U R Seti?

seti
SETI@home是一项旨在利用连入 因特网的成千上万台 计算机的闲置计算能力“搜寻地外文明(SETI)”的巨大工程。参加者可以用下载并运行屏幕保护程序的方式来让自己的计算机检测射电讯号。

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seti是如何工作的?

目前存在的绝大多数SETI程序,包括在加洲 伯克利大学(UC Berkeley)大楼里大型计算机上运行的程序,都在实时的对从 天文望远镜收集来的数据进行分析。这些计算机都没有对这些微弱的 信号进行深入的分析,也没有试图搜索更多种类的信号(关于信号的类型,将在后面讨论)。之所以没有这样做的原因是用来进行分析的计算机的处理能力是有限的。要想从大量的极其微弱的信号中发现什么的话,必须需要极其大量的计算机的处理能力,因此需要一台完全难以实 现的超级计算机来完成这个工作。SETI计划根本不可能也没有能力建造或者购买这样的计算机,因此他们采取了另一种平衡的方法。那就是用比较小的计算机而花更多的时间来完成这个 工作,而不是用超级计算机和比较短的时间内完成这个工作。但是新的问题是,这样就会有许许多多的堆积如山的数据等待处理。那么,他们是否可以利用大量的这种小型计算机同时处理 不同的数据呢?SETI计划能在那里找到成千上万的计算机,并且能过不断的处理从阿雷西博 (Arecibo)射电望远镜收集的数据呢?

伯克利(UC Berkeley)的SETI计划的成员注意到已经有成千上万的计算机是可以利用的。这些计算机中有很多通常都是什么也不做,只是在运行 屏幕保护,白白的浪费电。因此,SETI@home也就产生了。SETI@home希望你能够允许我们在你不使用计算机的时候借用它来 帮助我们“……寻找新的 生命形式,寻找新的 文明”。我们将利用运行在你的计算机上的屏幕保护程序来完成这个工作,它能够通过 互联网从我们的 服务器上获得一个数据包,分析它并将 结果返回给我们。当你需要用你的计算机工作的时候,屏幕保护程序会立即退出,只有在你完成工作而不使用计算机的时候才开始继续进行分析的工作。

这是一项既有趣而又十分困难的任务。因为这里有太多的的数据要分析,几乎是不可能完成。好在这些要被分析的数据可以很容易的被分解成很多小的数据包,这些小的数据包可以同时被处理,因为它们之间是相互独立的。而且,目前只有很有限的天空能够被阿雷西博(Arecibo) 射电望远镜扫描到。在未来的两年里,能过被望远镜扫描的天空将被扫描三次。我们认为对于 这个计划已经是足够了。到那个时候,我们将完成对天空的三次扫描后,我们将会有新的望远镜,新的试验和SETI计划的新的进展。我们希望,那个时候你还能够参加到我们的计划中来。

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探索宇宙中的地外文明

如果假设我们的外星邻居们在试图与我们接触,我们也应该寻找他们。目前我们已经启动了若干个计划,用来搜索在宇宙中的其他地方存在着生命的证据。这些计划总称为“SETI(the Search for Extra-Terrestrial Intelligence)”。  

我们的 太阳只是银河系中大约4000亿颗 恒星中的一颗; 银河系也只不过是宇宙中数十亿 星系中的一个。所以看起来似乎应该有很多的生命存在,我们是否可以做一个初步的估算?第一个做 这件事的人是天文学家弗兰克德瑞克(Frank Drake)。他利用了一个很简单的方程式,现在我 们称为“ 德瑞克方程(Drake Equation)”,来计算存在其他生命的可能性。方程式非常容易理解,所以别担心,即使是你的数学不是你的强项也没关系。方程式是这样的:

N=R*f(p)*n(e)*f(l)*f(i)*f©*L

“N”代表的是在我们的银河系里面可以沟通的文明的数量,它取决于很多因素。  

“R”代表在银河系中“合适的”恒星形成的速度。  

“f(p)”代表有行星的恒星的比例。  

“n(e)”代表在每个恒星的 行星中存在着合适的 生物圈的恒星的数量。生物圈是指在恒星的一 定范围之内的,并且适合于生命形成的环境。离恒星太近,就会太热;而离恒星太远,就会太冷。

“f(l)”代表那些能够让智慧生命进化发展的行星的分数(比例)。  

“f©”代表那些行星上的智慧生命能够达到一定的科技并且试图和外界交流的的行星的分数 (比例)。 “L”代表智慧的,可交流的文明所存在的时间的长短。 让我们简要的看一下这些因素,试着用一些比较合理的数字来代替他们。

虽然毫无疑问的,“合适的”恒星的形成的速度要比银河系的形成要快的多,我们现在仍然可 以“看到”新的恒星的诞生。哈勃太空望远镜(Hubble Telescope)拍摄到天鹰座星云(Eagle nebula)和 猎户座星云(Orion nebula),这些星云被称为 “恒星的托儿所”。在这里,巨大的星云气体坍塌形成恒星。一个比较好的关于恒星形成速度的数值是每年20颗恒星,所以R=20。

许多这样的 星云都会 自转。随着他们的坍塌,星云会越转越快,就象滑冰运动员举起她的胳膊 时一样越转越快,这样会形成碟状的气体团。在碟状气体中心,会形成主要的恒星;逐渐向外侧,小的气体漩涡会形成行星。到目前为止,我们还没有证据表明发现了太阳系以外的行星。 最近几年,有一些由天文学家组成的小组声称发现了围绕邻近的恒星运转的行星(见与Geoff Marcy和Didier Queloz的访谈录)。这些令人兴奋的发现增加了其他行星围绕其他恒星运转的 可能性。我们可以估计一下,由二分之一的恒星是由行星的,而另一半的恒星是双子星系统,所以f(p)=0.5。

n(e)这个参数有点儿麻烦。小型恒星一般是红色且温度比较低的。行星需要运行在离恒星比较 近的轨道上才能处于恒星的 生态圈内。而且这种生态圈的范围都比较窄,就象桔子皮一样,能 过留给行星的空间很小。如果行星的轨道离恒星比较近,他们通常都是被“固定”住,永远是 行星的一面对着恒星。在这样的行星上,背对恒星的一侧会及其寒冷,不可能会产生生命。另 一方面,大型的,蓝色并温度比较高的恒星具有比较远和宽的生态圈。当然,从太阳系的情况 来看,行星之间的距离进一步增加了 太阳系他们到恒星的距离,所以所谓的比较宽的生态圈也由于这 种情况而不存在了。恒星越大,它的能量就消耗的越快,它存在的时间就不会很长。它们的寿 命是如此之短,以至于在它们形成新星或超新星并自我毁灭之前,生命都还没有产生。在我们 的太阳系里,以中等大小,黄色的太阳为中心的生态圈里面,有两颗(地球和 火星)或者三颗(金星)行星。那么处于“生命区”或者说生态圈(ecosphere)里的行星数量的保守估计是1,所以n(e)=1。  

下一个参数,f(l)的定义是比较困难的。问题在于,我们只有很少的有关行星可以适合于生命进化的例子。如上面提到的, 金星地球和火星都应该具有合适的环境和条件。我们知道,在地 球上发生了生命的进化,而且似乎现在也有证据表明数十亿年前火星上就存在着简单的生命形 式。这个参数的保守估计是0.2,或者说五分之一的行星上具有可以让生命进化的合适的条件。 所以,f(l)=0.2。

究竟有多少这样的星球能够孕育智慧生命?这是一个很难回答的问题。但是如果我们真的相信 自然选择和适者生存的话,几乎所有的科学家都会认为这个数字应该是百分之百。也就是说, 智慧生命是自然进化的结果。当然,我们只有一个这样的例子,那就是地球。所以,f(i)=1。

有多少智慧生命将会发展科技并用来与外界沟通?如果我们观察一下地球,我们会发现人类正在做这样的事情;但是我们也同时可以看到 鲸鱼海豚,它们也拥有一定的智力,但是它们却从来没有发展它们的科技。我们可以初步估计这个数字为0.5,即f©=0.5。

最后,我们要看看最难决定的参数了。“L”代表的是一个具有高度发达科技和可以沟通交流 的文明所持续的年数。人类也不过仅仅处于进化的这一阶段中大约50年。难道发达的文明在发 展科技到一定程度之后就会毁灭自己吗?还是它们结合在一起在问题发生以前就解决它了呢? 现在我们先不用数字来代替“L”,让我们先代入其他数字,看看我们可以得到什么。

N=R*f(p)*n(e)*f(l)*f(i)*f©*L  

N=20*0.5*1*0.2*1*0.5*L

将所有的数字都代入等式,我们就得到了N=L。换句话说,在银河系里,智慧的可以沟通的文 明的数量就等于这样的文明存在的年数。我们所用的计算方式至少给我们了一些很有意义的启 示。很多科学家认为,如果一个文明能够在开始就克服科技发展而带来的毁灭自己的趋势,那 么这个文明可能会持续非常长的时间。我们希望那些科学家是正确的。在任何情况下,文明至 少应该持续50年(这也正是我们所开始经历的50年),而且如果文明可以存在上百万年的话,那么我们有可能能够寻找到上百万个文明。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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