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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
带人类倾听星辰大海之声
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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
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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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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... 阅读全帖
F**Y
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麻蛋哥再想不出比煎饼果子更简单更快捷更赚钱也更容易被老美接受的传统小吃了
B*Q
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咋样对付总要摆出比别人高明的牛鼻伪毛轮呢？
s****n
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【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: sautin (老将萨乌丁), 信区: Military
标 题: 老中马工矿工们能晒出比微软的3哥ceo更高的w2么？
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Feb 6 09:07:11 2014, 美东)
尼玛拿到20，30w的w2就屁颠屁颠的来这bso
没有进取心啊
s****n
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【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: sautin (老将萨乌丁), 信区: Military
标 题: 老中马工矿工们能晒出比微软的3哥ceo更高的w2么？
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Feb 6 09:07:11 2014, 美东)
尼玛拿到20，30w的w2就屁颠屁颠的来这bso
没有进取心啊
D**********s
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来自主题: HiFi版 - 是不是X3比E17更好用呢
你不用和我叫啥劲，我自己不知道，以前贴过别人的意见我觉得挺对。
以前这里有过一个宣扬偶极障板战胜一切的，也是偏颇的认为声场不错就无敌了，可是
还有很多方面没有达到。
这已经贴了不下十次了。。。原文出自「音響AV聖經」（普洛文化出版）
這是我第四次重新審視「音響二十要」。第一次在「音響論壇」第40期，隔了不久又寫
了一次，算是補述的材料。第三次為了第七屆音響大展我們自己編的手冊，我又寫了一
次。這次，則是以純音響多聲道的角度來審視「音響二十要」。
雖然純音響的多聲道系統還未普及到每個音響迷家裡，但在AV多聲道鋪天蓋地普及的壓
力下，純音響多聲道普及的那天終究會到來。想想看，假若今天鍾情於二聲道的音響迷
慢慢凋零，習慣於AV多聲道的年輕一代成熟之後，純音響多聲道是否會水到渠成呢？一
定會！只不過，純音響多聲道全面普及的日子受限於軟體規格的統一。等到DVD Audio
或SACD軟體出現在一般唱片行架上的時候，就是純音響多聲道普及的開始。
為了加入多聲道的思維，前瞻未來；還為了想要保純「音響二十要」的原貌，讓以前未
讀過原文的讀者得以看到源頭，所以這次我打算把「音響二十要」原文保留不改寫，另... 阅读全帖
L****8
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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
o***s
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9
央视春晚剧组谴责《沈阳晚报》记者“刻意剧透春晚”的声明出来后，招来舆论相反的回应。因为央视春晚“闹剧透”，已经是春晚开场前夕的常规节目了，春晚剧组从来就“半推半就”。
细读记者“惹祸”的报道文章，除了一些现场花边外，我实在看不出比春晚剧组官方公布的节目单有更多的“剧透”。惹祸文章如果真有价值，其价值不在于“剧透春晚”，而是就着冯小刚的话，用事实说话告诉观众：春晚无剧可透，大家不用期待了！
了解冯小刚的圈内人士说：“冯小刚每每电影上映到一半就在微博上掀起骂战，是一种营销方式，在这一点上他是很敬业的”；“冯小刚掀起的骂战都很巧合地在一些新片的宣传期，他其实不是心眼小，而是心眼多，每个心眼都闪着商业之光。”
冯小刚以他“中国最高票房导演”的履历充分证明，对于他，“挨骂”实在是只赚不赔的生意经，他敢于接手“怎么办都挨骂的春晚”，实在是因为他不是一个被动的“挨骂”导演，而是一个擅长于操演“骂战”的大导演，说准确点，他是没有“挨骂”，一定要“找骂”的导演。如果研究一下“冯小刚电影票房”与“冯小刚找骂”的关系，你就会发现，冯小刚导演“挨骂”，比他导演电影要高明百万倍。
在50后导演中，冯小刚比张艺谋... 阅读全帖
t*******a
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10
只能比歼-20低调！中国这一“重器”将挑战美国海底霸权
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时间：2017-10-02 10:03
•来源： 察网
•作者： 石江月
•浏览：228
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美国智库国际评估与战略中心专家理查德·费舍尔推测，解放军可能会建造14艘新一代
095型攻击核潜艇，“严重威胁美国太平洋舰队潜艇部队，美国导弹核潜艇将成为中国
潜艇的猎杀目标”。
就在中国迎来建国68周年之际，很多人都在为这个国家在今天取得的成就而欢欣鼓舞。
在军事技术和武器发展方面更能凸显中国近年来取得的巨大成果和进步，两天之前，中
国国防部正式宣布中国第五代战机歼-20已经服役。
只能比歼-20低调！中国这一“重器”将挑战美国海底霸权
其实，中国一个“大国重器”也获得了实力上的跃升，只是不太为人知，因为这种武器
的发展必须低调再低调——那就是核潜艇。不久前，中船重工在其官方社交媒体账号上
刊文总结近五年来的成绩，其中提到：中船重工交付了中国首艘航母辽宁舰及建造中的
首艘国产航母、新型核动力潜艇、蛟龙号深海载人作业潜器等推... 阅读全帖
z*******i
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11
来自主题: Military版 - 彭丽媛当然比蜜雪儿厉害多了
拿黑人或白人跟黃種人比外貿的都是腦子有問題的，種族審美標準本來就相差千萬里，
能比出個高下來？米歇爾在黑人裡邊不算最漂亮的，也不算最醜的；彭將軍在國人裡邊
也不算最漂亮的，也不算最漂亮的。
比歌喉是有普世標準的，彭將軍勝出；比智力也有普世標準，米歇爾勝出。
比幫夫，也有普世標準。米歇爾幫奧巴馬競選有一手，彭將軍幫習近平樹立正面形象有
先天條件。各有千秋。
至於在家裡的情況，只有這兩口子自己才知道，外人就別評價了。
a*****k
发帖数: 598
12
如果有好几个offer，大家都抢着要，那有可能
看到有些成交价是比listing price高的
后面的inspection啊，appraisal的时候再找机会砍砍价？
我家的房子买的时候出的full price，因为听说有人先给了offer，只比full price低一点点
b***y
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13
虽然黑卡拍raw加后期比手机拍jpg好得多，但色彩，层次，质感比残副还差得远，
更不要说全副了。黑卡的色彩差了点，如果直出还不如我的nexus 5x用hdr+ mode
拍出来的效果。
b***y
发帖数: 102
14
虽然黑卡拍raw加后期比手机拍jpg好得多，但色彩，层次，质感比残副还差得远，
更不要说全副了。黑卡的色彩差了点，如果直出还不如我的nexus 5x用hdr+ mode
拍出来的效果。
r*******g
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15
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: pwwp (歪哥), 信区: Military
标 题: 还有比这更牛逼的洗钱方式吗？ 大家也想想
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 19 22:33:31 2010, 美东)
一时还想不出比这更牛逼的了，包括好莱坞大片里的我都想了，想不出——
某国公司的老板去非洲一些国家拓展大业务，可非洲这些国家的头脑说，我们没钱。
某国老板说，没事！先欠着，不就是200亿美金嘛！
业务快完成了，某国国家领导人出访非洲，大手笔，代表某国人民，代表某国政府，援
助第三世界国家兄弟250亿美元，不白给啊， 是贷款！！！并强调贷款不附加任何条件！
于是，某国公司的老板拿到200亿美金的工程款。
两年后，非洲国家把那50亿也折腾光了。于是，某国国家领导人代表该国政府高调宣布
，免除非洲兄弟国家250亿美元的贷款！
一时间，某国国家的名字，OK!
很少人知道的是，某国公司的老板和某国国家领导人的关系....
只是举个例子，不确定真实性，各方勿作太多解读,就是讨论下可能的洗钱最高境界。
o***s
发帖数: 42149
16
清明悲剧
在中国，如果你问家长最憎恨哪个地方？很多家长可能会说：网吧！如果你问家长最怕什么？ 他们一定会回答：最怕娃娃沉迷网络！
近十年来，网游就像幽灵一样，在孩子们身边游荡。它让孩子们失魂落魄，沉迷其中却无力自拔！而因娃娃沉迷网络，引发的极端事件也屡见报端。但是，没有哪一条新闻，像这条新闻那样令人揪心：清明节放假当天，母亲把儿子从网吧拽出后，双双投江自尽，至今下落不明！
绝望的母亲
她哭着松开儿子的衣服
她探出一只脚站在江中，松开抓着儿子衣服的手哭喊道：“你还上网，我这就跳河这就死。”她快速往江中冲了几步，一个暗流涌来，她一个趔趄倒在江中，不见踪影。
绝望的儿子
他从施救者手中挣脱
他望了望父亲，又望了望江边，突然冲了过去。施救民警说：他原本抓住了孩子，但这个娃儿与其他落水者不同，并未拽住自己的衣服或抱着自己求生，而是奋力从他手臂中挣脱。
绝望的父亲
他跳河被拦 忍不住流泪发抖
见此情景的孙广明也冲向江中，哭喊着“我也不活了，我也去陪你们。”被岸上其他民警按住。一夜之间，突然失去妻儿的孙广明双目红肿，瘫坐在江边草丛，他流着泪忍不住浑身发抖。
4月4日清明小长假开始，就读于广元市实验中... 阅读全帖
p**p
发帖数: 10318
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一时还想不出比这更牛逼的了，包括好莱坞大片里的我都想了，想不出——
某国公司的老板去非洲一些国家拓展大业务，可非洲这些国家的头脑说，我们没钱。
某国老板说，没事！先欠着，不就是200亿美金嘛！
业务快完成了，某国国家领导人出访非洲，大手笔，代表某国人民，代表某国政府，援
助第三世界国家兄弟250亿美元，不白给啊， 是贷款！！！并强调贷款不附加任何条件！
于是，某国公司的老板拿到200亿美金的工程款。
两年后，非洲国家把那50亿也折腾光了。于是，某国国家领导人代表该国政府高调宣布
，免除非洲兄弟国家250亿美元的贷款！
一时间，某国国家的名字，OK!
很少人知道的是，某国公司的老板和某国国家领导人的关系....
只是举个例子，不确定真实性，各方勿作太多解读,就是讨论下可能的洗钱最高境界。
n****m
发帖数: 75
18
我，一时冲动，出offer比listing price高了1万。差点被老婆骂死。sigh!
j***g
发帖数: 11325
19
这三个机场是Co-terminal，航空公司定价时确实和其他没有co-terminal的情况不太一
样。具体原因我也不知道。
国际机票也有这种情况。UA的回国机票，有时候京进沪出/沪进京出比同一城市同一天
进出便宜
n**u
发帖数: 6997
20
中国那些大腕拍的东西现在已经没法看了
张艺谋那个什么狗屎三枪
简直是垃圾中的垃圾
花100万都能拍出比他那强的东西来
砸钱砸出那种垃圾
a*******9
发帖数: 239
21
赵本山是个不可多得的人才。他在眼界上比郭高得太多了。一个人再能，除了吃喝拉撒
睡，能干多大的事情？他能和辽大成立本山艺术学院培养未来人才，比郭搞的师徒式德
云社，强多了。当初诸葛亮经营蜀国每况愈下，最关键还是不重视人材培养。郭主持节
目反应很快且风趣，但对徒弟似乎睚眦必报，总搞旧社会那一套，感觉不是太好。所以
说人才培养更重要，尤其是当faculty的，如果能培养出比自己强的弟子，那才是真牛
人。
m****i
发帖数: 3406
22
你是什么东西，能代表大陆人么
事实上中国共产党是中国历史上最卑鄙最肮脏最坏的制度，
结合了封建主义，资本主义，社会主义里面最坏的东西
其实任何政治制度都比共产党强，即使是皇帝封建制度，
德国纳粹制度都比tg强，
就算共产世界里面，苏共，南共，东欧共产党都比中共强太多
f**o
发帖数: 12685
23
别扯鸡巴蛋了，你爷爷辈当年选择跟着共产党推翻国民党人头滚滚才上台，不服来战。


: 你是什么东西，能代表大陆人么

: 事实上中国共产党是中国历史上最卑鄙最肮脏最坏的制度，

: 结合了封建主义，资本主义，社会主义里面最坏的东西

: 其实任何政治制度都比共产党强，即使是皇帝封建制度，

: 德国纳粹制度都比tg强，

: 其实就算共产世界里面，苏共，南共，东欧共产党

: 都比中共强太多
s******6
发帖数: 748
24
没有什么不可能的，韩国20年后人均收入就可以达到日本的水平，中国当然肯定需要的
时间更长了，但是也会有一天的，我估计50-60年吧（我们现在比韩国大概落后20年）。
日本一直偏居亚洲文明的角落，长期以来与富庶的中原地带相比更本不值一提。在19-
20世纪世界重新洗牌的过程中，日本碰巧占了先机，得以有今日的成就。日本人证明了
亚洲人，特别是东亚人，可以创造出比敌西方的成熟工业社会，韩国的崛起进一步的证
明了这一点。日后中国社会发展到了成熟的地步，这个世界将会变得怎样？想起来真得
很激动人心。我觉得今后的20年，将会又是一次世界格局重新洗牌的过程，一个软硬实
力都将逐渐接近甚至超过美国的中国，将会怎样影响世界，让我们拭目以待。
s*****n
发帖数: 1636
25
据英国《每日邮报》3月25日报道，拿破仑1796年送给首任妻子约瑟芬·博阿尔内(Jos
éphine de Beauharnais)的纯金订婚戒指日前在法国巴黎以66万英镑(约合人民币623
万元)的价格拍出，高出估价47倍。买主是一名神秘商人。
2013年是博阿尔内诞辰250周年。这枚18世纪纯金戒指上有一颗蓝宝石和一颗钻石
，每颗重1克拉。拍卖行发言人艾米丽·韦伦(Emily Villane)说：“我做梦也没想到这
枚戒指会拍出比预估价高出47倍的价格，我们只考虑到戒指的市场价值，低估了它与拿
破仑和约瑟芬的联系。”
大约300人出席现场拍卖，有50人通过电话竞拍，还有40人通过电子邮件竞拍。韦
伦称，竞拍十分激烈，从预估价一路飙升至66万英镑。
1976年3月9日与拿破仑结婚时，博阿尔内已经是一个寡妇，并有一子一女。她的前
任丈夫在法国大革命中被斩首，她随后几年成了拿破仑的情妇。最初与拿破仑会面时，
她自称罗斯，后改名为约瑟芬，因为拿破仑更喜欢这样叫她。结婚后仅几天，拿破仑就
前往意大利参战，给博阿尔内写了许多情书。
1810年，因为博阿尔内无法再生育孩子，拿破仑与其离婚。拿破仑... 阅读全帖
q*******n
发帖数: 20306
26
包子饺子的馅, 技术含量比汉堡夹的那两片东西高, 包子饺子里面要有汁水, 而汉堡夹
不住汤水, 包子饺子趁热蘸酱吃, 比冷汉堡复杂多了.
c*******e
发帖数: 5818
27
你听不明白，cnn 是大媒体，直接要 trump 写支票 在媒体做广告，不做，就绕着弯着
诅咒你输，
这钱掏了，肯定有一部分落到cnn 的腰包。
car dealer，说你得掏钱买新车，要不你开现在的旧车早晚要出事儿。
我看就该骂这个dealer，不但鼓动掏钱，不掏，就咒你 出车祸。
S*******W
发帖数: 1352
28
年底出去玩，想搞一个很轻便的相机。
单反每次又要抱娃又要拿手推车实在是不想带了。
有心入一个新出的小黑卡，不知道是否有必要。
手上iphone 6s拍的照片尚可，肯定不如我手上的单反。
就是不知道小黑卡能达到全副多少的功力。
没空坐下来好好后处理，JPG直出小黑卡vs手机，优势大么？
S*******W
发帖数: 1352
29
年底出去玩，想搞一个很轻便的相机。
单反每次又要抱娃又要拿手推车实在是不想带了。
有心入一个新出的小黑卡，不知道是否有必要。
手上iphone 6s拍的照片尚可，肯定不如我手上的单反。
就是不知道小黑卡能达到全副多少的功力。
没空坐下来好好后处理，JPG直出小黑卡vs手机，优势大么？
v********d
发帖数: 1155
30
来自主题: _LaureShang版 - 昨天晚上吧里好象出大事了
这种事情，早出比晚出好。迟早都会暴露。芝麻内部搞清楚了就好了。
32红了，当然会牵扯到很多利益。商业社会嘛，多少人都瞄上32这块大肥肉。
我觉得帖吧吧主出来说话很好，稳定广大芝麻的情绪。
J********n
发帖数: 215
31
来自主题: Military版 - 台大医院：左脸进右太阳穴出
刘瞎子元帅当年是眼睛进太阳穴出
比连兄还是要差一点点的
m********5
发帖数: 17667
32
凡是中国搞出来的高科技都要反对
那是共产主义的苗
说白了，就是自恨，中国如果搞出比西方先进的东西，你让外F和舔美派怎么活？

发帖数: 1
33
上大龙啊，一百个一笼，三十龙就是三千个，一天出四锅12k个，一个卖1块，一万2入账

发帖数: 1
34
布鲁克林的老黑一出地铁就有热包子吃，你说布鲁波哥要不要给书搬个奖章？
h***n
发帖数: 1275
35
来自主题: Military版 - 锁娃出几个大数学家
陶少年成名，名气大到可比当年的费曼，得菲尔兹算不上成就
至于中国，学术上看不出比马来亚强，就不要说了

发帖数: 1
36
哈哈哈哈，連川普都想不到的彎兒，竟然黑美新版川粉想出來了，哈哈哈哈，you made
my day.
c****l
发帖数: 1693
37
nod nod,基本找不出比村长还差的。
m******u
发帖数: 12400
38
来自主题: Stock版 - 后悔出了MPO
明天追mpo，能在6上下5分钱买到吗？买回时不想出比我卖出的价钱高。
G***a
发帖数: 27294
39
来自主题: Fitness版 - 减肥班出了个１８２高的mm
虽然露骨点儿，但是想不出比＂来劲＂更好的词儿形容你
haha
u***t
发帖数: 3986
40
再花10倍的前也拍不出比这个好的效果
http://cgi.ebay.com/ws/eBayISAPI.dll?ViewItem&item=320676935775
l********y
发帖数: 2489
41
推个冷门机，富士x70，等效28mm，翻转触摸自拍方便，也可以机内裁成35mm和50mm，
比较大的问题是录像对焦和画质都是渣。上张直出样片：
c********e
发帖数: 1740
42
这个我真不敢苟同。在手机屏幕上看，哄哄自己罢了。黑卡出来的不错。jpg选好模式
，直出也好。
另外，黑卡也可以PK残副加套头。
黑卡出来的可以打印20x30，手机谁试过？
b***y
发帖数: 102
43
黑卡确实技术领先，性能平衡，你需要录像无脑入黑卡。如果只要直出jpg还是富士和
佳能色彩比较好。
l********y
发帖数: 2489
44
推个冷门机，富士x70，等效28mm，翻转触摸自拍方便，也可以机内裁成35mm和50mm，
比较大的问题是录像对焦和画质都是渣。上张直出样片：
c********e
发帖数: 1740
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这个我真不敢苟同。在手机屏幕上看，哄哄自己罢了。黑卡出来的不错。jpg选好模式
，直出也好。
另外，黑卡也可以PK残副加套头。
黑卡出来的可以打印20x30，手机谁试过？
b***y
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46
黑卡确实技术领先，性能平衡，你需要录像无脑入黑卡。如果只要直出jpg还是富士和
佳能色彩比较好。
o**y
发帖数: 1758
47
来自主题: TVChinese版 - 步步和甄嬛炸出我千年潜水员
本来觉得步步不错
甄嬛一出 比步步好太多了
当然了甄嬛最大的失误是找错了皇帝
不是因为他老 而是自负为演技实力派 演得那叫一个烂！
孙俪很棒 小姨多鹤 和 甄嬛 觉得是她演得很好的片子
s****r
发帖数: 31686
48
但是人家的last name比中国多多了
不要尽整这些田鸡赛马的事情
b**k
发帖数: 3472
49
这不废话吗，5万阿三里如果还找不出比7千老中强的，阿三可以集体去跳恒河了

过。
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