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步骤5：橘子直播新發現6個“候選”星係！現有宇宙理論或受挑戰英國知名學術期刊《自然》22日刊載的論文說，詹姆斯·韋布空間望遠鏡發現6個“候選”星係。它們在宇宙大爆炸後不久出現，形成速度之快難以用現有天文學理論解釋。研究人員眼下等待進一步確認這些天體的“身份”，認為其中一些很可能是大質量星係。一旦確認，它們的存在將顛覆科學界對早期宇宙的認識，宇宙學一些基本規則或需修改。2022年7月11日，美國政府公布首張詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝的全彩宇宙深空圖像，拍攝的是“SMACS 0723”星係團。美國國家航空航天局表示，這是迄今最遙遠、最清晰的宇宙“高不足7厘米、重70公斤的嬰兒”觀測數據來自韋布望遠鏡發布的第一批數據集。由澳大利亞、美國、丹麥和西班牙研究人員組成的專門小組分析數據時，在北鬥七星附近一片不引人注意的區域發現一些“模糊的點”，亮度異常且紅得不尋常。在天文學中，紅色代表“年長”。隨著宇宙持續膨脹，早期發光天體發出的紫外線和可見光朝光譜的紅端移動，最終以紅外線的形式如今抵達近地空間，這種現象稱為“紅移”。韋布望遠鏡作為哈勃空間望遠鏡的“繼任者”，觀測波長主要處於紅外波段，有助於科學家“以更近距離看到萬物起源”。相比之下，哈勃望遠鏡主要在可見光和紫外波段觀測。研究人員分析後認為，他們發現的6個紅點可能是星係，大約形成於宇宙大爆炸後5億至7億年，當時宇宙年齡相當於現在的3%左右。據法新社報道，其中兩個星係在哈勃望遠鏡拍攝的圖像中出現過，但特別模糊，以致當時沒有被注意到。這是美國國家航空航天局2022年7月12日公布的詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝的宇宙圖像。新華社發研究人員依據數據推算，這些“候選”星係內部的恒星總質量相當於100億至1000億個太陽。其中一個星係的質量似乎與銀河係相當，但密度是銀河係的30倍，看上去與目前宇宙中的星係有根本不同。路透社援引論文第一作者、澳大利亞斯威本科技大學天體物理學家伊沃·拉貝的話報道：“如果銀河係是一個體型正常的成年人，高1.75米，重70公斤，那麼這些星係就像是1歲的嬰兒，體重（與成年人）差不多，身高不足7厘米。早期宇宙充滿了怪誕。”依據研究人員說法，這些天體形成於宇宙早期，依據現有天文學理論推測，當時“隻能存在一些微小的、年輕的‘嬰兒’星係”，沒想到那麼早就存在與銀河係一樣成熟的星係。要知道，銀河係達到如今的規模用了超過130億年。另外，這些“候選”星係的質量比宇宙學標準模型推測的大得多，最多相差100倍。如果把它們內部的恒星加起來，“將超過當時宇宙中存在物質的總質量”。與當前宇宙學模型相悖拉貝說，年輕的星係要在7億年內“長”到銀河係的規模，其成長速度必須是銀河係的20倍左右。在宇宙大爆炸後這麼快就存在如此大質量的星係，這與當前宇宙學模型相悖，而這一模型代表了科學界對宇宙運行方式的最佳理解。對於這種矛盾，一種可能的解釋是，星係的形成還有人類目前未知的方式，“似乎有一個通道是快車道，而快車道創造出了怪物”。依據當前主流宇宙學理論，宇宙起源於138億年前的一次大爆炸，在大爆炸後38萬年到大約1.5億年間，經曆了沒有任何發光天體的“黑暗時代”。在“黑暗時代”末期，宇宙大尺度結構在暗物質引力作用下顯現，誕生了第一代恒星和星係。暗物質是理論上可能存在的一種不可見物質。科學家在天文觀測中發現很多疑似違反牛頓萬有引力定律的現象，但可以在假設暗物質存在的前提下得到很好的解釋。根據科學家推算，在宇宙物質總質量中，普通物質約占15%，其餘85%是暗物質。英國諾丁漢大學天體物理學家埃瑪·查普曼告訴英國《衛報》，如果大爆炸後不久就能形成如此巨大的星係，表明“黑暗時代可能沒有那麼黑，或許宇宙中大量恒星形成的時間遠比我們認為的早”。據英國《科學通訊》季刊網站報道，英國赫特福德郡大學天文學家埃瑪·柯蒂斯-萊克給出了另一種解釋：部分新發現的星係的核心存在超大質量黑洞，看起來像星光的東西可能是黑洞吞噬的氣體和塵埃發出的光。韋布望遠鏡先前拍到過一個活躍的超大質量“候選”黑洞，經分析，其形成時間比上述“候選”星係更早。不過，科學家目前還難以解釋為何宇宙大爆炸後這麼快就能形成超大質量黑洞。柯蒂斯-萊克說，為確認新發現天體的“身份”，天文學家需要進一步確認它們的距離、質量、光譜信息等。拉貝說，韋布望遠鏡已經拍攝了一些星係的光譜，“幸運的話，一年後我們會知道更多”。。
步骤6：《千金直播》人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。
步骤7：嗨秀直播目前，故宮博物院已擁有全部186萬件院藏文物的文物信息資源，85萬件/套院藏文物影像，采集製作了1500餘件院藏文物的高精度三維模型。此外，為配合古建保護修繕工作的開展，故宮博物院還重點采集製作了太和殿、中和殿、保和殿、養心殿、禦花園等區域的三維模型，采集了全部開放區域的高精度360°建築高清全景影像。視音頻資源方麵，目前采集總時長超過8500小時，覆蓋古建修繕、文物修複、口述曆史、院內學術會議活動等多個方麵。院藏文物基礎影像采集工作是近年來故宮開展的一項關乎故宮文物保護利用的基礎性工作。這項工作任務繁重、時間跨度大，需要集合全院和社會力量。為此，故宮博物院專門開發了針對文物基礎影像采集工作的大數據管理工具——院藏文物基礎影像采集數據看板，充分利用大數據分析和數據可視化技術，加強文物數字資源采集進展的動態統計和實時反饋，對采集工作進行科學化和精細化的管理與調整。“數字故宮”也是數字技術助力文物保護的生動實踐。近年來故宮博物院推出的“數字文物庫”“數字多寶閣”“全景故宮”等項目得到了社會各界的好評，讓文化資源借助數字技術“活起來”。前不久，故宮博物院還聯合高校和科技企業成功申報了“十四五”重點研發項目“大型綜合性博物館數字孿生關鍵技術研究與服務示範”。該項目將通過研究數字孿生理論和構建方法，搭建數字孿生公眾服務平台，為數字孿生相關技術在博物館行業中的規模化應用提供技術驗證和應用示範。項目成果將在故宮博物院北院區進行展示。故宮博物院期待，將來能夠進一步提升文物科技創新能力和文物領域科技應用水平，帶動解決重點難點和瓶頸問題，支撐引領文物事業高質量發展，讓文物保護擁有更堅實的依靠，也讓穿越千年的文化得以永續保存，曆久彌新。讓綠色發展理念深入人心來故宮的遊客會發現，故宮的垃圾桶不是那麼好找了。綠色發展理念要深入人心，就要在全社會形成共識。故宮博物院希望通過“零廢棄行動”，向故宮工作人員、向每年前來的遊客潛移默化地傳遞這樣的綠色發展理念。“故宮零廢棄”項目自2020年起分為兩個階段逐步推進，即“零廢棄辦公”和“零廢棄遊覽”，以減量化、資源化、無害化為原則，對院內非開放區域和遊覽區域進行廢棄物的合理管理，提高資源利用率，將故宮博物院打造成為國際領先的零廢棄博物館。通過環境行為研究，分析最佳布點位置，故宮垃圾桶數量大幅減少。調整後的垃圾桶布局更合理，景觀更少被打擾，保潔員工作區域也更集中，分類效率大大提升。“故宮零廢棄”項目還通過各種宣傳體驗活動，倡導遊客及更大範圍的社會公眾關注並踐行垃圾分類行動。尊重自然、順應自然、保護自然，是全麵建設社會主義現代化國家的內在要求。作為國家級博物館、世界文化遺產地，故宮博物院始終認為，自己有責任有義務為綠色可持續發展作出貢獻，提升遊客環境保護意識，培養遊客環境保護習慣。故宮也期待更多的文旅文博單位共同攜手，共同推動更多博物館加入到零廢棄建設的行列當中。通過真實的零廢棄探索，一起講好中國博物館的綠色故事，讓世界看到不一樣的中國博物館。。

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