外星生命和外星人的可能性(无聊研究社)

本文探讨了外星生命存在的可能性,基于C、H、O、N等基本元素在宇宙中的普遍性和生命有机分子如氨基酸的存在,说明了微生物级别的生命在外星球上存在的可能性。同时指出,虽然高级生命形式的出现条件更为苛刻,但在广阔的宇宙中,不能排除其存在的可能性。

外星生命肯定是有的,因为C,H,O,N四种死党元素,外加一些微量元素(硫磷钙铁等),就构成了生命所需的基本元素,而这些元素在宇宙中虽然不是普遍存在,但存在确实比较普遍,在更高层次上的所谓生命有机分子--氨基酸,在很多星球上也是存在的。在微生物级别,现代的研究已经证实了,外地球外,确实也存在,而且它们会乘着免费飞船(陨石)来到地球),就是地球上的研究也表明,生命可以在很多比较残酷的环境中生存,比如在海底火山喷口附近,温度非常高,充满硫化氢,就是在真空中,它们也照样能生存,有水的时候,它们可以活过来,没水的时候,它们可以长眠好多年。为什么会这样呢?问题就在于这几个死党元素,它们在一起的时候,总能干出一些出乎人意料的事情来,C是个交际花,跟谁都合得来,包括它自己。H,O在一起大家都懂的,N虽然不好动,但跟CH在一起的时候也不是个省油的灯,这几种元素要是分开,它们能平淡无奇,但它们一旦在一起,外加一点能量,它们就会不甘寂寞,就会聚合在一起,产生一些奇特的现象,而这些奇特的现象就是生命的基础。而它们产生这种奇特现象所要求的环境并不少见,宇宙中很容易提供。

虽然低级,微生物级的原子聚合比较容易,但高级的,特别是要到人这种级别的高度,难度还是非常大,条件还是非常苛刻,所以从生命的顽强来说,跟这些微生物相比,不值一提。但不可否认的一点,我们也是由这些低级的微生物聚合和共生而来,人体本身就是一个微生物集合体,这么复杂精细的协作系统,对于环境的要求而言,是非常的苛刻。原因估计在于其中的一些微生物的生命顽强程度不够,也就是说,这些构成我们身体的微生物,不全都是生存专家,而我们的生命顽强程度,是取决于这些短板微生物的生命顽强程度。

微生物的形成和生命的顽强程度,可以认为外星人的存在是非常有可能的,但从类似于我们地球高级生物的生命是否存在,在人类可以观测的范围内,是不存在的,因为高级生命的生存条件要苛刻很多。但宇宙中是否存在,理论上是可以,毕竟宇宙已观测到的星系和天体都是天文数字级,但实际上,谁也无法说。


有的时候,你不得不说,CHON这四种元素确实是奇葩。比如H2O,这个组合有的时候不太遵守物理规律,一般来讲,物质的固态都是比液态重的,但H2O却不这么认为,而它这么一不这么认为却让海洋的液态水得以保存,其中的生命也得以生存,如果H2O服从固态比液态密度大的普遍规律,水就会从下往上结冰,结果可想而知,整个海洋,整个湖泊,整条河流都会冰冻。但它不遵守这个规律,反过来行之,有什么好处呢?上面的结了冰,热量就被保住了,冰层下的液态水就保住了,而水中的生命当然也被保住了。

人类的探索是无止境的,可以称为奇迹的生命,特别是可以打字的生物,更是奇迹,而这些奇迹会去不断探索自己得奇迹从何而来。


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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