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全部话题 - 话题: 观测
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s*****n
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1
韩国航天部门人员20日说,俄罗斯定于本周为韩国发射一颗多用途卫星,可全天候观
测地球。
这颗卫星名为“阿里郎5”号。韩国航天研究所一些官员告诉韩联社记者,卫星定
于当地时间22日在俄罗斯亚斯内发射场发射。
“阿里郎5”号卫星质量为1315千克,将在距离地球平均约550公里的轨道运行,设
计寿命5年。
这颗卫星配备合成孔径雷达,可在各种天气条件下观测地表。韩国航天研究所一名
官员说:“"阿里郎5"号多用途卫星的高分辨率雷达将在多个领域发挥重要作用,比如
海洋管理、灾害和陆地监测。”
这颗卫星原定两年前升空,然而韩方认定俄方发射场有问题,因而推迟发射。
韩国现在有7颗卫星在轨道上运行,包括3颗商用卫星。韩国定于2014年下半年发射
另一颗多用途卫星
c******n
发帖数: 16403
2
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: ableflying (abletofly), 信区: Military
标 题: 人类已观测到的宇宙全貌(高清版)非常震撼!你会为这个宇宙的博大而震撼
关键字: 人类已观测到的宇宙全貌
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Oct 7 00:30:57 2011, 美东)
h******g
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3
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发信人: ableflying (abletofly), 信区: Military
标 题: 人类已观测到的宇宙全貌(高清版)非常震撼!你会为这个宇宙的博大而震撼
关键字: 人类已观测到的宇宙全貌
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Oct 7 00:30:57 2011, 美东)
h******g
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4
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
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标 题: 人类已观测到的宇宙全貌(高清版)非常震撼!你会为这个宇宙的博大而震撼
关键字: 人类已观测到的宇宙全貌
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Oct 7 00:30:57 2011, 美东)
r****z
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5
应该是有预言的,不然也不会想到去有意观测。
天文和其他物理实验不同,因为无法人为设计实验,只有靠被动地观测,所以天文理论
一般远没有到基础物理理论那样的系统和完善,而且很少是一个或几个人单独做出来的
,所以就目前来说实验的意义还是要远大于理论。而你所说的预言后验证给理论颁奖,
都是物理的,和天文的情况很不一样。
这有点类似生物,生物是因为研究对象的复杂性导致理论系统化困难,天文是因为研究
对象不可控性使得实验不易,从而导致理论不易完善。
f*r
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6
来自主题: Astronomy版 - 土星的观测
土星的体积几乎是木星的一半。土星有浓密的云层,有23个天然卫星。 在上星的赤
道平面上围绕着一个美丽的光环,这是土星的最突出的特征。上星的光 环是由无数的质
点组成的,这些质点都和卫星一样围绕着土星旋转。用小望远镜观测土 星,可以侧重观
测土星的光环。
长期用望远镜观测土星,还可以发现它的光环的方位是会改变的。当光环平面正对
着我们的时候,光环就成为一条细线,这是因为光环特别薄。土星光环的宽度约二、三
十万公里,但它的厚度只有十几公里,最大厚度也不超过150公里。土星的光环被若干 暗
缝所分开,成为好几个环。 用小望远镜还有可能看到土星的最大卫星土卫六,它约16天
左右绕土星运行一周。 它的直径约4840公里,是太阳系中最大的一个卫星,比水星还要
大。土卫六的上面有大 气层,这也是太阳系卫星中仅有的现象。
s*****t
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7
新观测证实宇宙在大尺度上是均匀的
科学时报讯: 望着夏夜天空中繁星灿烂的银河,很容易让人觉得宇宙间物质的分布是不
均匀的。然而根据大爆炸理论,在大尺度上宇宙应当是均匀的,微波背景辐射就是一个
很好的例证。英国科学家的一项最新研究成果进一步证实了上述说法的正确性。
科学界普遍认为,我们的宇宙产生于大约150亿年前的一次大爆炸,在那之后,宇宙就不
断地膨胀至今。大爆炸之初,宇宙的温度高得惊人。随着膨胀的进行,宇宙的温度不断
降低,到现在平均只有绝对温度2.7度(相当于零下270.46摄氏度)左右。20世纪60年
代人们就观测到了所谓的“微波背景辐射”——宇宙间到处充满了这种相当于2.7度黑
体发出的微波,这是大爆炸的证据之一。
更进一步,人们还发现了在全天范围内宇宙的温度惊人的一致。大爆炸理论认为,这表
明了大爆炸之初的高速膨胀就像吹气球一样“抹平”了宇宙间物质分布的不均匀性。尽
管我们用肉眼看到的天体并非均匀分布在整个天空,但是在宇宙学的尺度上,物质确实
是均匀分布的。无论在哪个方向上测量微波背景辐射,人们都能大致得到绝对温标2.7
度这个数字。
这种各向同性的微波背景辐射还是有微小的差
g****e
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8
来自主题: Astronomy版 - 国际空间站观测马拉松(转载)
发信人: asteroid (小行星), 信区: Astronomy
标 题: Re: [英文快讯] 国际空间站观测马拉松(转载)
发信站: BBS 水木清华站 (Tue May 20 07:27:31 2003), 转信
一个简单的说明:最近北半球中纬度地区的卫星观测者将有机会在一个晚上直接用
肉眼看到五次以上的国际空间站。对北京而言在21号(明天)晚上有6次机会,22号
(后天)和23号(大后天)各有5次机会。(预报时间马上发,其它地方的预报大家
可以去www.heavens-above.com查)看看哪位一个晚上能看到最多次的国际空间站。。。
一个象“马拉松”一样的观测挑战。
另外,谁有空查一下目前空间站上面的情况,我记得以前和DonkeyII在兴隆的时候
去过国际空间站的主页,能查到具体每个时间上面进行的活动。可以事先查出来
过境的时候宇航员都在干嘛。。。
g****e
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9
发信人: stariver (※跳坑专家※悼念表妹※梦里依稀慈母泪※), 信区: News
标 题: 天文爱好者3月下旬将可以肉眼观测五星连珠
发信站: BBS 水木清华站 (Sat Mar 6 20:19:14 2004), 转信
现在,除了水星,我们已经能够看到金星、火星、土星和木星,到了3月下旬,人们
将可以在黄昏时分见到水星,当然离太阳非常近。这时候,位于西方太空中的金星比较高
也很明亮,火星比去年夏季看上去暗一些,位置在西南方。傍晚,土星大约正在我们的头
顶上,木星在东南方向。科学家说,观测它们的最佳时间是在3月22日至31日。
来源:《北京晚报》
s*****t
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10
http://www.sina.com.cn 2005年07月20日 20:08 新华网
新华网北京7月20日电 (记者 俞铮) 中国科学院上海天文台的科学家成功观测到了有
记载的最大一次天体爆炸的余辉,并测定出这次爆炸发生在离地球至少2万光年的宇宙深处
,远远在毁灭地球的“安全距离”之外。
参与这次国际合作研究的宫崎敦史博士20日对新华社记者说:“这是迄今为止天文学
家在太阳系外发现的最大一次爆炸。虽然人的肉眼无法看到,但能量极强的爆炸导致所有
望远镜都‘看花了眼睛’,地球上的无线通讯也短暂地受到了影响。”
去年12月27日,银河系人马座的一颗中子星突然爆炸,短短0.2秒内,其释放出的伽马
射线相当于太阳25万年里发出能量的总和。
爆炸发生后,美国、印度、澳大利亚、西班牙、日本的大型射电望远镜阵迅速行动,
“抓住”了爆炸余辉。包括中国、日本专家在内的国际研究小组最近在英国《自然》杂志
上发表了这一重大发现的研究报告。
日本学者宫崎博士正在上海天文台进行博士后研究,他利用设在日本的野边山毫米波
望远镜阵,观测并记录了与剧烈爆炸相对应的射电辐射衰减轮廓。
宫崎博士说:“这次爆炸发生的地点
s*****t
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11
新浪科技讯 北京时间10月3日消息,据国外媒体报道,美国科学家日前表示,他们成功
地观测到了太阳风暴撕裂慧星“尾巴”的整个过程。美国宇航局(NASA)的卫星也对这一
过程进行了全程拍摄。
这次极为壮观的宇宙碰撞发生在4月20日,当时太阳爆发了一次日冕物质喷射,猛
烈而直接地射入了正在绕太阳旋转的彗星“恩克”的运行轨道中。当这团磁化气体云横
扫过彗星时,彗星的拖尾猛地一亮,然后完全脱离透明的冰状慧核而去。美国宇航局的
两颗日地关系观测台卫星捕获到了整个过程,并将发布最新的图像和视频。美国海军研
究实验室的安格拉斯-沃利达斯说:“看到这些图像时,我们肃然起敬。这是我们首次
亲眼见证日冕物质喷射与彗星相撞,彗星的拖尾看上去就像是蛋糕上的糖霜。”
美国科学家称,太阳风对彗星“尾巴”的破坏作用并没有那么持久。通过对彗星“
尾巴”的观测,科学家们可以得出太阳风暴的活动规律。一般的太阳风暴可以89.4474
万英里每小时的速度把彗星“尾巴”撕裂,而最强烈的太阳风暴中带电粒子速度可达
2200万英里每小时。科学家说:“对于太阳风暴,我们目前还知之甚少。但在太阳活动
强烈时,我们就可以更多地了解太阳风暴
d********r
发帖数: 303
12
来自主题: Astronomy版 - 首次观测猎户座星云
先自我庆祝一下。 首次使用15X70双筒望远镜观测了猎户座星云。 当然与照片不同,
一点颜色也没有。 但是轮廓很清楚。当然,里面的四颗星星是看不见的。
转载一篇有关该星云的文章。
M42是位于猎户座的发射和反射星云,也就是著名的猎户座大星云。用肉眼看来,猎户
座中构成“宝剑”的有三颗星,中间一颗是较模糊的亮斑,它不是单颗星,而是一个星
云,这就是M42。它是一个有发射线的明亮弥漫星云,距离约1500至1600光年,直径约16
光年或再大些,质量约300个太阳质量。猎户座星云是猎户星协的核心,在星云的附近
有许多恒星组成一个银河星团,称为猎户座星云星团,著名的“猎户座四边形”聚星就位
于星云之中。在猎户座星云星团和猎户座四边形中,有许多表面温度高达几万度的热星
,它们发出的强烈的紫外辐射使星云受到激发而产生辐射,因此星云的光谱主要是发射
线。射电观测发现猎户座星云以每秒 8公里的速度离开猎户座星云星团。猎户座星云是
一个非常年轻的天体,那里不但有许多年轻的恒星,而且还有许多星前天体。如1966年
在猎户座星云中发现黑体温度只有600K的红外星,它可能是一个处于引力收缩中的原恒
星,估计半
s*****r
发帖数: 469
13
http://news.ifeng.com/mil/1/200901/0124_339_983112.shtml
日本23日以“一箭八星”的方式发射世界首颗温室气体观测卫星“呼吸”号。
“呼吸”号预计今后5年从太空搜集全球二氧化碳和甲烷浓度分布信息,为制定减排政
策提供证据。
日本希望这次发射既能推动环保事业,又能凸显日产火箭运载卫星的竞争力,进而吸引
更多商业订单。
三破纪录
一枚日产黑、白、橙色相间H2A火箭搭载8颗卫星,当地时间23日12时54分(北京时间11
时54分)从日本首都东
京西南大约970公里处的鹿儿岛县种子岛航天发射中心发射升空。
这次发射以温室气体观测卫星“呼吸”号为主角。H2A火箭离地约16分钟后,“呼吸”
号与火箭成功分离,种子岛
内科研人员、游客和学生欢呼鼓掌。
“呼吸”号由日本宇宙航空研究开发机构和环境省共同开发。宇宙航空研究开发机构和
H2A火箭生产商三菱重工
说,“呼吸”号是世界第一颗从太空监测温室气体浓度分布的卫星。
由于7颗小型卫星也随“呼吸”号一道升空,这次发射创下日产火箭一次搭载卫星数量
最多纪录。
宇宙航空研究开发机构说,这次发射耗资85亿日
d*****g
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14
来自主题: Mathematics版 - 问一个连续数据观测的问题
一个物理量 X 随时间变化比较小,而它的观测量 x 信噪比比较低,需要较长
时间取平均。现在对 X 进行持续观测,希望能探测到它随时间的变化,这样就会
遇到一个矛盾,即得到较高的精度需要较长时间的平均,但这样一来这个时间范围
内的变化就检测不到了。请问有无比较好的办法来处理这个问题?最近在看贝叶斯
统计的一些东西,希望在对 X 进行参数估计的时候能把先验信息利用上,这个思路
有无帮助?多谢。
c*****i
发帖数: 11737
15
应该说是很好的工作,虽然主要是材料上的突破。在Magnetic Topological Insulator
中寻找反常量子Hall Effect是这几年凝聚态物理的一个热点,很多组都在做,应该说
竞争还是很激烈的。薛其坤团队能率先做出来是很了不起的,说明薛其坤组在在置备
MTI上已经达到很深的造诣了,按这个趋势下去,理论预言的TI的各种奇妙性质都很有
可能被这个团队率先观测到,那样的话薛其坤真的很有可能得诺贝尔奖。
过去的十年里逐步实现了Spin Hall Effect, Quantum Spin Hall Effect,并在后者的
基础上提出了Topological Insulator的概念,现在又观测到了理论上预言的Anomalous
Quantum Hall Effect, 应该说会给这个领域颁个Nobel奖的。如果颁奖,张守成,
Awschalom和德国那个组的Leader应该获奖,如果薛其坤的运气好一点,也可能替代
Awshalom获奖(如果给Spintronics颁个奖的话,肯定有Awshalom)。
f*r
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16
来自主题: _Astronomy版 - 土星的观测
土星的体积几乎是木星的一半。土星有浓密的云层,有23个天然卫星。 在上星的赤
道平面上围绕着一个美丽的光环,这是土星的最突出的特征。上星的光 环是由无数的质
点组成的,这些质点都和卫星一样围绕着土星旋转。用小望远镜观测土 星,可以侧重观
测土星的光环。
长期用望远镜观测土星,还可以发现它的光环的方位是会改变的。当光环平面正对
着我们的时候,光环就成为一条细线,这是因为光环特别薄。土星光环的宽度约二、三
十万公里,但它的厚度只有十几公里,最大厚度也不超过150公里。土星的光环被若干 暗
缝所分开,成为好几个环。 用小望远镜还有可能看到土星的最大卫星土卫六,它约16天
左右绕土星运行一周。 它的直径约4840公里,是太阳系中最大的一个卫星,比水星还要
大。土卫六的上面有大 气层,这也是太阳系卫星中仅有的现象。
s*****t
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新观测证实宇宙在大尺度上是均匀的
科学时报讯: 望着夏夜天空中繁星灿烂的银河,很容易让人觉得宇宙间物质的分布是不
均匀的。然而根据大爆炸理论,在大尺度上宇宙应当是均匀的,微波背景辐射就是一个
很好的例证。英国科学家的一项最新研究成果进一步证实了上述说法的正确性。
科学界普遍认为,我们的宇宙产生于大约150亿年前的一次大爆炸,在那之后,宇宙就不
断地膨胀至今。大爆炸之初,宇宙的温度高得惊人。随着膨胀的进行,宇宙的温度不断
降低,到现在平均只有绝对温度2.7度(相当于零下270.46摄氏度)左右。20世纪60年
代人们就观测到了所谓的“微波背景辐射”——宇宙间到处充满了这种相当于2.7度黑
体发出的微波,这是大爆炸的证据之一。
更进一步,人们还发现了在全天范围内宇宙的温度惊人的一致。大爆炸理论认为,这表
明了大爆炸之初的高速膨胀就像吹气球一样“抹平”了宇宙间物质分布的不均匀性。尽
管我们用肉眼看到的天体并非均匀分布在整个天空,但是在宇宙学的尺度上,物质确实
是均匀分布的。无论在哪个方向上测量微波背景辐射,人们都能大致得到绝对温标2.7
度这个数字。
这种各向同性的微波背景辐射还是有微小的差
g****e
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来自主题: _Astronomy版 - 国际空间站观测马拉松(转载)
发信人: asteroid (小行星), 信区: Astronomy
标 题: Re: [英文快讯] 国际空间站观测马拉松(转载)
发信站: BBS 水木清华站 (Tue May 20 07:27:31 2003), 转信
一个简单的说明:最近北半球中纬度地区的卫星观测者将有机会在一个晚上直接用
肉眼看到五次以上的国际空间站。对北京而言在21号(明天)晚上有6次机会,22号
(后天)和23号(大后天)各有5次机会。(预报时间马上发,其它地方的预报大家
可以去www.heavens-above.com查)看看哪位一个晚上能看到最多次的国际空间站。。。
一个象“马拉松”一样的观测挑战。
另外,谁有空查一下目前空间站上面的情况,我记得以前和DonkeyII在兴隆的时候
去过国际空间站的主页,能查到具体每个时间上面进行的活动。可以事先查出来
过境的时候宇航员都在干嘛。。。
g****e
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发信人: stariver (※跳坑专家※悼念表妹※梦里依稀慈母泪※), 信区: News
标 题: 天文爱好者3月下旬将可以肉眼观测五星连珠
发信站: BBS 水木清华站 (Sat Mar 6 20:19:14 2004), 转信
现在,除了水星,我们已经能够看到金星、火星、土星和木星,到了3月下旬,人们
将可以在黄昏时分见到水星,当然离太阳非常近。这时候,位于西方太空中的金星比较高
也很明亮,火星比去年夏季看上去暗一些,位置在西南方。傍晚,土星大约正在我们的头
顶上,木星在东南方向。科学家说,观测它们的最佳时间是在3月22日至31日。
来源:《北京晚报》
s*****t
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20
http://www.sina.com.cn 2005年07月20日 20:08 新华网
新华网北京7月20日电 (记者 俞铮) 中国科学院上海天文台的科学家成功观测到了有
记载的最大一次天体爆炸的余辉,并测定出这次爆炸发生在离地球至少2万光年的宇宙深处
,远远在毁灭地球的“安全距离”之外。
参与这次国际合作研究的宫崎敦史博士20日对新华社记者说:“这是迄今为止天文学
家在太阳系外发现的最大一次爆炸。虽然人的肉眼无法看到,但能量极强的爆炸导致所有
望远镜都‘看花了眼睛’,地球上的无线通讯也短暂地受到了影响。”
去年12月27日,银河系人马座的一颗中子星突然爆炸,短短0.2秒内,其释放出的伽马
射线相当于太阳25万年里发出能量的总和。
爆炸发生后,美国、印度、澳大利亚、西班牙、日本的大型射电望远镜阵迅速行动,
“抓住”了爆炸余辉。包括中国、日本专家在内的国际研究小组最近在英国《自然》杂志
上发表了这一重大发现的研究报告。
日本学者宫崎博士正在上海天文台进行博士后研究,他利用设在日本的野边山毫米波
望远镜阵,观测并记录了与剧烈爆炸相对应的射电辐射衰减轮廓。
宫崎博士说:“这次爆炸发生的地点
s*****t
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新浪科技讯 北京时间10月3日消息,据国外媒体报道,美国科学家日前表示,他们成功
地观测到了太阳风暴撕裂慧星“尾巴”的整个过程。美国宇航局(NASA)的卫星也对这一
过程进行了全程拍摄。
这次极为壮观的宇宙碰撞发生在4月20日,当时太阳爆发了一次日冕物质喷射,猛
烈而直接地射入了正在绕太阳旋转的彗星“恩克”的运行轨道中。当这团磁化气体云横
扫过彗星时,彗星的拖尾猛地一亮,然后完全脱离透明的冰状慧核而去。美国宇航局的
两颗日地关系观测台卫星捕获到了整个过程,并将发布最新的图像和视频。美国海军研
究实验室的安格拉斯-沃利达斯说:“看到这些图像时,我们肃然起敬。这是我们首次
亲眼见证日冕物质喷射与彗星相撞,彗星的拖尾看上去就像是蛋糕上的糖霜。”
美国科学家称,太阳风对彗星“尾巴”的破坏作用并没有那么持久。通过对彗星“
尾巴”的观测,科学家们可以得出太阳风暴的活动规律。一般的太阳风暴可以89.4474
万英里每小时的速度把彗星“尾巴”撕裂,而最强烈的太阳风暴中带电粒子速度可达
2200万英里每小时。科学家说:“对于太阳风暴,我们目前还知之甚少。但在太阳活动
强烈时,我们就可以更多地了解太阳风暴
b**********n
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22
来自主题: Military版 - 东京都内,刚刚观测到铯和碘。
#
[凤凰李淼]
凤凰李淼:东京都内,刚刚观测到铯和碘。这是核分裂反应时出现的放射性物质。是微
量。
z**********u
发帖数: 754
23
来自主题: Military版 - %%%%今天观测结果%%%%
偶观测了日本今天要震
c******2
发帖数: 4019
24
来自主题: Military版 - %%%%今天观测结果%%%%

观测一下接下去啥紧俏?
a********g
发帖数: 104
25
【 以下文字转载自 ChinaNews2 讨论区 】
发信人: liyapeng89 (passwd89), 信区: ChinaNews2
标 题: 人类已观测到的宇宙全貌(高清版)非常震撼!
关键字: 宇宙全貌
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 6 00:56:28 2011, 美东)
z*******3
发帖数: 704
26
经我老长期观测,Cheung NMB 高级黑毛
e*****s
发帖数: 7359
27
扯淡,宏观就有可能出现观测影响结果的,要不薛定谔毛的毒药就不用电子行为启动了
n*****n
发帖数: 1634
28
QQ也成功观测到了,
M********4
发帖数: 1272
29
【 以下文字转载自 Returnee 讨论区 】
发信人: ModelWife4 (乳酱戏海鳖), 信区: Returnee
标 题: 红脖子观测到老中喜欢炫耀他们的中国护照
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jul 19 12:24:01 2014, 美东)
AA138离开(和到达),在一个非常方便的时间转机。在众多的AA138乘客都不在他们的
PNR的第一段或最后(许多是从CX连接,并在某处继续上)。 UA还飞出港运会,但中午
前,他们没有那个CX可以提供连接。航班到ORD或JFK或洛杉矶国际机场(国泰)不提供
作为DFW尽可能多的连接机会。
这是相对于AA137(DFW-HKG),其中大部分乘客都在HKG终止自己的行程,而不是连接
到其他地方。这是由于迟到(~6PM),它减少了可用的连接选项。
当我最后一次飞行这一行,我注意到外部行程(DFW-HKG)大部分乘客是美国人,而在
回程时,许多是中国大陆人(他们似乎更喜欢拿出他们的护照)。
https://www.flyertalk.com/forum/american-airlines-aadvantage-pre-merg... 阅读全帖
f********1
发帖数: 1601
30
每次我听到新闻观测到几亿光年外的什么星系,听起来感觉就是看到几亿年前的银河系
似的。
b***y
发帖数: 14281
31
要是宇宙是个闭合曲面就有可能。可惜目前观测好象不是。

★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.4
p*********o
发帖数: 208
32
等对宇宙观测到一些有趣的东西后再去研究,建立理论,验证时,再造对撞机也不迟。
现在粒子对撞机根本不值得去造。
科学发展需要对社会发展要有贡献,若成本很大,贡献难以实现,且毫无头绪而去乱花
钱,那么谁投资,谁土豪。而且你只是个土豪。
p*********o
发帖数: 208
33
那是你观测手段不行,你觉得人造对撞机,会比宇宙中自然产生的结果数据多?不会吃
不要告诉
别人那不是吃的。
多弄些望远镜,不管光学的,射电的,还是 列阵的,送上天的,按在月亮上,手段要
加强。
n*******4
发帖数: 2285
34
观测宇宙射线不靠望远镜,无论光学还是射电的,要靠探测器列阵,面积好几平方公里
。送上月球?那不比在地球上造对撞机贵许多倍?
高能物理有能量前沿,和亮度前沿。亮度前沿就是讲单位时间产生的事件多,才能找稀
有事件。席格子要在一万亿次事件中才能找到一个的量级。你等宇宙射线里找席格子,
估计得等几十万年吧。
G****1
发帖数: 8414
35
赫赫,尼哥观测地球,开什么玩笑。
b*******8
发帖数: 37364
36
张某在狱中也不能肯定自己是否杀人 有时回忆是 又是不是 其他人的回忆也有类似情况
只要一回忆 就是观测 就会按概率坍塌

★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
b*******8
发帖数: 37364
37
不仅一个宇宙能分裂成多个平行宇宙 反过来多个也能合并成一个 这也能消解只分裂带
来的数量爆炸
在找到物证前 当前这个宇宙是前面哪个演变来的 是一个概率分布 只有观测到物证才
能引起坍塌

★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5
v**e
发帖数: 8422
38
测量船远望六号开赴太平洋执行嫦娥二号观测任务,日本飞机军舰来“跟踪”
作者:ccl 发表日期:2010-09-28
远望号船队又出海了。而我跟随的,正是中国最先进的航天远洋测量船——远望六号。
随着远程运载火箭和人造卫星的相继问世,想要全程跟踪测控仅凭陆地上的测控站
是远远不够的,必须将测控范围延伸到浩瀚辽阔的海洋。远望号测量船队正是这样的一
个个机动航天测控站。1977年,远望一号、二号船相继下水,我国成为全球第4个拥有
航天测量船的国家。三十多年来,远望三号至六号船相继投入使用。
离港时登上远望六号,就有一种很“惊艳”的感觉。这艘船长222.2米,宽25.2米
,排水量达到24966吨。船上的一位负责人向我透露,远望六号船的造价昂贵,举个例
子来说,船顶部甲板的防滑橡胶垫是德国进口的,价格高达900元/平方米。“从某种程
度上来说,这也是我们国家综合国力的体现,我们的船在外港停靠的时候,有很多华人
华侨留学生看了之后都为祖国的强大感到自豪。”
出发了,伴随着一声嘹亮的汽笛声,远望六号船驶离了江南某港口到达长江入海口
。不料天有不测风云,出发后的第二天就碰上了热带风暴,狂风卷着巨浪,
xt
发帖数: 17532
39
中国的观测日食所用工具五花八门,印度都是统一的:
s**e
发帖数: 1498
40
要观测行业。伦镍伦钴沪镍是一定要追踪的。
g*****o
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wow...你爱好广泛而又高雅。。。不是开飞机就是观测太空。。。佩服。。

预报挺准的:
http://www.heavens-above.com/PassDetails.asp?lat=40.067183&lng=-105.201417&loc=Boulder_home&alt=1611&tz=MST&satid=33386&date=39719.0779092593
我以前看到过国际空间站和航天飞机, 看到过铱星, 今天也看看中国人的飞船.
飞船接近天龙座方位前被我肉眼发现, 然后用7X50双筒望远镜跟踪近两分钟, 直到飞船
在东方进入地球的阴影. 在双筒望远镜里看着飞船在银河如尘的繁星前掠过, 还是很壮
观的.
你们这帮人都出去玩去了, 把我留在Boulder干这爱国的差事, 哼唧.
c******n
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银河系盘面方向上的宇宙无法得到观测
s***e
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光速不能超越指的是信息的传输速度有个极限。宇宙膨胀是空间
本身的增大,不存在这个限制。
可观测宇宙的极限大概就是光速乘以当前年龄。
x*****7
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来自主题: WaterWorld版 - Re: %%%%今天观测结果%%%% (转载)
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: xiaxie7 (虾蟹), 信区: Military
标 题: Re: %%%%今天观测结果%%%%
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 18 00:01:52 2011, 美东)
请美国中部和西部的同学和我一起看云。如果您在加拿大西部,请朝西南方向看云。
每天看三次,提高预测准确度。
最近两年多发生了这么多大地震,我对各种地震云相当熟悉了。
D*****d
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【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: bobolan88 (波波熊), 信区: Military
标 题: 马航事件是人类第一次观测到的宏观量子现象!
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Mar 11 21:42:10 2014, 美东)
具有划时代意义,炸药奖的候选
飞机以概率飞往各个方向
以概率随机掉头
整个飞机幽灵一样出现在各个位置
飞机坠毁与否
乘客遇难与否
就是个薛定谔猫
以后东南亚将长时间内
不断偶尔出现这个幽灵航班
然后又神秘消失
a***e
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CMB测量牛叉,但是解释就多了
你去看看黑体的定义就会发现宇宙
这个辐射腔符合黑体空腔的所有要求
这个观测结过有趣的地方不是CMB的
存在,而是为什么是2.7K和为什么和
平衡态黑体辐射的高度吻合
要是哪个理论把2.7K用现在的宇宙
密度,年龄算出来,丫诺贝尔妥妥的
为啥不是2或者4K是个严肃问题
红移这事以前狠牛叉
现在得悠着点,多普勒红移引力红移
在绝大多数质量的分布和运动未知的
时候,还是得忍忍,别急忙宣布真理
r****z
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你这不就是说明为啥诺贝尔奖给了 CMB 测量没给理论嘛。
科学总是在不断发展的,要是按你的观点,大家都别忙着发表,等着那个闪着上帝光辉
的真理显灵了再 claim 各自的成果?这和宗教崇拜有什么区别?
真理不是绝对的,相对地心说,日心说就是真理,因为它能解释更多的现象,更准确地
预言观测结果,尽管现在我们知道太阳也不是宇宙的中心。
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
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... 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
o*****r
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这个项目很有前瞻性的。道听途说:海底地貌的观测可以很有效探明所在地壳板块的年
龄。对理解地震产生的机理也有帮助。好像MIT今年8月份有教授要去同济做个相关的报
告。希望同济能在这一领域有所建树!
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