, 两个方向都有paper,单个方向的,都不多,博士的paper比硕士还少。
写推荐信的时候 xxx is one of the best researchers in the field of xxx. 后面的field写什么呢?wireless network, data mining还是就是computer science? 单个的写说我是best researcher,我自己都不信啊
c*******a
发帖数: 45
6
大家好,我是完全的新手。毕业一年多了,才合计办绿卡的事儿,脑袋愚钝的很。我的
情况是,博士是高能物理实验,毕业了之后,在半岛体设备行业,不算特别对口。但是
从实验的角度看,还算是相似,有继承性。
简单的说说个人情况。三篇文章。都是集体作者的,作者人数都是达六七十人。因为我
们这个方向,基本上都是一个实验几十人上百人,动辄做十年,出一个结果,发几篇文
章,基本都是很多作者。当然,我们这个方向,也有牛人,有独立两三人发文章的。我
是一普通平头百姓,只有三篇集体作者的文章。这三篇文章,引用加在一起,有100多
次了吧。当然了,不是文章怎么样,是在是我们这个领域的实验不多文章也不多,出来
了,做理论的就都顺道借着引用一下。
我想问一下,以这样的文章报EB1b,人家会不会认同?
我目前还没有任何review。review也是一个问题,因为我们这个方向,文章产量相对比
较小,一般能够review的,都是那些有独立两三人发文章的牛人。牛人虽然不多,文章
也不多,但总的来说是够了。我还想问问,有相关背景的,是怎么申请EB1绿卡的。当
然也包括如何拿到review的机会。
多谢多谢。
c*******c
发帖数: 50
7
律师评估review属于weak side,只有两个一般杂志八九篇。
给很多杂志发了信,都说好,加紧名单了,然后就没消息了。不知道还有什么可以做的?
本人现在在工业界做研究,偏金属方向一些,但是其他方向也有兴趣。如果你有机会的
,希望能和我联系,感激不尽。
biomedical engineering, nanomedicine 等等方向的杂志都对口。
u******o
发帖数: 483
8
大家好,前不久公司雇佣的律师事务所给我file了EB1B pp,然后很快招来的RFE。RFE
要求补充的材料还比较简单,但是可以看出做我的案子的parallegal极其不负责任,搞
的很垃圾,比如在我的case里上传的是别人的offer letter,而不是我的。基本上都是
一些低级的错误,要求补充的都是一些事实性的材料和证明,都还算容易。
看到这种情况,我有点不放心,今天特意给律师电话要了supporting letter, 拿过来
一看,上次我给他们发的support letter的修改稿中我对我专业方向的修改,基本上都
没有被采纳。换句话说,就是parallegal写了一个大的专业方向wireless
communication, 和我真正的我的专业方向thermal fluids sciences差了十万八千里。
我在修改support letter时,把这些地方一一指出了。但不明白这个parallegal为何又
全部改回去wireless communication(整个letter这个错误大概有15处之多),只有一
两处写对了。
这个问题严重吗?可不可以在补充RFE材料时提... 阅读全帖
k***g
发帖数: 4904
9
我一共24篇文章,一作文章中有6篇质量较高,大致分为两个大方向,4个小方向,分量
大致平均,有一个小方向较突出。如果所有推荐心中只说这4个方向,够了么?
还是说连二作文章也加进去,claim更多方向,比如六七个方向?会不会claim自己
contribution的研究方向太多,反而让IO觉得不够集中,于是不够突出?
s*******p
发帖数: 1091
10
来自主题: Immigration版 - 化学方向审稿机会
485历经4个月,终于批了,今天卡已经投递。在版上受益很多,也得到大家的祝福和鼓
励,再次感谢!
有需要化学方向的审稿的,主要是fuel cell, solar cell, supercapacitor方向的,
请跟我联系(c******[email protected])
同时帮我LG求工作内推,生物无机方向,催化,电化学都行。
H*E
发帖数: 34
11
ME PhD 去年毕业,方向偏冷门,发表英文文章5篇,其中1篇一作,4篇二作(导师一作
),会议摘要和论文共6篇,中文文章也有2篇1作,4篇3作。但是引用在google
scholar 上查才只有4个独立引用,10个左右自引。这个怎么办,应该往哪个方向努力
呢?目前是一小型公司engineer, 发文章几率基本没有。
想攒些review,但是感觉很久才会有一个审稿机会。
跪求大牛指点现在该往哪个方向努力呢?是不是这种情况基本没有机会申请EB1b了?
P***u
发帖数: 36
12
虽然都是computer science,但是我自己方向是系统方向,审稿有好几个是machine
learning方向的,这样在审批的时候,会有问题吗?
请大家指点,谢谢
w****o
发帖数: 367
13
攒人品,征集审稿人,有两个方向:
1. 关键词:- Artificial Intelligence,brain computer interface,
Neuroscience,Neural Network. Machine Learning.
2. 关键词:- Statistics, Epidemiology, public health.
站内联系。叫停前有效。
说明一下:
1.第一个方向,会偏计算机,认知,机器人多一些。
2.这个纯属义务,不收取费用,不需要转伪币。
3.不要在版面回复,请直接把你姓名,学位,邮箱,大学,院系,写信回复我。
4.因为稿件有时间约束,不能保证所有人都能在第一时间有稿子审阅。但是基本原则是
first come, first serve.
s**********g
发帖数: 14942
14
推荐信里统一跟着你claim的那个物理方向走,直接就说某某是某物理方向的专家
直接就靠到物理了啊
没必要单独说什么方向更靠近物理啥的吧,这反而是在树靶子吧
我就是让几位化工大拿在信里说我是EE的。。
s***a
发帖数: 47
15
来自主题: Immigration版 - 求审稿:凝聚态物理方向
想走eb1b方向 结果学校说审稿还不够
求物理方向审稿,具体是超导,拓扑绝缘体,材料和薄膜物理 方向
谢谢!!
m**********j
发帖数: 610
16
新手弱问
phd做的CS一个非常偏的方向,属于跟其他学科的交叉学科
google scholar引用150,但是引用相对多的几篇都是另外那个学科的journal,挂名的
2,3作,估计要推荐信的话,那些人是不懂CS的
在CS方向发的一作conference跟journal,现在引用都是个位数,而且没有顶级的
毕业以后做了普通码农,公司的业务跟组里的东西都跟原来phd的方向完全扯不上关系
这种情况办eb1b还有希望吗?
d**********g
发帖数: 1713
17
【 以下文字转载自 Immigration 讨论区 】
发信人: dancerflying (雨朦朦), 信区: Immigration
标 题: phd毕业进公司换方向了,还能申NIW吗?
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jul 14 11:15:15 2011, 美东)
如果phd期间的使劲往niw上靠,也是可能的。可毕业之后进公司就不一定做同样的方向
。我cs的,能去的公司范围也很广,这种情况,如果niw是不是只能强调当前的根国家
利益相关啊。
我硕士就跟现在phd的方向不一样。这样原来的东西都没办法来claim吧
I*******0
发帖数: 602
18
来自主题: EB23版 - 专业方向不同的推荐信问题
如果phd期间和postdoc期间的方向完全不同,文章都是phd期间的,需要postdoc的老板
也写推荐信吗?预计能要到的推荐信都是以前方向的,pl里面如何讨论不同方向的关系
?谢谢。
l*********r
发帖数: 21
19
我在申请NIW, 从板上受益良多, 想请教一下各位高手, 我在学校和公司做过不同方向
的研究项目, 有汽车上设备的, 飞机上驱动器的, 机器人程序的, 都分别有论文和专利
, 自己都是一作二作.
我知道做的几个项目方向都不同, 但是怎么说比较好? 几个项目各说各的, 还是要使劲
找共同点, 说明自己其实一直在一个方向上?
专利和论文都是7,8个, 特别弱的是论文没有引用, 应该是太偏应用了.
多谢多谢!
l*****g
发帖数: 149
20
来自主题: NewJersey版 - CS或computer engineering方向请教
为了好找工作,打算转行读个CS硕士。本科工程专业,辅修计算机,上了8门基础课,
不过都还给老师了。基础课也学了模数电,信号和系统这些,就是有些年头了,后来
PhD也没用过,什么都剩个很浅的印象了。
想在Stevens Institute of Technology修2门口,再看读什么方向。学校的CS MS
program有好几个方向(Computer Science,Cybersecurity,Enterprise Computing,
Enterprise Security & Risk Management,Game Design & Simulation Programming
,Multimedia Management & Experience,Service Oriented Computing),还有
computer engineering,networked informaiton systems 的MS program。
请教:从好找工作来考虑,哪个program/方向比较好?这个学校出来的好找工作吗?我
问了Rutergers,因为之前没申请,选的课以后不能算进M... 阅读全帖
s**p
发帖数: 275
21
因为图放在百度的服务器上,有时看不到。
现在从新发一贴。(图在picasaweb 上)
4月15日傍晚, 从凤凰城看,旧金山方向有很强的的地震云(photo from GOOGLE)
2010年4月15日傍晚7点(北京时间16日上午10点)在美国风凰城西偏北(
306度)看到地震云,经过判断是旧金山方向的地震。而不是原来说的洛山鸡位置。
(详细讨论在百度贴吧 http://tieba.baidu.com/f?kz=750474047
向西看全部的云,在西偏北方向
仔细看震中位置(正为与一个建筑屋的角落的上方)
本人观测点和那个建筑物的照片(from microsoft Bing map)
本人观测点和那个建筑物的照片(from Google Earth)
及精确的地球经纬度
用Google Earth 检查是位于306度的位置
从凤凰城延伸306度到。。。(旧金山的位置)
仔细看 "细白线" 延伸
向西看,从北向南一共6张原图.
第一张正北偏西
2/6
3/6
4/6
5 of 6.
6 of 6 (to the South)
我的朋友拍的三张向西和西偏北(旧金山方向)的照片。
2
v***e
发帖数: 57
22
来自主题: SanFrancisco版 - 地板应该铺什么方向?
大家能不能再帮我看看?
我家门厅接着走廊。走廊step down, 下面是客厅。走廊一边是卧式,另一边连着
family room. 我贴了一张redfin上的照片。和我家一样。
如果平行于房型的长, 那我就应该照着照片上的方向铺。
如果按照光线的方向,那照片上的地板方向就错了。 但是平行于房型的长,走廊上的
地板是不是很难铺? step down 边上全是地板接逢, 会不会很难做?
Oops, 我不会贴图呀。 就是下面link里的第四张图。
http://www.redfin.com/CA/San-Jose/3093-Balmoral-Dr-95132/home/1123439
S******7
发帖数: 561
23
来自主题: SanFrancisco版 - 问个CS换方向的问题 (转载)
【 以下文字转载自 ComputerGraphics 讨论区 】
发信人: Sandra27 (Sandra), 信区: ComputerGraphics
标 题: 问个CS换方向的问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 11 20:39:51 2010, 美东)
做了几年的EMBEDDED LINUX,觉得这方面的工作太累了
如果向换成CS其他方向,没相关工作经验,是不是很难找?
有成功换方向的XDJM能讲讲吗?多谢了
h******9
发帖数: 9
24
各位大虾,如果在湾区不读会计,是不是MBA读了也没用?那些在大公司做的是不是全
是工科背景?
Operation,supply chain这个方向如何?
HR的方向呢?
或者Information System方向?
读哪个才不会屎得很惨?
U*E
发帖数: 3620
25
薄熙来:抓文化就是抓方向抓未来抓民生
http://www.sina.com.cn
据重庆日报 21日,市委召开会议,向省部级领导干部传达党的十七届六中全会精
神。市委书记薄熙来讲话,市长黄奇帆、市人大常委会主任陈光国等市领导出席会议并
发言,市委副书记张轩主持。
张轩传达了胡锦涛总书记在党的十七届六中全会第一次、第二次全体会议上的讲话
,刘学普传达了《中共中央关于深化文化体制改革、推动社会主义文化大发展大繁荣若
干重大问题的决定》和李长春关于《决定》讨论稿的说明,陈存根传达了《中国共产党
第十七届中央委员会第六次全体会议关于召开党的第十八次全国代表大会的决议》,何
事忠传达了中宣部关于学习宣传贯彻党的十七届六中全会精神的具体安排。
薄熙来说,党的十七届六中全会,是在全面建设小康社会关键时期和深化改革开放
、加快转变经济发展方式攻坚时期召开的重要会议。继中央十二届六中全会、十四届六
中全会研究精神文明建设、思想政治工作之后,我们党又一次以全会的形式研究文化改
革与发展,并作出重要决定,体现了科学发展的要求,反映了人民群众的心声,意义重
大,必将推动社会主义文化大发展大繁荣。
薄熙来说,... 阅读全帖
t**********e
发帖数: 1590
26
来自主题: GunsAndGears版 - 请教手枪打出的弹壳方向问题
全新Glock 17 gen3,打出300发,没有发生FTE或者FTF的问题。但是,弹壳弹出的方向
感觉没有规律,甚至多数径直向后弹出。Sig p226也遇到过,但是极少。请问弹壳弹出
的方向有没有一定的规律?向右后方,或者向右。所有的手枪都是弹出同一个方向吗?
t*n
发帖数: 14458
27
你说的这种节奏把握得好的球员目前只出现过一个
就是马拉多纳
当年有个调查,球星是怎么踢点球的,除了老马回答说是
根据守门员反应决定以外,都是踢向预定方向

守门员动跟球员跑步没有关系,是在球员抬脚的一瞬间前动。如果球员节奏把握好,让
守门员先动了,自己脚腕灵活,打另一个方向就很轻松。如果球员节奏把握不好,守门
员动了他也踢出去改不了方向了,如果是半高或者地平很容易被扑出
前面慢慢跑就是不让守门员把握自己节奏
t*n
发帖数: 14458
28
一样是预定方向
只是用假动作欺骗守门员的预判而已
触球时候临时改变方向不是一般的神仙能做到的
所以老马是球王而别人不是

问卷是一方面,实际中踢出的点球,那些慢慢的地平球是另一方面,那些都是最后脚腕
一转踢向守门员的反方向
不过大多数球星都喜欢追求角度与力量,一般踢预定方向守门员也够不到
r**m
发帖数: 446
29
来自主题: Tennis版 - 控制底线击球方向(左/右)
我的意思是引拍后,肩对的方向应该是要击球的方向,如果靠击球点的前后来控制方向
,球的质量不高。比如老费打的那种,在反手位的inside out, run around ball, 之
后身体明显转过来了。


heavy
low
j*****z
发帖数: 5306
30
带球传球不是很清楚,因为没用过方向键。。。可能方向选择稍微少点吧,
实战中弃用摇杆的坏处是没有快速战术设定了,因为以前这个是设置在方向键上的。
a********r
发帖数: 16
31
奥,忘说了,我把摇杆和方向键互换了一下,所以还是可以设定的
以前踢实况一直用方向键。不过xbox的方向键有点硬。
O******n
发帖数: 653
32
1.一共2个选项: "方向"和"桌号"
2.拥有优先选择权的一方先选方向的话,另一方选桌号,依次类推
3.如果双方的优先选择一样,比如都想选方向,由裁判组织”抽签“来决定谁拥有优先
选择权
4.“抽签”方式:第一把抢到庄的算赢. 反正待会也要换座位/桌子,第一把无关紧要了
5.预赛第4轮,半决赛和决赛的每场比赛都按这个规则执行
6.所有的选择都在比赛前,在裁判的引导下完成,最终决定由裁判做出,请选手们服从
裁判
U*****e
发帖数: 2882
33
来自主题: MusicPlayer版 - 【转】吉他技术的级别与练习方向
http://news.guitarchina.com/article/6615.html
电吉他学习经验分享—吉他技术的级别与练习方向
2010-02-26 前化工师 吉他中国论坛 点击: 3649
我个人是相信即是用什么办法也好,只要不段的弹琴坚持和努力,最后也可以成为一名好的吉他乐手
这帖子是希望可以给那些没有点迷惘又没有明确目标的自学吉他人士提供一个大概的练习方向,了解自己的进度及不足,以节省一些不必要的弯路
(主要为交流心得,下属均为本人浅见,如有不对的别喷)
在下眼中一位好的吉他乐手附有良好的技术,创作力(创作力不一定指作曲,也包括即兴及编成吉他伴奏等能力)及表演能力
以下为我个人分类的一些吉他乐手应该具备的能力:
乐感(脑)
听力- 学习乐感的基础,要是你耳朵听不出音乐的分别的话,你把乐理书籍背得再滚瓜烂熟也没有用,听力是基本中的基本,对进步的 速度影响最大
乐理- 学习风格,乐曲的规律;很多人误解乐理了,它不是告诉你应该怎样弹奏,而是告诉你这样弹奏会有这样的效果;很多你自己多年弹奏才悟出来的道理,其实乐理说的一清二楚,学乐理虽然麻烦,但其实是进步的捷径... 阅读全帖
z***o
发帖数: 2104
34
爬山体悟
我很想与大家分享的是爬山。我们在西藏的爬山是非常艰苦的,可能在四千多米海拔以
上,这个路途就像我们的人生,我们在年轻的时候都把最多的能量放在爬山上面,当我
们看到一个五千多米的垭口的时候,我们就把我们所有的能量放在身体里面,每一步欣
喜地、想要达到目标地快速往上面爬。当我们站在垭口上的时候,很多人以为这就是全
部,其实你的人生才刚刚开始。我认为,爬山只是为你下山而做的准备,其实我们人生
最重要的是,下山怎么下。
没有一个人去思考这个问题的话,就请你们去自己尝试行走。当我们从四千多米花了几
个小时的时间爬上了五千多米的时候,我看到所有随行工作人员,还有我们的学生都觉
得“到了,这是我们人生当中的最高峰了,最美的地方了”。好,喘息一下往下面走,
每个人都觉得疲惫不堪,我一转头问了他们一句:“你们上山时的那个状态去哪了?”
其实这句话是在问我自己,就像我年轻的生命一样,我想为了认识或证明我在这个世界
上的存在多么让我骄傲,我花了很长时间去证明自己最大的能量。那个时候为了自己的
工作和事业,对自己非常严格。
一旦到了三十岁之后,我有了一定的名誉和财富的时候,就好像我已经站在垭口上面了... 阅读全帖
P****i
发帖数: 12972
35
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: gc01 (gc01), 信区: Military
标 题: 台朝日船“方向”喷水但没喷到以免引外交问题ZT
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jan 24 20:54:07 2013, 美东)
台朝日船“方向”喷水但没喷到以免引外交问题
“海巡署副署长”王崇仪下午召开记者会。(中评社杨璟惠摄)
环球网综合报道 台湾保钓船“全家福号”24日凌晨出海,遭日本公务船喷水柱示警,
台湾“海巡署”下午紧急召开“保钓人士宣示“主权”,“海巡署”全程维护安全”记
者会,现场吸引包括香港、日本等数十家媒体采访。“海巡署”表示“捍卫‘主权’和
日本、大陆等同一规格。”
据中评社消息,“海巡署”副署长王崇仪说明,台方为维护“主权”及保护渔民航行安
全,一向秉持“不挑衅、不冲突、不回避”等三原则,妥适部署巡防舰艇,保障渔民在
钓鱼岛海域作业权益与安全。对于执行捍卫“主权”、保护鱼权之行动,贯彻到底。
现场记者提问,日本公务船10时32分开始向“全家福号”保钓船喷水,“海巡署”4艘
舰艇趋前保护,并以广播、LED灯及喷水柱等相对应方式,水柱... 阅读全帖
y*h
发帖数: 25423
36
这个方向没有感觉,换个方向坐,卧槽。。。
M********t
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来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
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攻破了围棋,然后呢?
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Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google
人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖
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来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计
算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计
算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它
们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。
这也... 阅读全帖
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来自主题: Joke版 - 引力波 带人类倾听星辰大海之声 新浪科技 ugmbbc 8小时9分钟前 在一波又一波传言后,终于!北京时间2016年2月11日23:40左右,激光干涉引力波天文台(LIGO)负责人、加州理工学院教授David Reitze宣布,人类首次发现了引力波。发布会上究竟揭开了哪些谜团?与之前的传言有何不同吗?中国科学院国家天文台黑洞来客团队(团队主要成员苟利军 研究员为国家天文台恒星级黑洞研究创新小组负责人,而这次被探测到的引力波正是来自双黑洞系统),全面解读这场激动人心的发布会。 正如发布会所言,在被预言将近百年、苦苦追寻几十年之后,首个位于地球之外13亿光年的引力波源GW150914被人类直接探测到,这是一个值得纪念的伟大时刻,一个新时代的序幕正在拉开——地球人,欢迎你来到引力波时代! 激动人心的发布会结束了,其重点内容可以被简单归纳为三点: (1)引力波终于被探测到了。 (2)引力波产生于两个恒星量级黑洞的合并(merger)。 (3)引力波是美国的激光干涉引力波天文台(英文简称LIGO)发现的。 接下来,让我们逐个分析和解释一下以上三点,从而对这项具有划时代意义的科学发现做一个稍微深入的了解: http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0212/41080c0cddd85b8.jpg 双黑洞系统想象图。(来源于LIGO网站)) 天外飘来引力波 对于“波”,我们并不陌生,生活中时常会听到无线电波、电磁波、声波、光波等等,引力波也是波的一种。 既然称之为引力波,它必然与引力有关。所以,在更深一步了解引力波之前,我们需要了解一下人类对于引力的认识过程。17世纪末的物理学家牛顿看到了下落的苹果,意识物体之间普遍存在的一种力,称之为“引力”,并且将其数学化,这就是我们熟知的万有引力。万有引力认识的精髓是物体质量的存在导致了引力,这在牛顿之后的两百多年里被认为是宇宙间的绝对真理。直到1905年狭义相对论发表,再到1915年广义相对论的发表,爱因斯坦提出了一种完全不同的对于引力的看法,引力是因为质量对于时空造成了变形所导致,而非质量之间的吸引。这就意味着,我们时空可被当做一种可以变形的介质来认识。所以引力波,简单来说,就是时空自身的波动。相比较我们熟知的无线电波(或者电磁波),它仅仅是在时空之中传播的,时空是它的媒介。 人们常说“星辰大海”,如果将时空视作海洋,那么天体就如同海洋生物一般。可以想象,如果大海中的某个生物摇了摇尾巴、或是晃了晃头,海水由此所产生的波动就会向外传播。与此类似,宇宙中某个天体的剧烈活动,会对所在的时空产生扰动,时空自身的波动也会向远处传播,如果足够强,就能够为地球上的我们所感知。 在引力的世界中,我们的宇宙通常是平静的。可是在北京时间2015年9月14日17点50分45秒,地球上的LIGO探测器却探测到了来自于宇宙深处距离地球13亿光年之外的一场引力风暴,来自于一个双黑洞系统的合并,以它的探测日期命名为 GW150914。 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0212/12c0afa9d0fc4fb.jpg LIGO的两个观测站探测到了同一个引力波事件。上面为观测得到的曲线,下面是和理论相比较之后的拟合结果。(来源于LIGO所发文章) 两个黑洞的“火并” 此次发布会的另外一个亮点就是双黑洞。这也是人们首次直接发现双黑洞,这两个黑洞的质量分别为26和39太阳质量,属于恒星级黑洞。或许你已经听腻了黑洞,生活中时不时的会听到某某黑洞爆发了,某某黑洞吞吃恒星了等等。但是这此发现却有些不同,两个天体都是黑洞,互相绕转,最后合并。这听起来像是一场黑吃黑的火拼,甚至有点儿像港片里熟悉的火爆场面。黑洞合并产生了非常强烈的时空振荡,所以我们遥远的地球才观测到了。 黑洞通常认为是大质量(超过25个太阳质量,请注意这是前身星的质量)的恒星在其演化的最终阶段,恒星中心会形成我们了解的恒星级黑洞。它们的质量通常预计在3个太阳质量到100个太阳质量之间。因为黑洞本身没有任何的辐射(不考虑量子效应下的霍金辐射,它的电磁辐射也是异常微弱),所以我们不能直接看到黑洞。我们的银河系或者其他类似的星系当中当中,每个星系都预计存在着上千万个恒星级黑洞,但是绝大多数的黑洞都是孤独存在的天体,如同幽灵般,没有任何辐射或者辐射及其微弱,所以很难被看到。 所幸,有的黑洞处于双星系统当中,就像发布会中提及的系统,而且另外一个天体是正常的恒星(也称之为伴星)。在这种情形之下,黑洞会从正常恒星上吸积气体,在其周围产生一个吸积盘,以至于某些时候吸积气体的量过多,不能被黑洞直接吞掉,这时还会沿着黑洞的两个转轴将多余的气体抛射出去,从而产生非常壮观的喷流。正是因为吸积盘和喷流的存在,他们都能够产生我们非常熟知的电磁辐射(也就是有我们熟知的光子产生),从而我们利用传统的探测方式,比如地面或者太空的望远镜,就可以间接地探测黑洞的存在。 大约在50年前,人类就是利用此方法发现了第一个黑洞候选体,天鹅座X-1 (Cygnus X-1)。在1974年,地球上两颗聪明的大脑、理论物理学家霍金和好朋友基普·索恩就这个候选体是不是黑洞而打了个赌,他们以一年的成人杂志《阁楼》作为赌注。后来的观测是利用天鹅座X-1中的伴星运动测得了黑洞质量,大约为15个太阳质量,从而霍金认输并且在两人的赌书上签名按上了自己的手印。基普·索恩从那时起就赢了。 对于双黑洞系统,他们几乎不会产生能够为传统方式所观测到的光子。所以,即使它们存在,仅凭借传统的观测方式,我们也无法发现他们。况且,很多的人都怀疑它的存在。但是,在双黑洞绕转,尤其是合并之时,会产生很强的引力波。只要引力波探测器足够灵敏,我们就可以发现它们的踪影。面对大家的怀疑,LIGO的发现用事实证明了它的存在。而此次发现引力波的天文台的创建人之一就是基普·索恩——索恩教授又一次赢了! 引力波为黑洞做名片 在观测到了完整的引力波形之后,利用一种叫做匹配滤波(waveform matching)的方法,理论上就可以推断出系统的性质信息,包括合并之前和之后。比如,对于双黑洞系统,可以推断出合并之前的黑洞质量,自旋和轨道,以及合并之后的质量和自旋。此次新闻发布会中所提及的引力波事件,就得到黑洞的质量在合并之前是26个和39个太阳质量,合并之后是62个太阳质量(合并之前的两个黑洞自旋参数值限制的并不是很好),合并后黑洞是一个克尔黑洞,其自旋参数值为0.67。 你或许会有疑问,合并之后怎么少了3个太阳质量,它跑到什么地方去了?引力波也是携带能量的,在黑洞合并之时,它的形状非常不对称,不是我们看到的单个黑洞的球形,所以在振荡恢复的过程当中,一部分质量就通过引力波的方式辐射出去,从而为我们所接收。合并的时间非常之短,仅仅在大约0.05秒的时间,就将3个太阳质量(大约6.0E30公斤)的能量就通过引力波的方式释放出去,也就是说在一秒钟可以释放出大约10^32公斤的能量。相比较之下,我们的整个宇宙包含了大约1.0E22个太阳,而每个太阳每秒钟向外辐射大约4.0E9公斤的物质能量,所以黑洞合并的最后释放出比整个宇宙每秒钟辐射出的电磁总能量还要高出3倍。 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0212/3aa5437d0cd140c.jpg 双黑洞系统在不同阶段所产生波形随时间演化图。双黑洞系统的演化包括三个阶段:旋近(inspiral), 合并(merger)和铃振(ring down)阶段。(来源于LIGO所发文章) 我们注意到,合并前黑洞的质量为26个和39个太阳质量——这两个质量都比目前已知的恒星级黑洞要重许多。我们现在已经确认了大约20多个恒星级黑洞,最重的恒星级黑洞位于M33 X-7系统中,为16个太阳质量。而其它所有确定的黑洞质量均比这个小,大多数是七八个太阳质量左右。尽管理论之前预言了更大质量的黑洞的存在,但是之前从来还没有发现过,所以此次发现更大质量黑洞,对于黑洞的形成渠道也有着重要影响。 我们所看到的所有恒星,都是处于旋转当中。所以对于那些由恒星塌缩而形成的黑洞而言,它们也是处在旋转之中。对于黑洞的旋转,天文学家用一个叫做“自旋参数”的量来表示,它在0和1之间变化——0代表了没有转动的黑洞(也叫“史瓦西黑洞”),而1代表了理论上黑洞所具有的转动最大值(也叫“极端克尔黑洞”)。对于此次观测中合并以后的黑洞,它的自旋参数为0.67。如果我们以转速来描述,它在以每秒钟100转的速率转动。相较而言,我们刚才提到的人类第一个黑洞“天鹅座X-1”,它是一个极端克尔黑洞,差不多在以超过1000转每秒的速率转动。 如果你觉得转速依旧很难理解,那我们可以想象一下《星际穿越》电影的一个情节,主人公在卡刚都亚黑洞的行星上只呆了3个小时,但是后来却发现飞船上已经过了23年,时间相差了6万倍。要有这样巨大的时间差,其中条件就行星极度靠近黑洞的同时,黑洞也以最大速度转动。按照相对论理论所言,这样行星上的时间就会被极大的拉长。天鹅座黑洞的转速就具有类似于电影中卡刚都亚黑洞那样的转速。对于此次引力波探测到黑洞而言,即使有某个行星在其周围最靠近的稳定存在,那么对于它的时间也会流逝的很慢,不过不会有6万倍那么大的差别,最多也就2倍左右。 对于黑洞而言,有着非常著名的无毛定理,也就是说黑洞只需要简单的几个量就可以描述。对于宇宙当中的黑洞,只需要我们上面所说的质量和自旋参数就可以完整的描述。当我们知道了黑洞的质量和自旋参数一些性质时,我就可以很容易的对黑洞本身的全貌做出一个描绘,就如同给出了一个人的完整自画像。而引力波的方法可以快速给出黑洞的完整信息,这相比较传统的观测方式,更为有效,尽管在观测方面有些困难。 氢原子的百亿分之一 从预言到探测,物理学家等待引力波的到来已有一百年之久,为什么引力波这么难得一见?主要原因是,相比较其他的几种力(强力,弱力,电磁力),引力是最弱的,相应的引力波效应也就很弱。想当初爱因斯坦在发表自己新的理论之后,就估算了引力波的强度。引力波的强度通常利用相对变形大小来表示,但是结果往往是小的可怜,几乎无法探测到。引力波是时空的自身变形,在一个方向上被拉伸,在其垂直的另外一个方向上就会被压缩。如果我们有一天,我们被同样的双黑洞系统在合并时所产生的引力波(变化强度为1.0E-21)所击中的话,理论上来说,我们同样会经历一个稍微变高变瘦,然后变胖变矮一些的过程。实际上,对我们身高不超过2米的人类来说,导致的变化大约为2E-21,为一个氢原子的五百亿分之一(一个氢原子的大小大约为1.0E -10米)。 引力波的效应是如此之小,所以一方面需要增加探测的长度,来增强变化的效应,另外一方面通过巧妙的方法来探测到微小的变化。这也是此次新闻发布会中提到的激光干涉引力波天文台(LIGO)在建造之初所考虑的。它有两个观测点,分别建在美国华盛顿州的列文斯顿和路易斯安那州的汉福德。每个观测点都有两个互相垂直,每条长达4公里的臂。长臂中间是高度真空的管子,而在长臂两端,悬挂着大约直径34厘米、重达40kg的反射镜。LIGO的探测器利用激光干涉技术,不间断地测量每对反射镜之间的距离。每当引力波通过探测器时,人们会探测到两对反射镜之间的距离呈现此消彼长的周期性变化。 即使对于LIGO天文台4公里的长臂,引力波所造成的变化也是极其微小的。对于此次新闻报道中的双黑洞合并,其可能产生的尺度相对变化最高可为1.0E-21,意味着4公里的长度也仅仅只变化了一个氢原子直径的2.5千万分之一。为了达到这个精度,LIGO的科学家做了许多精密的设计,保证探测系统的稳定,保证LIGO反射镜的位置随机涨落小于一个氢原子大小的百亿分之一,从而保证可以相对比较容易的探测到可能的引力波源。 LIGO在1999年建成并且开始运行。但是在进行升级之前(也就是2010年),没有探测到任何确定的引力波事件。从2010年开始,LIGO对探测器进行了第二阶段的升级,2015年6月进行测试运行,2015年9月开始正式运行,第一阶段的科学运行一直持续到2016年1月,升级后的版本被称为Advanced LIGO (简称aLIGO)。而此次新闻发布会的结果其实就是在刚刚升级完之后,由还在进行测试中的的aLIGO所探测到的。相比较之前,aLIGO的探测灵敏度提高了10倍。而且此次的双黑洞所产生的引力波强度就在仅仅比最初LIGO的灵敏度低一些,所以当LIGO的升级刚刚完成,在试运行的阶段就发现了所报道的双黑洞系统。探测到引力波似乎就在本来的预料当中。就像发布会中所言,这或许是大自然给我们苦盼许久的一份礼物。2012年,LIGO天文台创建人基普·索恩在《科学》杂志的一篇评论文章中说,预计在2017年,第一例黑洞合并的事例将会被发现。当时预计LIGO的升级会在2016年底完成,结果是升级进度超前,让我们提前听到了宇宙时空的声音。 http://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2016/0212/a4e034c670c7a62.jpg_600x600.jpg LIGO和aLIGO灵敏度比较(左);LIGO和aLIGO探测范围比较(右)。(图片来源于LIGO网站) 谁将撼动时空 那么在我们的星辰大海中,什么样的天体才能够撼动我们的这个宇宙时空,让位于遥远地球上的LIGO探测到呢?现在通常认为有如下四种: (1)旋进(In-spiral)或者合并的致密星双星系统。比如中子星或者黑洞的双星系统。非常类似于发布会当中的系统。 (2)快速旋转的致密天体。这类天体会通过周期性的引力波辐射损失掉角动量,它的信号的强度会随着非对称的程度增加而增加。可能的候选体包括非对称的中子星之类的。在《星际穿越》电影当中,教授说它发现了引力波,而它的其中一个产生机制很可能就是由一个快速转动的中子星,其表面大约2厘米的凸起所产生的(具体分析可以参阅由基普·索恩撰写的星际穿越一书)。 (3)随机的引力波背景。非常类似于我们通常熟知的宇宙背景辐射,这一类背景引力波,也通常叫做原初引力波,它是早期宇宙暴涨的遗迹。2014年由加州理工、哈佛大学等几个大学的研究人员所组成的BICEP2团队曾宣称利用南极望远镜找到了原初引力波,但是后来证实为银河系尘埃影响的结果。原初引力波的探测将是对暴胀宇宙模型的直接验证,对于它的探测依旧在努力寻找之中。 (4)超新星或者伽马射线暴爆发。恒星爆发时非对称性动力学性质也会产生引力波。而直接探测到来自于这些天体的引力波,将是提供对这些天体最直接而且最内部的信息。 除过LIGO之外,还有意大利的VIRGO引力波探测器,日本的KAGRA探测器以及英国德国的联合GEO-HF探测器。相信在不远的未来,引力波的探测事例会如同春笋般爆发,越来越多。 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0212/8dad832e823b89e.jpg 全球引力波天文台分布(来源于LIGO网站) 为一窥宇宙初生 毫无疑问引力波是对广义相对论的一个最直接的验证。另外它在弱场中已经得到验证,但是对已强引力之下的验证,之前却从来没有验证过。所以此次的观测,是对广义相对论的一个非常好的检验。 引力波以光速传播,它与物质的相互作用非常非常的弱,所以引力波可以给我们提供我们宇宙几乎无阻挡的图景,而这个几乎是无法利用我们熟知的电磁波来达到的。比如,利用引力波,我们可以看到宇宙的最早期,宇宙大爆炸之后的1.0E-36秒开始的宇宙形成过程,而对于电磁波而言,它最早只能看到大爆炸后的大约300,000之后的宇宙历史,在此之前,电磁波是不能给我们提供的。所以引力波是我们了解我们宇宙形成的最好工具。 如果还记得,在《星际穿越》电影中的结尾之时,主人公库珀身处一个5维时空的超体方体中,为了将从黑洞中心所提取出来的信息传递给身处4维时空的女儿墨菲,人为的制造引力波效应,成功将信息传递,从而人类得以解救。引力波从目前物理学家的认识来看,是唯一一种可以在不同维度传播的波。不同宇宙之间的碰撞,会产生引力波。说不定在不远的将来,我们也可以依靠引力波来判断多重宇宙的存在与否。 就如同一个天生的聋哑人,一直在听别人说声音的存在,突然有一天听力恢复了。我想我们此刻的心情也是差不多如此。引力波给我们打开了一扇全新的窗口。引力波是一种方式,是一种看待世界的方式。历史的发现轨迹告诉我们,每一扇新的窗口被打开,都会有令人称奇的发现。虽然LIGO的探测能力还是有限,一旦这个引力波的世界被撬开了一道小的裂缝,让我们看到了春天的种子,相信硕果累累的引力波丰收季节也不会太远。
引力波
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在一波又一波传言后,终于!北京时间2016年2月11日23:40左右,激光干涉引力波天
文台(LIGO)负责人、加州理工学院教授David Reitze宣布,人类首次发现了引力波。
发布会上究竟揭开了哪些谜团?与之前的传言有何不同吗?中国科学院国家天文台黑洞
来客团队(团队主要成员苟利军 研究员为国家天文台恒星级黑洞研究创新小组负责人
,而这次被探测到的引力波正是来自双黑洞系统),全面解读这场激动人心的发布会。
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年的引力波源GW150914被人类直接探测到,这是一个值得纪念的伟大时刻,一个新时代
的序幕正在拉开——地球人,欢迎你来到引力波时代!
激动人心的发布会结束了,其重点内容可以被简单归纳为三点:
(1)引力波终于被探测到了。
(2)引力波产生于两个恒星量级黑洞的合并(merger)。
(3)引力波是美国的激光干涉引力波天文台(英文简称LIGO)发现的。
接下来,让我们逐个分析和解释一下以上三点,从而对这项具有划时代意义的科学发现
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物理现象在微观尺度是没有时间方向的,只在宏观尺度下才有时间方向。
http://en.wikipedia.org/wiki/Arrow_of_time
那么,生命有时间方向吗?从老变少是否可能?从少回到母胎,似乎不可能。
依佛法,因无明而有行...,生命有时间方向性,不可逆。
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合肥工业大学是一所教育部直属的全国重点大学、国家“211工程”重点建设高校和 “
985工程”优势学科创新平台建设高校。更多有关合肥工业大学的信息请参阅:http://www.hfut.edu.cn/
合肥工业大学正在大力推动学科建设,对“制药工程”和“生物医学工程”进行资源整
合,新成立了医学工程学院。有关医学工程学院的背景,请参阅:http://yxgcxy.hfut.edu.cn/
为了加快生物医学工程的学科发展,合肥工业大学正在积极招聘各方英才。主要方向包
括但不限于:
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生物/医学电路与系统;
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生物/医学材料与器件;
基础医学(生理学、药理学、解剖学等)
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因为是新兴学科,学校提供了特殊人才政策。除了国家千人计划、长江学者以外,学校
还提供特聘黄山学者岗位,详情参见:http://rc... 阅读全帖
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【 以下文字转载自 ChemEng 讨论区 】
发信人: bighead10 (北美渔民), 信区: ChemEng
标 题: 最新美国硕士就业前景排名,转行方向选择 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Aug 2 19:02:54 2014, 美东)
【 以下文字转载自 biojailbreak 俱乐部 】
发信人: BandW (B&W), 信区: biojailbreak
标 题: 最新美国硕士就业前景排名,转行方向选择
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jul 24 13:14:26 2014, 美东)
福布斯通过查阅薪酬数据网站Payscale.com,获得了45个热门硕士专业的职业中期薪资
数据,然后计算出拥有各专业硕士学位的职场人士的职业中期薪资中位数,再结合美国
劳工统计局(BLS)预测的各个专业相关职业的就业增长率而综合评估得出结果。
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就业前景最差榜单上的许多领域提供高薪且稳定的技术性工作。机械工程、工业工程和
化学工程,这三个专业都在就业前景榜单中垫底,它们的预期就业增长率徘徊在4%-5%
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