蜜桃星球怎么加入代理

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“度宇宙”究竟是何方神圣？它又会为我们的生活带来什么变化呢？

根据官网给出的回答中，我们可以了解到，度宇宙其实更像是一个游戏。百度借由宇宙的概念，组建了一个神奇的世界，这个世界由各种稀有元素组成的。在“度宇宙”中，每个人都会拥有专属于自己的小星球，每个用户从自己的星球出发，通过虫洞开始自己的星际之旅，旅行时，用户会遇见各种星球，每个星球都允许被探索，在这些星球上，用户也许会有意想不到的收获。

“度宇宙”的概念看起来有一些抽象，具有科技感，看来这也是未来游戏的趋势。在这个由元素、引力、星球所构建的数字宇宙中，用户可以用所谓的“元素”扩建自己的星球，星球的质量越大，说明等级越高，也相应得到了许多新功能。在这其中，也运用到了宇宙的知识和物理学，让整个游戏具有科幻感，引人注目。

说起区块链，许多人第一时间都会想起比特币，一种数字货币，这种虚拟货币最终得以像真实的货币一样流通，并且在全球范围内都非常流行。

那么，先来简单介绍一下区块链吧。区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构， 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。区块链也是比特币的一个重要概念，本质上讲，它是一个去中心化的数据库。

但百度开发的“度宇宙”却与比特币不同，这并不是一种数字货币，而是一种人人都能够参与的游戏活动，相当于一个数字社会，百度的目标，是像让所有人都在一个网络宇宙中找寻自我。

星球引力、聚集元素体量、星球质量，这些物理学的含义，在游戏中都有体现，却并不让人感到头疼，他们用更简单的方法让用户参与其中。星球的质量越多，许多神秘的功能也会随之开放，这样，所有的用户都得到了前进的动力。

目前来讲，“度宇宙”的产品暂时还未成型，只是有了一个基本的概念。而“度宇宙”产品发布首日，百度官方将会“空投”100个元素，许多对这款游戏感兴趣的朋友，已经迫不及待了。

其实，百度并不是第一次涉及区块链了，最近百度推行的应用“绿洲”就是其中一个。那么，“绿洲”又是什么呢？其实“绿洲”也是一款游戏，只是概念与“度宇宙”不同，绿洲是通过“水晶”和“算力”充当游戏的货币的，算力值越高，水晶生成速度就越快。

百度在区块链领域下了很大的功夫，看得出来，百度想要重点培养自己在区块链的领域，但不是每一次创新成功都能成功的，大家对“度宇宙”有迷惑，也有期待。

希望这个回答对你有帮助

现代观星的手机软件有很多，以下是一些常见的：

Stellarium Mobile：Stellarium是一款免费的天文学软件，它提供了丰富的天体数据库和精美的天象模拟，用户可以通过移动设备随时随地观测天象。

SkyView：SkyView是一款免费的天文学软件，它可以通过移动设备显示天空中的恒星、行星、卫星、星云等天体。用户可以使用指南针功能对天体进行定位，并可以通过摄像头观察天体。

Star Walk 2：Star Walk 2是一款收费的天文学软件，它提供了高质量的天象模拟和详细的天体数据库，用户可以通过移动设备观察星座、恒星、行星等天体，并可以使用指南针、陀螺仪等功能进行导航。

SkySafari：SkySafari是一款收费的天文学软件，它提供了全球最大的天体数据库和最逼真的天象模拟。用户可以通过移动设备观察星座、行星、卫星等天体，并可以使用指南针、陀螺仪等功能进行导航。

以上是一些比较知名的现代观星手机软件，当然还有其他一些软件也提供类似的功能，可以根据个人喜好和需求进行选择。

“找到”成千上万的候选行星，天文学家必须有能力将“真行星”与“假行星”分开。

考虑到许多天文学数据库的规模都大得惊人，区分并不是一件简单的事，但是，人工智能算法给此事带来前所未有的希望。

近日，英国华威大学的大卫·阿姆斯特朗博士（David Armstrong）领导的研究团队开发了一项新的机器学习算法，从美国航空航天局（NASA）的陈旧数据中，识别出太阳系外的行星。他们确认了50颗系外行星的存在，从海王星大小的气体巨行星到比地球还小的岩石世界，无所不包。

方法是，计算出每个行星的成为候选星球的概率。

历史 上天文学家一般相信在太阳系以外存在着其它行星，然而它们的普遍程度和性质则是一个谜。直至1990年代人类才首次确认系外行星的存在，而自2002年起每年都有超过20个新发现的系外行星。

许多太阳系外行星调查都通过望远镜中的大量数据来搜索行星在望远镜与恒星之间通过的迹象，这就是所谓的过境。这会导致望远镜探测到的恒星发出明显的光线下降，但这也可能是由于来自背景物体的干扰，甚至相机中的微小误差所致。这些误报可以在行星验证过程中筛选出来。

华威大学（Warwick U）物理系和计算机科学系以及艾伦·图灵学院的研究人员建立了一种基于机器学习的算法，该算法可以在NASA的开普勒和TESS等望远镜任务发现的数千个候选行星的大样本中区分出真实的行星和虚假的行星。

AI算法接受了识别真实行星的训练，使用了两大已确认的行星样本和现已退役的开普勒任务的误报。

然后，研究人员在开普勒尚未确认的候选行星数据集上使用了该算法，产生了50个新的确认行星，其中第一个将通过机器学习进行验证。以前的机器学习技术只对候选行星进行排序，但从未自行确定候选行星是否是真正行星的概率，而这是行星验证的必要步骤。

通过确认这50颗行星是真实存在的，天文学家现在可以优先利用专门的望远镜对它们进行进一步的观察。

华威大学物理系的大卫·阿姆斯特朗博士说：“我们开发的算法可以让我们挑选50个候选行星进行行星验证，并将它们升级为真正的行星。”我们希望将这项技术应用于当前和未来的TESS和PLATO等任务中的大量候选样本。

天文学家有两种方法探测太阳系外的行星。一种是径向速度方法，它用来监测恒星是否有行星引力引起的小反运动。第二种是更敏感的技术， 也是凌日系外行星巡天卫星和开普勒采用的技术， 它主要依靠宿主星的亮度变化。

问题是，第二种方法产生了大量恒星的亮度数据，其中许多恒星不会有可见的系外行星。

于是，人工智能上场了。

论文中也强调：“我们的算法模型只要短短几秒就能对数千个肉眼看不见的候选行星进行识别，确认其是否真的是行星。我们现在不仅能说哪些候选行星‘更可能’是行星，而是可以用确切的数据说明这种可能性有多大：如果候选天体是‘假行星’的可能性小于1％，就可以被确认为是真正的行星。”

阿姆斯特朗博士，谈道：“就行星验证而言，之前没有人使用过机器学习技术。机器学习已经被用于对候选行星进行排名，但从来没有在概率框架中使用过，而概率框架是你真正验证一颗行星所需要的。我们现在可以说出精确的统计可能性，而不是说哪些候选者更有可能是行星。如果一个候选行星的假阳性概率小于1%，它就被认为是经过验证的行星。”

华威大学的计算机科学系副主任、阿兰·图灵研究所（Alan Turing Institute）研究员Dr Theo Damoulas博士说：

阿姆斯特朗博士补充说：“到目前为止，几乎30%的已知行星仅用一种方法就被验证了，这并不理想。仅仅因为这个原因，开发新的验证方法是可取的。但机器学习也能让我们做得非常快，更快地确定候选人的优先级。”

研究人员认为，它应该是未来用来验证行星的工具之一。

根据新的研究，在所有确认的系外行星中，大约有三分之一是用单一的分析方法确认的，这并不理想。科学家们用已确认身份的系外行星数据和“假行星”的数据来训练神经网络（一种人工智能算法），这样能在新的数据中识别出那些明显的迹象（信号）。

新技术比以前的技术更快，可以自动化，并且可以通过进一步的"训练”加以改进效果。

论文《利用机器学习验证系外行星：50颗新验证的开普勒行星》发表在《皇家天文学会月刊》上。阿姆斯特朗博士的研究得到了英国研究与创新部门科学技术设施委员会(STFC)通过Ernest Rutherford奖学金的支持。

GitHub上也有不少天文学软件包，比如， allesfitter， 用于对光度和RV数据进行建模。它可以容纳多个系外行星，多星系统、星点、恒星耀斑和各种噪声模型。

尽管取得了突破，但是，该算法仍处于早期阶段。在陈旧数据中找到错失的金子，提高了人类 探索 未知宇宙世界的效率。验证行星的新工具问世了，新老方法共同为系外行星 探索 出力。

（全文结束）

《亲爱的数据》出品

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