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《死亡回歸》今日推出補丁 將解決數據存檔損壞問題

今日(5月8日),開發商Housemarque在推文中宣布將推出《Returnal(死亡回歸)》1.3.6版本補丁,此次更新將解決「數據存檔損壞」問題,還會修復穩定性、手柄映射等問題。 據悉,此次《死亡回歸》1.3.6補丁將提升遊戲穩定性,處理一些遊戲崩潰問題,解決治療行為所出現的問題,對於預購玩家獲得的套裝所帶來的問題也將修復,還會修復自定義手柄映射問題以及各種其他小問題。此外,官方也將解決「數據存檔損壞」問題。 《死亡回歸》是一部關於時間循環的遊戲,女主角瑟琳娜墜毀在神秘的異星球,在混亂的時間之環中搜索遠古文明遺跡、一次又一次被打敗,她要找到隱藏的秘密,最終打破循環。遊戲採用roguelike機制,每一次循環都會有新的可能。 來源:遊俠網

《死亡回歸》今日推出1.3.6補丁 將解決「數據存檔損壞」問題

今日(5月8日),開發商Housemarque在推文中宣布將推出《Returnal(死亡回歸)》1.3.6版本補丁,此次更新將解決「數據存檔損壞」問題,還會修復穩定性、手柄映射等問題。 據悉,此次《死亡回歸》1.3.6補丁將提升遊戲穩定性,處理一些遊戲崩潰問題,解決治療行為所出現的問題,對於預購玩家獲得的套裝所帶來的問題也將修復,還會修復自定義手柄映射問題以及各種其他小問題。此外,官方也將解決「數據存檔損壞」問題。 《死亡回歸》現已登陸PS5平台,感興趣的玩家可以關注一下。 來源:3DMGAME

任天堂發財務數據:Switch賣瘋卻下調目標?

近日任天堂今天公布了最新的財報數據,其中顯示截至2021年3月31日,Nintendo Switch已在全球售出8459萬台,軟體銷量5億8712萬份。據了解,Switch上個季度賣出473萬台,相較於去年同期大漲44%,甚至超過了任天堂先前對銷量預測的2倍。 不過,目前任天堂已經將下個財年Switch的銷售預期大幅下調,有業內人士猜測此舉與傳聞中的新一代Switch即將上市有關。 此前有報導稱,任天堂計劃在今年推出一款配備更大尺寸的三星OLED螢幕的Switch主機,並表示三星最早將於6月開始大規模生產7英寸、720P解析度的OLED面板,每月的初步目標略低於100萬台。 另外任天堂在推送的最新12.0版本固件的內容中,有著「is_crda_fw_update_supported」「4Kdp_preferred_over_usb30」字樣,有專家解讀了這一代碼,其中CrdA是Cradle for Aula,Aula據稱就是Switch Pro的研發代號,之前也曾曝光過。其中4KDP,就是支持TV模式的4K解析度。來源:cnBeta

數據挖掘 《刺客信條 英靈殿》或將把「火之國」穆斯貝爾海姆作為DLC公布

近日法國著名《刺客信條》系列數據挖掘者J0nathan爆料《刺客信條:英靈殿》未來或將更新北歐神話中「火之國」穆斯貝爾海姆的地圖。 在北歐神話中,穆斯貝爾海姆(Muspelheim或Muspellheim或Múspellsheimr,也可以稱作Muspel或Múspell)意為「火之國」(Flameland)。是北歐神話中的九大世界之一,也是最初的兩個原始世界之一。 此前育碧也發布過有關穆斯貝爾海姆的原畫,顯示育碧至少想過要把「火之國」做進遊戲,但是很顯然本體遊戲中只有阿斯加德和約頓海姆兩張神話地圖。 《刺客信條:英靈殿》的後續DLC計劃已經公布了「德魯伊之路」和「圍攻巴黎」兩個,但是上市時間一拖再拖。目前官方已經公布「德魯伊之怒」將於5月13日上市。 來源:遊民星空

NASA希望利用免費的衛星數據來繪制高精度淺水海域地圖

島嶼與大陸架沿線的淺水區域,對於人類活動和海洋生物種群的健康維系都有著重要的意義。但在相關區域不斷發展的同時,繪圖的難度和時間的密集性都是個挑戰。多年來,遙感科學家們一直致力於改變這種狀況。慶幸的是,由美國宇航局(NASA)資助的一項新研究,就在探索如何利用免費的衛星數據和雲計算來完成這項工作。 幾個世紀以來,海洋測量師一直依靠船載工具(測深繩和聲吶)來判斷海底的深度和形狀。不過 1970 年代的美國陸地(Landsat)衛星、以及歐洲近年發射的哨兵(Sentinel)衛星,其中也提供了相當豐富的可用數據。 好消息是,科學家們正努力推動從傳統測深法、向基於衛星圖像深度信息的方案轉型。據悉,不同波長的光可穿透水的深度不同。與波長較短的近紅外 / 短波紅外相比,較短波長的藍綠色穿透性更強。 當水體清澈且海底明亮時,科學家便可通過測量衛星觀測到的數據、結合對應光線的穿透反射率和距離,對淺海區域的海水深度進行建模估算。 以 NASA 的冰、雲、陸地高程 2 號衛星(ICESat-2)上配備的高級地形雷射測高儀系統(ATLAS)為例,這套雷射雷達方案能夠對光子進行計數。 在向地球上的冰面、土地和水體表面發射了雷射脈沖之後,便可通過測量光子回彈的時間來測出高度。 2019 年的時候,德克薩斯大學奧斯汀分校的科學家 Lori Magruder、以及俄勒岡州立大學的 Chris Parrish,就曾嘗試將 ICESat-2 測量到的數據與船載聲吶數據相結合,以證明此舉可如何填補空白和提升沿海潛水區域的地圖精度。 Bathymetry The Shape of the Seafloor Around Bermuda(via) 近日,NASA 戈達德太空飛行中心的...

變禿也變強! 交友軟體曝光數據:禿頭男人更吸引男性

脫髮、禿頭是困擾很多人的問題,但不必妄自菲薄,因為光頭也有市場~根據人氣交友軟體Tinder的調查發現,男女對於光頭的偏好有很大的差異。雖然女性更喜歡有頭髮的男人,但男性反而更喜歡光頭男。如果性別男、性向也為男的話,就算禿頭想找伴侶也不難。 防掉髮科研公司Myspring做了一項調查,他們以2500位Tinder用戶作為測試目標,根據匹配次數來分析他們對於光頭男性的偏好。結果顯示,女性更喜歡有頭髮的男士,有頭髮的男士的個人檔案配對率,比光頭男士的個人檔案配對率高出8.47倍。兩者收到私人訊息的比率約為19:6。 ▼研究還發現,平均年齡約29.4的女性更能夠接受光頭男士;平均年齡約27.1的女性更能夠接受有頭髮的男士。也就是說,年紀越大的女性越容易接受光頭、能夠欣賞光頭男士的魅力。 除此之外,研究還發現,光頭男士在男性間的配對率比女性高11倍。這說明光頭男人更受男性歡迎,男同志更容易接受光頭伴侶。看來禿頭也不用太擔心,總有人能欣賞光頭的魅力~ 來源:網路資料來源:花生時報wwwallother

《全面戰爭:羅馬》重製版全兵種單位詳解圖鑒 全派系兵種單位數據詳解

《全面戰爭:羅馬》重製版全兵種單位詳解圖鑒,全派系兵種單位數據詳解(含「平衡改動」「各派系單位圖鑒及解析」)。《全面戰爭:羅馬》是全面戰爭系列遊戲的開山之作。這款全面重置版遊戲由Feral Interactive聯合製作,對眾多視覺效果與遊戲玩法做出了改進,它將帶領玩家回味那款為廣受贊譽的策略遊戲系列打下基石的傳奇之作。重溫深受熱愛的經典遊戲,建立您的帝國,指揮激烈的戰鬥,以前所未有的體驗征服古羅馬。 遊戲名稱:全面戰爭:羅馬 英文名稱:Total War: ROME REMASTERED 遊戲類型:策略類(SLG)遊戲 遊戲製作:Creative Assembly/Feral Interactive 遊戲發行:SEGA 遊戲平台:PC 發售時間:2021年4月29日 最低配置 作業系統: Windows 10 64-bit (version 1809) 處理器: Intel Core i3-4130 3.4GHz or AMD FX-6300 3.5GHz 內存: 6 GB RAM 顯卡: NVIDIA GeForce...

《原神》楓原萬葉全方位數據介紹

Hallo大家好,歡迎來到楓原萬葉的先行介紹,本期我將帶大家詳細的介紹這位來自稻妻的浪人武士,以此對他有個更加清晰的了解。 【角色檔案:楓原萬葉】 從屬:南十字船隊 稀有度;五星 武器類型:單手劍 屬性:風 生日:10月29日 命之座:楓紅座 「來自稻妻的浪人武士,如今棲身於璃月船隊「南十字」中。性情溫和而灑脫,心中埋藏著許多往事。」 一、基礎屬性 楓原萬葉的突破成長屬性為:元素精通。 90級基礎屬性為:13348血量,297攻擊,807防禦,115.2精通,5暴擊率,50暴擊傷害。 從基礎屬性上來看,確實是偏輔助的面板:較低的攻擊,較高的防禦,以及非常高的人物核心屬性:115.2點的元素精通。 可以和阿晴的數據對比一下:13103血量,323攻擊,799防禦。 從數據上來看,雖然輔助的特性更多一些,但是攻擊也並不算低(相較於溫迪263ATK),目測有當c/副c的資質。接下來還得看看技能的效果及面板倍率。 二、技能效果及倍率 1、普通攻擊:我流劍術(lv.10) 普通攻擊 進行至多五段的連續劍擊。 重擊 消耗一定體力,瞬間向前方揮出兩劍。 下落攻擊 從空中下墜沖擊地面,攻擊下落路徑上的敵人,並在落地時造成范圍傷害。若這次下落攻擊經由千早振造成的升空施放,則會轉為施放下落攻擊 • 亂嵐撥止。 下落攻擊 • 亂嵐撥止 因千早振而處於空中時,下落攻擊造成的傷害將轉化為風元素傷害,並在落地時施展秘劍產生小型的風穴,牽引附近的物體與敵人。 普通攻擊還是很帥的 一段:88.91% 二段:89.42% 三段:51%+61.2% 四段:120.02% 五段:50.15%*3 普通攻擊的倍率不低,總倍率560.99比刻師傅的532.44要高(雖然比不上凱子哥的651.95(笑 不過作為風系單手劍,普攻作用似乎不大。 重擊:85%+147.56%,消耗體力20,和凱亞差不多,比刻晴低些。 下落期間傷害:161.76% 低空/高空下落:323.46%/404.02% ???厲害了,這個倍率抵得上九級普攻的盧姥爺下落攻擊了。結合後面所講到的技能,看來這把單手劍的輸出大頭在下落攻擊。 2.元素戰技:千早振(lv.10) 施展如同沖風般激昂的秘劍,將敵人與物體牽引至所在位置,擊飛范圍內的敵人,造成風元素傷害,並藉由噴薄的氣流如登瀧般騰空而起。 因元素戰技 • 千早振而處於空中時,萬葉進行下落攻擊時,會施展格外強勁的下落攻擊 • 亂嵐撥止。 點按 可以在空中施放。 長按 積蓄力量後施展,相對於點按,在更大的范圍內造成更高的風元素傷害。 下落攻擊 • 亂嵐撥止 因元素戰技 • 千早振而處於空中時,下落攻擊造成的傷害將轉化為風元素傷害,並在落地時施展秘劍產生小型的風穴,牽引附近的物體與敵人。 亂嵐撥止造成的傷害視為下落攻擊傷害。 「楓袖起悲風,神代萬世人百年,秋山落唐紅。」 一個中范圍的聚怪技能,比較好玩的是可以在空中釋放。釋放後會跳躍到空中,此時釋放下落攻擊將會風元素附魔並產生一個聚怪的風穴吸引怪物。 點按倍率:345.6% 冷卻:6秒 長按倍率:469.44% 冷卻:9秒 從實戰角度,由於吸怪需要和快樂需要,點按效果更佳,且提高了下落攻擊的頻率。要知道,萬葉的下落攻擊倍率是真的高…… 本技能會使下落攻擊風元素附魔,但是由於天賦效果,若是遇到其他元素會使得該攻擊轉化為相應元素,風傷杯可能會遇到麻煩。 這個技能算是萬葉的核心技能,既是聚怪技能,也是幫你用處下落攻擊增加輸出量的技能,更是一個可以在空中使用的快樂技能。 3.元素爆發:萬葉之一刀(lv.10) 施展我流的奧義,斬出初嵐般的一刀,造成風元素范圍傷害。 刀風會留下名為「流風秋野」的領域,對其中的敵人造成間歇的風元素傷害。 元素轉化 若流風秋野在持續期間接觸了水元素/火元素/冰元素/雷元素,則會獲得對應元素屬性,額外造成該元素附加傷害。 這種轉化在技能持續期間僅會發生一次。 「須臾照見萬世長,一葉便知天下秋。我欲憑切楓一閃,做萬世之問叩——」 斬擊傷害(第一下大揮砍):472.32% 持續傷害(沖擊波):216% 附加元素傷害:64.8 持續時間:8s 冷卻時間:15s 元素能量:60 好久沒見過這麼炫酷的技能了,超大范圍的傷害可以輕松覆蓋大片怪物,若是遇到屬性還會持續上屬性,持續傷害兩秒一下持續八秒(共五下)效果還是非常不錯。 總倍率也是非常可觀,元素轉換後擁有1876.32的總倍率,非常適合打副c(切出來吸怪砸人開大) 可是,原本以為可以這樣掛冰加精通打融化,結果一看天賦,好嘛,果然沒我想的那麼美好 三、天赋 1、松风霞立 队伍中自己的角色冲刺消耗的体力降低20%。 无法与效果完全相同的固有天赋叠加。 凯子哥同款~大世界效果不错 2.相闻之剑法 千早振在施放时,如果接触了水元素/火元素/冰元素/雷元素,则会使这次千早振的下落攻击 • 乱岚拨止,发生元素转化,额外造成200%对应元素伤害,该伤害视为下落攻击伤害。每次千早振的技能效果中,元素转化仅会发生一次。 这就意味着如果要伤害最大化,元素转化很重要,而且实际上也经常不可避免的元素转化。这也是之前说带风伤杯子会出现的问题。关于攻击杯还是精通杯,需要更精细的计算了。。期待有数据大佬能出一期各圣遗物搭配计算哈哈 3.风物之诗咏 枫原万叶触发扩散反应后,枫原万叶的每点元素精通,会为队伍中所有角色提供0.03%对应元素伤害加成,持续8秒。通过这种方式获得的不同元素伤害加成可以共存。 加成还可以,(0.03%,100精通3%元素加成)就是只能强化同元素比较麻烦。比如要想火打水,你得先挂火,在扩散,再挂水,虽然E理论可行,但Q没法搞。。不过也是,毕竟如此大范围的扩散挂属性,再给你加精通着实太强大。所以开完q到底是光打反应还是选择吃天赋加成打对应属性就看实际情况了 PS:天赋显示可以加成共存,而且和大招一样持续八秒,如果,万叶开大的时候不同的怪物挂着不同的元素,那就有可能出现染了水的大招同时也加了8秒火伤的情况。。不过同时存在多元素Q会转化成哪个不太确定,所以就随缘吧 当然,这些麻烦的情况,命座可以解决(笑 相关攻略:桐生万叶突破材料一览 四、命座 1命:千山红遍 千早振的冷却时间减少10%。 施放万叶之一刀时,重置千早振的冷却时间。 提升了操作体验,变得更加快乐一点 2命:山岚残芯 处在万叶之一刀的流风秋野中时,当前场上角色的元素精通提升200点。 这个主要解决了天赋只加对应元素伤害的小弊端,让你打反应输出一下高了不少 3命:枫袖奇谭 千早振的技能等级提高3级。 至多提升至15级。 4命:大空幻法 当枫原万叶的元素能量低于45点时,具有如下效果: • 点按、长按施放千早振时,将分别为枫原万叶恢复3、4点元素能量; • 处于滑翔状态下时,每秒为枫原万叶恢复2点元素能量。 本命座加快大招回复,大大提高大世界大招维持率。满能量60冷却15秒(实际上就7秒)的万叶冷却减缩和充能效率带来的收益还是挺可观。 5命:万世之集 万叶之一刀的技能等级提高3级。 至多提升至15级。 6命:血赤叶红 枫原万叶施放千早振或万叶之一刀后的5秒内,获得风元素附魔,并且枫原万叶的每点元素精通,都会使他的普通攻击、重击、下落攻击造成的伤害提高0.2%。 。。。直接从副c转为主c。把整体输出拉高一大截。0.2%元素精通提升普通攻击、重击、下落伤害百分比,100精通百分之二十提高,有点恐怖。有了6命的话那主c妥妥,都不用切别的主c站场了。 E6秒冷却,附魔5秒,差不多全程附魔了,不愧是氪佬玩具。这也是我觉得mhy很厉害的地方,只要你是真爱,愿意花钱,管你副c辅助都能拉成主c 小结:一命改善一些体验,二命大幅加伤,四命加快充能,六命主c乱砍 相关攻略:桐生万叶突破材料一览 五、队伍搭配 队伍搭配我一般不会太多思考。深渊就不说了,看怪物吧(数量多小怪之类的比较合适)。大世界主要追求方便。风系单手剑很难破盾,考虑到木盾岩盾深渊法师盾,其他元素和种类的角色要搭配好。最好有两个非岩风属性,以及能破盾的角色 (我打算万叶 姥爷 凯亚 行秋 男♂队走起) 六、脑测总结 (以下内容很主观 随便聊聊想法) 非六命前我觉得最合适的就是作为副c/辅助,在配队上可以参考温迪。这个角色比较适合主c较多练度较高但缺辅助的队伍,可以丰富一下阵容补充伤害,同时也具备较高的功能性。 比如姥爷 凯亚 万叶 行秋,万叶染冰,刀刀融化的效果以及极其炫酷的大招效果感觉能极大提升游戏体验。 砂糖的染色大蝴蝶给我带来了非常优秀的视觉体验,现在非常期待万叶带来的效果。 四命的命座使得万叶能在大世界几乎一直有大,加上极大的大招范围和冲刺减体力消耗,可以说是大世界特化。一到怪物堆就开大开e砸,加起来两千多的倍率直接干掉一个丘丘人营地,然后大差不多又好了 六命主c挂元素打扩散,下个版本扩散伤害也要提高了,不知道提升多大。 虽然六命普攻重击伤害加了很多,不过伤害来源我觉得大头还是在大招和小技能下砸,追求伤害最大化还是副c更爽 好啦,本期云攻略就到这了,主要还是数据和技能的汇总,别当正经攻略看就行,我怕可能会误导(笑 相关攻略:桐生万叶突破材料一览來源:3DMGAME

《天地劫幽魂再臨》魂石詞條數據對比分析 超細魂石詞條攻略

《天地劫幽魂再臨》中魂石詞條有很多,什麼詞條最好?玩家應該如何選擇,本文就來詳細分析一下,希望對大家有所幫助。 關於魂石詞條有很多攻略貼有給出建議,比如防禦類屬性里 氣血>減傷>防禦,這麼總結沒錯,但是並不能解決玩家的實際問題,因為玩家選擇並不是單純的選屬性,影響數值收益的因素有很多,本篇攻略將從實戰出發來計算詞條收益。 一個加10%防禦和一個3%氣血的石頭選擇哪個? 面對這個問題我們要算出不同屬性之間收益具體差異多大,屬性收益在不同情況下收益會有變化,優先級也會有變化,下面會分別在不同副本及角色攻擊情況下計算各屬性優先級。 下表為45級角色打不同等級靈脈boss時,魂石詞條最終收益: 通過最終收益計算各詞條收益比例如下: 攻擊屬性:攻擊:增傷:穿透:暴擊率≈1: 1.4: 1.8: 4.7 意思是1%的攻擊與1.8%穿透提高的傷害相同 防禦屬性:氣血:減傷:防禦≈1: 1.6: 5.9 也就是說1%的血量相當於5.9%的防禦,所以標題中的問題答案就是選擇氣血 計算過程 對於攻擊加成及傷害的計算公式已經有不少攻略貼詳細講過了,這里為了玩家方便理解,我還是簡單說一下 拿攻擊舉例,如下圖 人物白字數值=(人物等級&星等+武器+及身+五內)*(1+五內百分比+列星百分比+及身套裝百分比) 綠字數值=白字數值*魂石百分比+魂石數值: 進圖後數值=(白字+綠字)*(1+天賦百分比+飾品百分比+魂石套裝百分比+絕學BUFF百分比+陣法百分比) 實際傷害=(攻方攻擊力*屬性克制修正係數-守方防禦力)*技能倍率*(天賦+技能+臨時buff+武器品質+魂石套裝效果增傷+戰陣增傷)*(列星+魂石詞條增傷)*暴擊倍率(1.3)*暴擊率。 我強調一下這篇攻略的重點是計算出魂石不同詞條數值對角色的最終提升,從上面公式可以看出影響傷害的數值很多,並且人物不同攻擊與防禦的角色對戰時計算出的結果是不同的,所以我會假定攻擊的相關數值與副本進行計算。 下面我計算角色35級/40級/45級,攻擊靈脈的不同等級boss進行計算,將對戰情況盡量模擬大部分玩家的傷害。 我們拿冰離面板來估算,35級/40級/45級的白字攻擊大約為800/1000/1200,假設佩戴魂石等級對應為3個極品10級/絕品10級/絕品15級。 玩家攻擊boss的主力通常都是克制boss屬性的角色,所以下面也是按克制傷害來計算(克制方攻擊提高30%,被克制方攻擊降低25%),列出下表數據: 可以看出表格中角色與boss都為35級時,魂石5%的攻擊提升最終傷害會提升6.2%,下面將我們數據以曲線呈現就可以看出趨勢。 用相同的方式計算出40級&45級的的傷害提升,表格數據就不列上來了,直接看圖。 通過曲線圖可以看出,如果越5級打本的玩家詞條優先級為攻擊>物/法傷害>穿透>暴擊 越10級打本的極限玩家攻擊>穿透>物/法傷害>暴擊,隨著boss防禦的升高,穿透收益在逐漸提高。 防禦類詞條可以用相同的方式計算,選目前玩家用的最多的T 依依來計算,得下表: 下面直接將35/40/45的曲線圖放上來 防禦屬性我想強調一下,防禦與減傷都分為物理/法術,我們受到的攻擊2種都有可能,所以防禦與減傷的收益要減半。 如果防禦減半計算的話,詞條優先級為氣血>減傷>防禦, 不過boss物理攻擊較多,物理減傷會比法術減傷好一些。 如果你准備兩套魂石分別對應法術&物理副本,那減傷優於氣血。 按越5級打boss計算出詞條收益比例如下: 攻擊屬性:攻擊:增傷:穿透:暴擊率≈1: 1.4: 1.8: 4.7 防禦屬性:氣血:減傷:防禦≈1: 1.6: 5.9 如果自己是打平級或者比自己低等級的boss,直接看錶格里的數據就好了,可以看自己的實際情況選擇屬性。 這次數值計算主要讓大家對不同詞條間的收益差異有一個可以估算的比例,不過這個也就是估算,實際對戰中在加攻/減防buff下對魂石詞條收益也是有很大影響的,不過這個要算進去列出不同情況,這篇攻略那就過於繁雜了。 我們可以看出,防禦收益特別低,不過這是所有用減法公式計算游戲的通病,策劃是有意將防禦收益降低的,或者說不敢提高,後面我會寫篇分析天地劫的計算公式,也就是減法公式對比其他游戲有哪些優點與缺點。 來源:遊民星空

《原神》物理系及火系傷害數據探究

《原神》中物理系及火系的傷害有很多小夥伴都搞不懂其中的數據與機制,那麼現在為大家帶來「旅行者十七號」分享的《原神》物理系及火系傷害數據探究,希望對大家有所幫助。 傷害計算 物理流和反應流的差距在於反應,物理角色的超導效果可以被風套4值班,所以我們只考慮第三乘區,即加傷乘區,計算。 並且,在第三乘區,我們不考慮武器因素和爆傷因素,也不考慮角色的突破加成,因為我們討論的是兩個元素系,而非兩個角色。 至於加傷天賦(盧老爺的被動),這是所有火系輸出角色所共有的,為了將物理流數值更高的加傷天賦也算入比較,我們必須提及。 本意不談角色,但好吧,依然要以最典型的反應C迪盧克為例,以便部分人對新角色腦測… 迪盧克的第三乘區加傷為: 魔女2火傷+魔女4火傷+火傷杯+被動火傷, 15%+22.5%+46.6%+20%=104.1% 在此基礎上,加入元素反應,默認有140左右元素精通即25%反應傷害加成,計算魔女4, (1+104.1%)*150%*(1+15%+25%)=428.61% 最終,理想輸出模式下,正常的迪盧克一刀蒸發,造成的傷害是普通物理攻擊的4.29倍。 然而,反應角色由於元素附著內置CD的限制並不能每一擊觸發反應,在不觸發反應的前提下其享受的傷害加成只有火傷加成,即造成的傷害為物理平砍的204.1%。 假設反應效率為66%,按權乘算: 204.1%*34%+428.61%*66%=352.2766% 約等於352.28%。 實戰中由於多種原因,迪盧克註定是無法做到百分百站樁輸出的,其火傷火傷也不一定完全覆蓋,所以,我們將這個數值姑且記作330%。 即,盧行反應隊中迪盧克的每一刀平均比平砍多造成230%傷害。 接下來看物理流角色。 由於物理流角色的加傷是永駐的,他們不需要進行反應效率的估算。 這意味著,在攻擊、倍率、爆傷均相同的情況下,物理流角色需要230%的裝備加傷即可與反應C的平均DPH持平。 所以我們按此來算一下,正常遊戲中角色能不能吃到230%加傷。 蒼白之火4件套+物傷杯,這是我們可以完全確定的,聖遺物加成。 25%*2+58.3%=108.3%。 超導的覆蓋率通常是比風4套要高的,但這點覆蓋率對於差值如此巨大的數字來說並沒有什麼提升。 這個差距算作120%增傷乘區數值吧。 從這一點上來看,物理角色的輸出能力比火系人上人確實有差距,即使有了新套蒼白之火也仍然沒有追及。 因為現有的物理流角色並沒有能力僅靠天賦達到這麼高增傷,在水環境中更難。 具體到角色上,優菈需要120%左右的聖遺物外增傷(物傷大劍、技能增傷、被動增傷、命座增傷等)與迪盧克的平均DPH持平。 五星角色的突破加成應當是公平的,所以優菈突破的物傷我暫且默認可以和迪盧克更容易疊爆傷的也特徵相抵消。 不過,如果她能夠在白字、專武和普攻倍率上全都壓老爺一頭的話,或許天賦上也不需要這麼高的加傷了。 盡管水神行秋會將兩個隊伍總體的DPS再次拉開距離(目前原神並沒有行秋級別的六星冰元素副C)。 但在水環境下應對人形怪,優菈的表現是必然比迪盧克更強大的。 總結 物理流角色並不一定弱於火系人上人,只要擁有攻擊、倍率、天賦加傷上的絕對優勢,反應的差距可以被抹平。 具體來說,這個優勢應該有著與120%增傷相同的最終效果。 目前看來,優菈或許是可以做到的。 來源:遊民星空

DISH抨擊SpaceX「星鏈」讓步並尋求獲取更多機密數據

據媒體報導,在DISH公司向美聯邦通信委員會(FCC)提出其服務存在干擾風險後,SpaceX的Starlink(星鏈)在本月早些時候做出了調整其運營的讓步。然而近日,DISH又對此重新提交了一份新文件。在本周早些時候提交的這份文件中,該公司拒絕了SpaceX的讓步,稱該讓步是「不充分的」。 為了反對星鏈,DISH又回來了--並給出了四個理由來解釋其所稱的不充分,其中一個理由是,它的真實世界數據使得星鏈的回應毫無用處。 DISH對抗SpaceX和星鏈的故事跟星鏈向FCC提出的修改申請有關。這項請求要求該委員會允許降低衛星高度及改變其他地面站的操作參數以便通過減少失敗的衛星在大氣層中燃燒的時間來改善性能和增加軌道安全。 DISH爭辯稱,星鏈不使用每頻率每區域(Nco)一顆衛星來為網際網路用戶提供服務則會對用戶造成干擾。上周,SpaceX同意修改星鏈的許可,明確表示將堅持Nco = 1的數值。 但這一讓步未能令DISH滿意。在最新提交的文件中,該公司嚴厲抨擊了星鏈許可證的變更,並表示SpaceX試圖通過做出漸進妥協來試水。 DISH進一步指出,SpaceX沒有回復DISH簽約的第三方分析師提交的最新干擾分析。今年2月,這家電視服務供應商提交了第一份分析報告,其證明了Nco大於1會對DISH終端造成干擾。隨後,該公司進行了更新分析,稱使用真實數據證明--即使Starlink的Nco值為1,它仍會產生干擾。 隨後,DISH聲稱,國際電信聯盟(ITU)批準的軟體不足以准確確定干擾。而DISH的第三個反對意見則是星鏈在FCC的農村數字機會基金(RDOF)下為農村美國人提供網際網路的義務,這將跟其Nco為1的承諾相沖突。DISH認為,如果農村需求需要更多衛星,那麼SpaceX將面臨沖突,後者沒有充分強調在這種情況下該如何運作。 SpaceX衛星政策主管David Goldman在回應DISH的第一套條件時表示,在部署前,第三方對干擾要求進行評估不在要求范圍內。DISH對此做出了回應,稱由於星鏈已經開始運行,如果系統超過干擾限制那麼根據法律規定應當可以對數據進行評估。該公司的結論是,由於它已經通過研究證明了星鏈的「潛在」干擾,所以它有權從SpaceX接收數據。 SpaceX拒絕了這樣的請求,稱這樣的數據共享會損害星鏈的競爭力。DISH反駁稱,這些數據對於確定SpaceX是否會遵守其讓步以及DISH客戶是否受到Starlink的干擾是必要的。 最後,它在星鏈的許可中提出了另一項條件,要求SpaceX遵守FCC針對DISH的任何未來裁決,即即使Nco為1也不足以減輕某些情況下的干擾。來源:cnBeta

GISAID平台上匯聚分享的全球新冠基因組測序數據已破百萬大關

作為一個流行的線上數據分享平台,GISAID 匯聚了全球諸多科研團隊的 COVID-19 溯源努力。最新消息是,其已拿到了來自全球 172 個國家和地區、超過 120 萬組的 SARS-CoV-2 基因序列。Nature 指出,這些數據對科學家們追溯新冠病毒起源、COVID-19 爆發的流行病學研究、以及相關變異毒株的全球傳播都有著至關重要的作用。 (來自:GISAID) 非營利組織「全球禽流感數據共享倡議」(簡稱 GISAID)科學顧問、來自新加坡的 Sebastian Maurer-Stroh 表示: 根據世界各地提交的最新數據,我們可以構建出一套追溯新冠病毒如何在全球范圍內傳播的監測系統,以了解相關防疫措施和疫苗是否仍然有效。 早在 2006 年,科學界就已經提出了 GISAID 的倡議。起初許多地方政府都出於各種原因(比如單純的利益考量),而未選擇向外界分享禽流感的基因組信息。 直到兩年後,隨著政府與科學家們完成了艱苦的數據共享協議談判,GISAID 項目才得以正式啟動。 盡管 GISAID 不是唯一用於基因組序列分享的資料庫,但它依然在...

BANDAI 食玩 SMP 電童&凰牙 數據武器套裝

首先在這里感謝萬代食玩部提供評測樣品 商品名:Super MiniPLA 普通版 GEAR戰士電童  電童 & 凰牙 數據武器套裝 發售日期:2020年12月 資料庫地址 http://acg.78dm.net/ct/346104.html http://acg.78dm.net/ct/346105.html      今天帶來的是電童 & 凰牙 數據武器套裝,實際算是此前電童凰牙套裝的升級版,主體沒有變化,增加了數據武器~其中電童附帶了獨角獸、獅子,凰牙則是附帶了音速蛇和野牛 由於主體咱們在之前已經有了測評,這里附上地址~這一篇我們主要說數據武器們 http://bbs.78dm.net/forum/post/746119.html 電童數據武器,首先是獅子 頭部和爪尖的位置使用了預塗裝,其他位置的少量分色靠貼紙還原 前後肢都有三段可動,就算單獨把玩也有不錯的體驗 變形數據武器其實就是直接把獅頭取下來了~之後通過連接件安裝在腿部 腿部安裝後效果~ 而這次的數據武器也保留了設定中的三段變形,也就是數據武器形態、載具形態和野獸形態 獅子變形後是為摩托~ 然後是獨角獸 野獸形態為獨角獸,造型還是非常硬朗的...所以我曾經一度非常喜歡獨角獸,直到他變了形... 依舊是三段可動的腿部關節,其他位置則是幾乎沒有可動 變形後的人馬...說實話我真的是有點無法直視他... 武器形態為獨角獸金鑽,直接安裝在手臂上即可 凰牙數據武器,首先是音速蛇 音速蛇依舊是在頭部位置有預塗裝 而音速蛇的蛇身有卡扣關節連接,共20節,每一節有小幅度的前後左右可動... 頭部,非常精緻的預塗裝 球形蛇尾 輪子形態,拆掉頭部直接插上就好了... 音速蛇鞭使用獨立的直柱實現,取下蛇頭安裝即可 犄角野牛 可動方面依舊沒有太多變化~ 而數據武器的變形也是將牛頭取下在使用連接件即可 載具形態 野牛與音速蛇的組合形態,電童在動畫最終話中裝備了全部數據武器一同攻擊,但是野牛由於與獨角獸位置相同在劇中沒有出現,而在ED中還是哪裡記不太清了,則是給出了野牛與音速蛇的組合形態,這樣就裝備了全部數據武器~也就是上面這種形態了...但是值得一提的是音速蛇使用的連接件在全裝電童的配件包里...666666666 如果你問我這套香不香,那我的回答是,真的香~尤其是電童相關的產品並不多,最近一套應該是SR超合金的,但是關節已經軟的像得了軟骨病一樣...而後續的裝備包、數據武器包也都安排的明明白白,屬於那種收集齊了就沒什麼遺憾的類型~而把玩體驗上也讓人滿足~ 但是全身部分關節為限位關節,插進去很難在拔出,而在插進去的時候也有一定幾率造成連接件損壞,比如大腿根的關節,我手上電童這個位置已經斷了,而目前幾乎沒有補件,只能自行打樁修復。另外就是凰牙,可能由於右肘公差較大,右肘與小臂連接件非常容易開裂,到目前已經看到5例了,所以可以稍微打磨一下~來源:78動漫

《三國志14:威力加強版》野戰部隊耗糧機制研究

野戰部隊耗糧研究 1.耗糧計算,按照最終位置算,與陣型無關(輸送隊也一樣),過程中經過山也沒事,出城再入城也沒事。 2.出陣狀態,不會有加耗兵糧,出徵到那個點和呆在那個點,消耗一樣。 3.耗糧與到城市的距離有關(很小),但更與地形和到街道的距離有關,街道耗糧最少(哪怕遠一點),離街道越遠耗糧越多。 4.耗糧數,離街道越遠耗糧越多,到主城間的地形也影響耗糧,簡單來說,就是回到主城的地形復雜度。 5.耗糧數,依次為街道、平地、沙地、森林、大河、河流、山路、矮山、高山(這點可能不夠准確)。 6.耗糧計算,按照最終位置算,與陣型無關(輸送隊也一樣),過程中經過山也沒事,出城再入城也沒事。 所以,可以看出來,平原地區進行防守,糧耗不大。而山地區域,盡量把敵人放進平原打,不要在山地阻敵(感受到汝南的無奈)。 只希望大家能早日拜託買糧的無聊境地,最大化的利用地形與武將特色,進行遊戲。 關於第二部分的研究,數據沒有統計,因為變量太多,很難歸納。只能單個單個實驗比較。 如果不買糧食的話,從上庸打到漢中,簡直就是災難。當然,有兩個屯田,就可以完全無視。 這代的屯田,很強,比11都強大。不買糧,沒有屯田的將,一定不要在山地打防守反擊。汝南和陽平關外就是耗糧大坑。。樹林里也是。所以,只有山戰和林戰的將領,沒有想像中那麼優秀。 其實這麼說吧,現在這個版本,玩到中期(玩家有4個以上後方城市以及50個以上將領),玩家平推電腦的原因就在於玩家買糧,而且不限次數。如果不買量,大家會發現,中期更加困難。 所以我研究耗糧,就是為了盡量把自己拉到與電腦一個機制下面去玩。買糧可以在破局的時候干,但中後期再買糧,就有點浪費時間了。 來源:3DMGAME

自學Excel之8:數據輸入與編輯(基礎操作)

數據的輸入與編輯是Excel的基礎操作,Excel 中的所有高級功能都是建立在數據處理的基礎之上的,而要進行數據處理,首先要將相關數據輸入工作表中,然後才能進行編輯和分析。在Excel中可以輸入的數據包括文本、數字、日期、公式、圖表和聲音等。 在不同情況下運用不同的數據輸入與編輯的方法和技巧,可以有效提高工作效率。 一、輸入數據: 1、普通數字或文本輸入: 選定單元格或單元格區域後,就可以直接向其中輸入,所輸入的數據將會顯示在編輯欄和單元格中。 數據輸入完成後可按【Enter】鍵確認。 按【Enter】鍵後默認選擇下方單元格。要改變按【Enter】鍵後"下一個」被激活的單元格,可以單擊【文件】,再點擊【選項】,在彈出的【Excel 選項】對話框中點擊【高級】,勾選【按Enter鍵後移動所選內容】, 並在【方向】下拉菜單中選擇移動方向, 最後單擊【確定】即可。 輸入完成後也可按【Tab】鍵跳到右側單元格,或按「方向」鍵選擇其他單元格。 輸入數據的時候,底部狀態欄顯示「輸入」字樣。 編輯欄左邊的會顯示「×」和「√」按鈕,單擊「√」按鈕確認當前輸入內容,單擊「×」按鈕,則取消輸入。 雖然單擊「√」按鈕也是對輸入內容進行確認,但是不會改變當前活動單元格。 2、日期和時間輸入: 日期和時間屬於特殊的數值類型,在單元格中輸入系統可識別的日期或時間時,單元格的格式會自動轉換為日期或時間格式,而不需要進行專門的設置。 在單元格中輸入的日期或時間默認為右對齊方式,如果系統不能識別輸入的日期或時間格式,則輸入的內容將被視為文本,並在單元格中左對齊。 (1)、日期輸入: 在 Excel 中,日期的輸入主要有3 種方法 。 1)以短橫線「-」分隔符,如2021-12-1。 2)以斜線「/」分隔符2021/12/1。 3)使用中文"年月曰」輸入,2021 年12月 1 日。 (2)、時間輸入: 時間由時、分和秒三個部分構成,輸入時要以冒號「:」分隔開。 時間輸入時,系統默認為 24 小時制,要輸入12 小時制時間,要在輸入的時間後面加上一個空格,並且上午時間要以字母「AM」或者「A」結尾,下午時間要以「PM」或「P」結尾。 可以在同一單元格內輸入日期和時間,但二者之間必須以空格隔開。 二、數據格式設置: 為了提高數據的可讀性,Excel提供了多種數據格式化功能。它可以根據數據的意義和表達需求來調整顯示外觀,以完成匹配展示的效果。 1、使用功能區命令快速設置數據格式: 在【開始】選項卡上找到【數字】命令組,點擊【數字格式】複合框的下拉按鈕,可以快速選擇常規、數字、貨幣、時間、百分比、分數、科學計數、文本等數據格式。 2、利用「設置單元格格式」對話框設置數據格式: 要打開「設置單元格格式」對話框,可以用以下方式: 1)滑鼠右鍵單擊要設置格式的單元格或區域,在彈出的快捷菜單上選擇【設置單元格格式】; 2)在【開始】選項卡上找到【數字】命令組,點擊【數字格式】複合框的下拉按鈕,選擇最下面的「其他數字格式」; 3)在【開始】選項卡上找到【數字】命令組,點擊右下角的擴展按鈕; 4)按【Ctrl】+【1】。 在彈出的「設置單元格格式」對話框中選擇相應數據格式即可。 3、使用鍵盤快捷鍵快速設置數據格式: 【Ctrl+Shift+〜】:設置為常規格式,即不帶格式 【Ctrl+Shift+%】:設置為百分數格式,無小數部分 【Ctrl+Shift+A】:設置為科學記數法格式,含兩位小數 【Ctrl+Shif+#】:設置為短日期格式 【[email protected]】:設置為時間格式,包含小時和分鐘顯示 【Ctrl+Shift+!】:設置為千位分隔符顯示格式,不帶小數 三、設置固定小數位數: 輸入小數在Excel表格中非常常見,用常規的方法輸入不僅容易出錯,而且效率較低。如果要輸入的小數部分的位數都一樣,可以通過「自動插入小數」點功能指定小數點位數,輸入的數字將自動變成含有設定小數位的小數。 四、設置數據的有效範圍: Excel提供了設置數據有效範圍的功能,使用該功能能夠對單元格中輸入的數據進行限制,以免輸入不符合條件的數據。 在功能區打開【數據】選項卡,單擊【數據工具】組中的【數據驗證】按鈕,在下拉菜單中選擇【數據驗證】。 在彈出「數據驗證」對話框,在「設置」選項卡的「允許」下拉列表中選擇數據類型,在「數據」下拉列表中選擇限制類型,在「最小值」和「最大值」文本框中輸入允許的最小值和最大值。 切換以「輸入信息」選項卡,在「標題」和「輸入信息」文本框中輸入提示信息。 切換到「出錯警告」選項卡,在「樣式」下拉列表中選擇圖標樣式,在「標題」和「錯誤信息」文本框中輸入標題文字和警告文字,完成設置後單擊【確定】按鈕即可。 要刪除創建的數據有效範圍設置,可以單擊【全部清除】。 五、自動填充數據: 在Excel中經常會遇到輸入一個序列數據的情況,例如表格的序號、月份等。此時用「自動填充」功能可快速完成。 在Excel中可以實現自動填充的"順序」數據被稱為序列。 1、自定義序列: 單擊功能區上的【文件】選項卡,選擇【選項】,在彈出的「Excel選項」對話框中單擊【高級】 ,點擊【常規】區域中的【編輯自定義列表】按鈕,彈出「自定義序列」對話框。 對話框左側的列表中顯示了當前Excel中可識別的序列,用戶可以在右側的【輸入序列】 文本框中手動添加新的自定義序列,或者導入已經存在的自定義序列。 完成後按【確定】。 1、使用填充柄填充數據: 在Excel中,可以使用填充柄將文本、數字、日期等格式的數據自動填充到單元格中。 選中包含數據的單元格或區域,將滑鼠指針移到右下角,當滑鼠指針「+」形時,按住滑鼠左鍵並拖動到目標位置。 點擊右正解的【自動填充選項】按鈕,在快捷菜單上選擇相關選項即可。 2、填充相鄰單元格中的數據: 在填充數據時,除了通過拖動填充柄快速填充外,可以使用功能區的「填充命令」將相鄰單元格的內容填充選中的單元格。 單擊功能區【開始】選項卡下【編輯】組中的【填充】按鈕,在下拉菜單中選擇相應的方向,則將相鄰單元格中的內容填充到選中單元格中。 如果在一個單元格中輸入數據,然後選中相鄰的若干個單元格,在下拉菜單中選擇「序列」,彈出「序列」對話框,進行相應設置後點擊【確定】,則以設定的序列進行填充。 六、編輯單元格數據: 1、刪除單元格數據: 1)選中要刪除數據的單元格,單擊鍵盤上的【Backspace】或【Delete】鍵。 2)滑鼠右鍵單擊要刪除數據的單元格,在快捷菜單上選擇「清除內容」。 3)單擊功能區【開始】選項卡下【編輯】組中的【清除】按鈕,在下拉菜單中選擇相應的選項即可。 2、編輯單元格數據: 如果需要修改單元格數據,用以上方法刪除單元格數據後重新輸入即可。 七、添加和編輯批註: 除了可以在單元格中輸入數據外,還可以為單元格添加批註。批註是附加在單元格中,對單元格的內容進行說明注釋的。 1、添加批註: 1)滑鼠右鍵單擊要添加批註的單元格,在快捷菜單上選擇「插入批註」。 2)單擊【審閱】選項卡【批註】組上的【新建批註】。 2、顯示或隱藏批註: 完成批註輸入後,用滑鼠單擊其他單元格即表示完成了添加批註,此時批註內容呈現隱藏狀態,只在單元格右上角顯示出紅色標識符。將滑鼠移至包括標識符的目標單元格上時,批註內容會自動顯示出來。 可以滑鼠右鍵單擊包含批註的單元格,在彈出的快捷菜單中選擇【顯示/隱藏批註】命令;或者點擊【審閱】選項卡上【批註】組中的【顯示/隱藏批註】按鈕,切換批註的「顯示」和"隱藏」狀態。 3、編輯批註: 滑鼠右鍵單擊包含批註的單元格,在彈出的快捷菜單中選擇【編輯批註】;或者點擊【審閱】選項卡上【批註】組中的【編輯批註】按鈕,就可以對批註進行編輯。 4、刪除批註: 滑鼠右鍵單擊包含批註的單元格,在彈出的快捷菜單中選擇【刪除批註】;或者點擊【審閱】選項卡上【批註】組中的【刪除】按鈕,就可以對批註進行編輯。 來源:kknews自學Excel之8:數據輸入與編輯(基礎操作)

億咖通科技與百度網盤啟動合作,打通車載終端數據云管理能力

數字化,是汽車行業變革的大勢。為了滿足汽車製造商以及用戶對汽車日益增長的數據便捷傳輸、安全防護以及個性化管理的需求,億咖通科技於2021年第十九屆上海國際汽車工業展覽會期間,與百度網盤啟動合作。雙方將共同打造基於雲端存儲能力的車載終端數據上傳、下載、同步與分享功能,實現車載終端數據的雲打通和雲管理。 基於雙方合作,百度網盤雲存儲功能未來將搭載在使用億咖通科技智能網聯繫統的車型上,從而全面升級車載系統的數據存儲能力與安全性。同時,用戶可以憑藉此功能,實現汽車端、手機端、電腦端的圖片及視頻等多種類型文件的互通,體驗車、家、辦公數據無縫互聯的便捷。億咖通科技CEO沈子瑜表示:「端雲打通是汽車行業發展的大趨勢。 雲端強大的數據存儲能力是車載智能座艙優異體驗的必備要素。通過與百度網盤的合作,我們實現了用戶車機、手機、電腦等個人終端與雲端的無縫連接。未來,我們也將持續深化合作,通過整合雙方技術優勢,賦能未來更美好的出行體驗。」 億咖通科技與百度網盤的合作向業界展現了一種新的汽車終端互聯服務模式:將汽車端日益龐大的數據「雲」化,不僅可以保障最基本的數據備份功能,滿足業務高可用、高性能和高安全性要求,還能夠滿足各個埠用戶對於數據存儲、同步、分享的需求,為未來智能互聯更廣泛場景下的用車體驗提供了有效支撐。 億咖通科技致力於打造行業領先的智能網聯生態開放平台,賦能車企創造更智能、安全的出行體驗。2019年7月,億咖通科技與百度Apollo達成戰略合作,在智能出行領域展開深度技術合作;去年10月,億咖通科技完成融資額13億元A輪融資,由百度領投。未來,隨著合作的進一步深化,億咖通科技將攜手百度持續為用戶帶來更加豐富、更加個性化的智能互聯體驗,助力智能汽車產業創新發展。來源:kknews億咖通科技與百度網盤啟動合作,打通車載終端數據云管理能力

特斯拉公布事故前車輛數據 並表示車輛狀態正常

【太平洋汽車網 新車頻道】4月22日,特斯拉正式公布了「剎車失靈」車輛的事故前一分鐘的數據,並作出一份文字說明。 特斯拉表示:在駕駛員最後一次踩下制動踏板時,數據顯示,車輛時速為118.5千米每小時。在駕駛員踩下制動踏板後的2.7秒內,最大制動主缸壓力僅為45.9bar,之後駕駛員加大踩下制動踏板的幅度,制動主缸壓力達到了92.7bar,緊接著前撞預警及自動緊急制動功能啟動(最大制動主缸壓力達到了140.7bar)並發揮了作用,減輕了碰撞的幅度,ABS作用之後的1.8秒,系統記錄了碰撞的發生。駕駛員踩下制動踏板後,車速持續降低,發生碰撞前,車速降低至48.5千米每小時。綜上所述,車輛以較高速度行駛,駕駛員開始踩下制動踏板力度較輕,之後,自動緊急制動功能啟動並發揮了作用,提升了制動力並減輕了碰撞的衝擊力,制動系統均正常介入工作並降低了車速。 同時特斯拉對於事故發生前30分鐘車輛的狀況也做出了單方面的回應:在車輛發生事故前的30分鐘內,駕駛員正常駕駛車輛,有進行40+次制動記錄,同時車輛有多次超過100千米每小時和多次剎停的情況發生。此外,特斯拉相關負責人表示,將毫無保留地配合監管部門開展深入調查,開誠布公接受社會監督。 不過對於數據中,顯示事發車輛在市區道路上以118.5km/h速度進行行駛,而事發車主則說是以60-70km/h的速度進行行駛,雙方目前都還沒有就該問題做出解釋。 同時對於是否會有第三方機構進行數據介入,我們也將持續關注。 (圖/文/攝:太平洋汽車網 熊睿鋒)來源:kknews特斯拉公布事故前車輛數據 並表示車輛狀態正常

特斯拉公布事故前1分鐘數據 前30分鐘超過40次剎車

在特斯拉女車主維權事件發酵後,昨晚(21日),特斯拉迫於外界壓力回應稱,願提供事發前半小時的車輛原始數據給第三方鑑定機構或政府指定的技術監督部門或者消費者。 特斯拉中國公司發布事故車輛發生事故前30分鐘內的數據。數據顯示,在車輛發生事故前的30分鐘內,車輛有超過40次踩下制動踏板的記錄。 據中國市場監管報消息,22日下午4時30分許,特斯拉負責處理該事故的有關人士告訴中國市場監管報記者:「我們已經把數據郵件發給客戶了。電話客戶一直沒有接,(我們是)通過公司郵箱發到了客戶買車時填寫的郵箱。」 同時,特斯拉向中國市場監管報記者提供了車輛發生事故前一分鐘的數據,並作出一份文字說明。 這份文字說明全文如下: 在駕駛員最後一次踩下制動踏板時,數據顯示,車輛時速為118.5千米每小時。在駕駛員踩下制動踏板後的2.7秒內,最大制動主缸壓力僅為45.9bar,之後駕駛員加大踩下制動踏板的幅度,制動主缸壓力達到了92.7bar,緊接著前撞預警及自動緊急制動功能啟動(最大制動主缸壓力達到了140.7bar)並發揮了作用,減輕了碰撞的幅度,ABS作用之後的1.8秒,系統記錄了碰撞的發生。駕駛員踩下制動踏板後,車速持續降低,發生碰撞前,車速降低至48.5千米每小時。 綜上所述,車輛以較高速度行駛,駕駛員開始踩下制動踏板力度較輕,之後,自動緊急制動功能啟動並發揮了作用,提升了制動力並減輕了碰撞的衝擊力,制動系統均正常介入工作並降低了車速。 另外,關於事故發生前30分鐘車輛的狀況,特斯拉方面是這樣敘述的:在車輛發生事故前的30分鐘內,駕駛員正常駕駛車輛,有超過40次踩下制動踏板的記錄,同時車輛有多次超過100千米每小時和多次剎停的情況發生。 特斯拉相關負責人表示,將毫無保留地配合監管部門開展深入調查,開誠布公接受社會監督。 特斯拉事件回顧: 2月21日,車主張某與家人駕駛Model 3出門遊玩(張某父親駕駛車輛),據張某稱,父親駕駛車輛在一次剎車中沒有降速反而加速追尾前方多車,導致車內兩人受傷。交警認定張某父親違章駕駛車輛導致事故發生,對事故應承擔全部責任。 3月6日,張某將該事故車輛貼上封條,並提出要求退車、賠償精神損失費等訴求。 3月9日上午,鄭州鄭東新區市場監督管理總局邀請特斯拉和車主張某進行調解。特斯拉表示願意墊付第三方檢測費用,儘快解決問題。後因張某家人質疑第三方檢測公正問題未達成協議。 3月10日,特斯拉回應張某事故稱,「經過對相關數據進行分析,未見車輛制動系統異常」,並表示事故車輛事發前曾達到118km/h的車速。 4月19日上午,上海車展上,張某站上特斯拉車頂,與同行兩人共同維權。 4月19日下午,特斯拉公司全球副總裁陶琳回應車展維權事件稱涉事車主要求高額賠償。 4月19日深夜,特斯拉官方聲明,對特斯拉產品的問題會負責到底,同時對不合理訴求不會妥協。 4月20日早,上海市公安局青浦分局發布通報,稱維權女子張某因擾亂公共秩序被處以行政拘留五日,李某被行政警告。維權車主相繼發聲,對維權方式進行了道歉並表示,「決不妥協,會維權到底」。 4月20日,新華社評特斯拉高管傲慢回應:誰給了特斯拉「不妥協」的底氣。 4月20日晚間,特斯拉通過官方微博就未能及時解決車主的問題,發布致歉信稱,尊重並堅定服從政府各相關部門的決定,尊重消費者,遵守法律法規,堅決堅定地積極配合政府各相關部門的所有調查。 4月21日晚間,鄭州市鄭東新區市場監督管理局表示,責令特斯拉立即無條件提供事故前半小時完整行車數據。國家市場監管總局也深夜發聲:督促指導地方依法處理特斯拉車主維權事件。 上海車展車頂維權事件後的次日,美國國家高速公路交通安全管理局(NAFTA)表示,在4月17日德克薩斯州斯普林市發生人傷車禍後,已經「立即」對特斯拉啟動了另一項調查。據國外媒體報導,周六晚間發生的事故中有兩名男子死亡,當時汽車處於無人駕駛的狀態。而埃隆·馬斯克(Elon Musk)在20日發了一條推文直接對事件進行了回應,稱該車沒有購買FSD(完全自動駕駛)。該事件暫未有確鑿的調查結果。 到目前為止,NHTSA已對特斯拉汽車事故展開了28起調查,其中24起調查仍在進行中。而在國內,今年2月8日,國家市場監督管理總局與中央網信辦、工業和信息化部、交通運輸部以及應急管理部消防救援局,就消費者反映的異常加速、電池起火、車輛遠程升級等問題共同約談過特斯拉汽車(北京)有限公司、特斯拉(上海)有限公司。但針對約談內容,特斯拉方面至今未發布相關調查結果。而在上海車展「車頂維權」事件的餘波中,中消協、中汽協等官方機構亦強調,「企業有義務拿出證據證明產品安全」「安全永遠是汽車產品的核心要素」。來源:kknews特斯拉公布事故前1分鐘數據 前30分鐘超過40次剎車

基於JESD204B的1 GS/s、16-bit數據採集系統研究

隨著微電子技術、半導體製造工藝的飛速發展,越來越多的數據採集系統基於「ADC+FPGA」的架構,實現定製化的性能參數。一般情況下,模擬信號輸入ADC進行模擬數字轉換,ADC輸出採樣數據至FPGA;當ADC輸出的採樣數據率高於FPGA內部邏輯資源的處理速率時,FPGA不能直接接收數據進入其內部邏輯資源,需要對輸入數據進行接收轉換、延時調整和降速處理等操作之後,才能進入FPGA內部處理;再通過外部總線協議讀取FPGA內部的緩存數據,做在線數據分析或離線數據分析。 國內對數據採集系統的研究正在蓬勃開展,取得了很大的進步和成果:2012年,中國科學技術大學唐紹春基於時間交替並行採樣技術研製了10 GS/s、8-bit的數據採集系統;2013年,中國科學院高能物理研究所鄒劍雄研製了4 GS/s、12-bit數據採集系統;2019年,中國科學技術大學梁昊研製雙通道5 GS/s、10-bit數據採集系統;2019年,成都電子科技大學周楠研製了5 GS/s、12-bit數據採集系統;2019年,成都電子科技大學蔣俊、楊擴軍基於時間交替並行採樣技術研製了20 GS/s、8-bit數據採集系統;2019年,中國工程物理研究院二所吳軍研製了6.4 GS/s、12-bit前置數據採集系統,應用於脈衝輻射場診斷。 國內外公司也推出很多的示波器產品等,包括中國的公司如普源精電科技(RIGOL)基於自研的鳳凰座(Phoenix)示波器ASIC晶片組,研製的DS8000示波器性能達到10 GS/s、8-bit。美國Tektronix公司研製的高解析度示波器如MSO58LP,性能達到3.125 GS/s、12-bit;美國Teledyne公司研製的高解析度示波器如HDO8108A,性能達到2.5 GS/s、12-bit,還有一款數據採集卡ADQ7,性能達到10 GS/s、14-bit;美國Gage公司的Razormax數據採集卡對應指標為1 GS/s、16-bit,TB3-EON數據採集卡指標為6 GS/s、12-bit;美國Spectrum公司的M4x.2234-x4數據採集卡指標為5 GS/s、8-bit;美國Pico Technology公司的PicoScope6407數據採集卡性能為5 GS/s、8-bit;瑞士PSI研發的SIS3305數據採集卡性能為5 GS/s、10-bit等。 可以看到,對數據採集系統的性能參數更多關注在採樣率上,以提高數據採集系統的時間測量精度為目的,針對超快前沿的信號波形,用高採樣率獲取足夠精細的時間信息。本文主要研究了高解析度的數據採集系統,針對超大動態範圍的信號波形,用高解析度獲取足夠精細的幅度信息。總體來說,前述的數據採集系統的垂直解析度多為8-bit、12-bit,對應的動態範圍有限,約100倍、700倍,有效位低於10-bit,在幅度歸一化的情況下,最低可分辨1/700的滿量程電壓幅值。有些探測器輸出信號的動態範圍大於1 000倍,為了既獲取整體波形,又獲取波形細節,12-bit的解析度就不能滿足要求。這種情況下,一般通過信號分路、信道量程搭接等操作,實現對信號的精細測量;為保證信號測量的精度,相鄰測量信道量程必須有較大的重疊部分,這會降低信道有限的動態範圍;此外,各信道的幅值誤差不同、時間誤差不同,量程搭接時會導致測量精度降低。本文研製了一款採樣率為1 GS/s、解析度為16-bit的數據採集系統,採用一個信道對應一個探測器,既消除了分路、量程搭接引入的誤差影響,又節約了測量信道,實現了對大動態範圍信號的高精度測量。 作者信息: 李海濤1,2,李斌康1,2,田 耕1,2,阮林波1,2,張雁霞1,2 (1.西北核技術研究所,陝西 西安710024;2.強脈衝輻射環境模擬與效應國家重點實驗室,陝西 西安710024)來源:kknews基於JESD204B的1 GS/s、16-bit數據採集系統研究

大數據開發的MapReduce的編程怎麼弄?5步解決

很多人都是「一看就會,一做就廢」眼睛:我會了,我們開始吧!手:你會了我還沒會呢!在之前的hadoop是什麼中已經說過MapReduce採用了分而治之的思想,MapReduce主要分為兩部分,一部分是Map——分,一部分是Reduce——合,那麼MapReduce的編程該怎麼弄呢?下面5個步驟告訴你! 一、概念複習! (1)客戶端(Client):編寫mapreduce程序,配置作業,提交作業,這就是程式設計師完成的工作 (2)JobTracker:JobTracker是一個後台服務進程,啟動之後,會一直監聽並接收來自各個TaskTracker發送的心跳信息,包括資源使用情況和任務運行情況等信息。 1.作業控制:在hadoop中每個應用程式被表示成一個作業,每個作業又被分成多個任務,2.JobTracker的作業控制模塊則負責作業的分解和狀態監控。 狀態監控:主要包括TaskTracker狀態監控、作業狀態監控和任務狀態監控。主要作用:容錯和為任務調度提供決策依據。 3.JobTracker只有一個,他負責了任務的信息採集整理,你就把它當做包工頭把,這個和採用Master/Slave結構中的Master保持一致 4.JobTracker 對應於 NameNode 5.一般情況應該把JobTracker部署在單獨的機器上 (3)TaskTracker:TaskTracker是JobTracker和Task之間的橋樑。TaskTracker與JobTracker和Task之間採用了RPC協議進行通信。 1.從JobTracker接收並執行各種命令:運行任務、提交任務、殺死任務等 2.將本地節點上各個任務的狀態通過心跳周期性匯報給JobTracker,節點健康情況、資源使用情況,任務執行進度、任務運行狀態等,比如說map task我做完啦,你什麼時候讓reduce task過來拉數據啊 3.TaskTracker是運行在多個節點上的slaver服務。TaskTracker主動與JobTracker通信,接收作業,並負責直接執行每一個任務。 4.TaskTracker都需要運行在hdfs的DataNode上 (4)HDFS:保存作業的數據、配置信息等等,最後的結果也是保存在hdfs上面 1.NameNode: 管理文件目錄結構,接受用戶的操作請求,管理數據節點(DataNode) 2.DataNode:是HDFS中真正存儲數據的 3.Block:是hdfs讀寫數據的基本單位,默認64MB大小,就是說如果你有130MB數據,那就要分成三個block,兩個存放64MB,最後一個存放2MB數據,雖然最後一個block塊是64MB,但實際上占用空間為2MB 4.Sencondary NameNode:它的目的是幫助 NameNode 合併編輯日誌,減少 NameNode 啟動時間,在文件系統中設置一個檢查點來幫助NameNode更好的工作。它不是要取代掉NameNode也不是NameNode的備份。 認真複習了嗎?複習好了嗎?接下來就開始動手操作吧! 二、五步走! 整個MapReduce程序,所有數據以(key,value)形式流動 第一步:input 正常情況下不需要寫代碼 僅僅在MapReduce程序運行的時候指定一個路徑即可 第二步:map(核心) map(key,value,output,context) key:每行數據的偏移量——基本沒用 value:每行數據的內容——真正需要處理的內容 第三步:shuffle 不需要寫代碼 第四步:reduce(核心) reduce(key,value,output,context) key:業務需求中的key value:要聚合的值 第五步:output 正常情況下不需要寫代碼 僅僅在MapReduce程序運行的時候指定一個路徑即可 比想像的要簡單許多吧,只要多動手練習一下,這些都不難,如果一次沒成功,那就再練習一次。 本期的內容就是這些了,要多加練習,一遍一遍的敲代碼,然後運行。光靠眼睛會了還不行,手也得會!大數據開發之路,期待你的成長! 希望大家點個關注,及時收取最新文章推送,想了解更多敬請諮詢加米穀大數據。 有問題的歡迎在評論區留言,如有侵權請告知。來源:kknews大數據開發的MapReduce的編程怎麼弄?5步解決

AG的勝負場數據曝光,再次「冠絕聯盟」:贏得最快,輸得最慢

2021年KPL春季賽常規賽第一輪(前4周)的比賽已經圓滿結束了,而常規賽第二輪的比賽也已經正式開打。從季前賽再到常規賽第一輪的所有比賽來看,咱們這一回要重點聊的主角AG超玩會,他們同之前的賽季一樣,依舊是冠軍的最有力爭奪者之一。這不,AG超玩會在季前賽的成績相當優秀,在常規賽第一輪也是如此,甚至早早就提前鎖定常規賽第二輪的S組,別的S組戰隊都還在拼死拼活。而今,AG超玩會的勝負場數據曝光了,說他們是這賽季最有力的爭冠戰隊之一,真心沒有任何問題。為什麼這麼說呢?咱們接著往下聊哈! 咱們來來看看AG超玩會的勝場數據,AG超玩會的勝場場均獲勝時長是KPL聯盟中最短的。再看看AG超玩會的負場數據,小夥伴們發現沒有呢?AG超玩會的負場時長又是全KPL聯盟中最長的。這兩項數據能夠說明什麼呢?估計經常研究數據的小夥伴們一看就懂,還沒有看懂的小夥伴們接著漫雨的思路,繼續往下看! AG超玩會的勝場時長全KPL聯盟最短,這說明什麼呢?這說明在比賽過程中,一旦給AG超玩會拿到優勢,對手基本就很難再翻盤了。而且最關鍵的一點是,AG超玩會一旦拿到優勢,就會瘋狂滾雪球,一點點機會都不給對手了。這也就是AG超玩會為何勝場時長最短的原因。那麼同理的,AG超玩會的負場時長最長,這就說明哪怕AG超玩會進入逆風局面了,想要直接平推AG超玩會也是比較困難的,AG超玩會的韌性很強,很能拖,這時候如果對手不步步為營,隨時都有可能會被AG超玩會抓到,然後被翻盤。 其實簡單來理解就是,如今的AG超玩會進可攻退可守,贏得最快,輸得最慢!這些說起來很容易,但是做起來確實很難。從這裡確實可以看得出來,AG超玩會是這個賽季最有希望奪冠的隊伍之一。不過,這畢竟是季前賽到常規賽第一輪的數據統計二輪,後續的比賽乃至最終的總決賽如何,其實還不好說。AG超玩會的常規賽、季後賽從來都不讓人擔心,大家最擔心他們的反倒一直都是總決賽。希望這賽季他們能夠在前面吸取了那麼多教訓之後,完成涅槃,成功登頂吧! 小夥伴們,你們對於AG超玩會的勝負場數據冠絕聯盟一事有什麼看法呢?歡迎下方留言評論說說你的觀點哦!咱們評論區不見不散哈!來源:kknewsAG的勝負場數據曝光,再次「冠絕聯盟」:贏得最快,輸得最慢

最新進展!特斯拉已提交車輛原始數據:「列印出來的行車數據有很厚一沓」,已通過快遞寄往車主方

每經編輯:周宇翔 近日,上海車展特斯拉女車主站在車頂維權事件引發廣泛社會關注。今天上午,特斯拉汽車銷售服務(鄭州)有限公司客戶經理葛偉華表示,特斯拉總部已經準備好了相關數據,今天(22日)下午6點前將由總部發回鄭州福塔店,再由福塔店提交給車主張女士。如果在這個過程中聯繫不上車主本人,會將相關數據先提交給監管部門,也就是鄭東新區市場監督管理局。 據河南廣電大象新聞消息,目前,特斯拉已聯繫鄭州市鄭東新區市場監管局提交行車數據,市監局表示數據移交要在特斯拉車主三方都在場的情況下進行,今天並未接收。 特斯拉鄭州福塔服務中心售後負責人趙博亮介紹,車主張女士的車輛行駛數據,已經由特斯拉的工作人員進行列印之後,送往鄭州市鄭東新區市場監管局。行車數據分為兩個部分,一部分是車輛的原始信息數據,另一部分則是為了方便市場監督局調查,將數據進行翻譯成文字。 「列印出來的行車數據有很厚一沓,包括車速、燈光、空調大小等等車輛所有的數據。」趙博亮介紹,公司希望通過市場監管局協調,由雙方認可的第三方機構對車輛進行檢測,公司願意承擔鑑定費用並接受檢測結果。 22日下午5點,張女士的丈夫告訴記者,鄭州市鄭東新區市場監管局的工作人員已經將事情進展通過電話進行告知,他希望和妻子一起回到鄭州後,在鄭州市鄭東新區市場監管局監督下,到4S店將行車數據取走。 另據楚天都市報極目新聞消息,特斯拉相關工作人員告訴記者,22日下午,他們多次致電張女士及其家屬,但一直未能聯繫上。22日下午5時30分,他們已經通過快遞的形式,將相關數據寄出。 記者還連線了「車頂維權被拘」事件當事人張女士的丈夫李先生。李先生告訴記者,因愛人被拘留,他本人目前在上海的賓館裡等待妻子出來,等愛人出來後再考慮下一步維權行動。 此前,因在上海車展「車頂維權」擾亂公共秩序,張女士被上海警方行政拘留5日。 (每日經濟新聞綜合公開消息、河南廣電大象新聞、楚天都市報極目新聞等) 每日經濟新聞來源:kknews最新進展!特斯拉已提交車輛原始數據:「列印出來的行車數據有很厚一沓」,已通過快遞寄往車主方

大數據致「殺熟」「贏家通吃」?智庫報告給出一種答案

全球正迎來大數據時代。大數據會不會被用來進行價格歧視?或者導致不公平的壟斷勢力?4月20日在博鰲,一份報告給出了它的答案。這份名為《了解大數據:數字時代的數據和隱私》(「下稱《報告》」)的報告由全球開放型數字經濟研究機構羅漢堂發布。2001年諾貝爾經濟學獎獲得者、羅漢堂學術委員麥可·斯賓塞是報告的主要撰寫人。 羅漢堂秘書長陳龍教授在發布會解讀報告。 記者王曉斌 攝 大數據必然帶來「殺熟」麼? 數字時代,信息因為被數位化,其數據量、數據的廣度以及收集和分析處理速度都在迅速地增加。理論上講,隨著賣家掌握的消費者信息的增多,針對同一產品,賣家有能力向不同消費者收取不同價格。 《報告》指出,「價格歧視」早已在一些領域中存在。如航空公司為增加額外收入,對同樣的座位收取不同價格;劇院、餐館和其他很多企業對嬰幼兒、學生和老年人收取的價格低於對在職人員收取的價格;電影院裡完全相同的座位夜場比日場更值錢。 《報告》認為,信息增多不一定總會導致對消費者有害的價格歧視。已有研究表明,數字平台傾向鼓勵向消費者披露信息,因此對消費者進行價格歧視的動機並不強。網絡的透明性限制了實體零售商在不同地區實行價格歧視的能力,隨著傳統零售商與在線零售商的競爭越來越激烈,其地域價格差異將繼續減小。 由此《報告》給出結論:雖然利用大數據侵害消費者權益的事件確實存在,但幾乎沒有證據表明,這已成為普遍性的問題。 大數據是否會導致「贏家通吃」? 有觀點認為,在數據驅動的市場中,市場壁壘非常高。因為規模經濟使絕大多數競爭對手失去競爭空間,從而造成了贏家通吃的結果。 「從邏輯上看,數據是商業模式中的一個重要因素,但無法保證贏家通吃。」《報告》負責人、羅漢堂秘書長陳龍教授解釋說,其一,商業競爭的核心是商業模式,擁有大數據並不代表有好的商業模式;其二數據與商業價值的信息之間存在巨大鴻溝和不確定性,需要分析能力和商業判斷力才能發揮數據價值;其三現存數據的價值衰減很快;其四網絡效應不能維持「先發優勢」,反而加速產品被市場接受或淘汰過程。 數據隱私何解? 因為信息泄露出現的「電信詐騙」等案件層出不窮,引發消費者對隱私問題的極度擔憂。大數據「生命周期」的每個階段,從收集到集成,從分析到應用,都存在數據泄露和隱私風險。 但同時研究發現,從網際網路用戶的行為看,全球都存在「隱私悖論」,即用戶一邊擔憂自己的隱私風險,又願意為了某種使用便利來讓渡自己的一些隱私信息。種種原因,要防止個人信息過度暴露和信息泄露是艱巨挑戰。 在保護個人隱私方面,《報告》提出一種源頭解決方法:將隱私工程和隱私增強技術結合起來。換句話說,就是要將保護個人隱私的意識,融入到產品的開發和設計中去,同時結合隱私保護技術,這樣才能達到有效保護個人隱私的目的。來源:cnBeta

《原神》元素精通收益數據一覽

《原神》中每位角色都是有元素精通的,而元素精通為每一位角色帶來的傷害收益是不同的,那麼現在為大家帶來「語明語」分享的《原神》元素精通收益數據一覽,希望對大家有所幫助。 傷害公式 基礎傷害=攻擊力×攻擊倍率×(1+傷害加成)×增幅反應加成×(1+反應加成)×抗性減免×防禦力減免 (為了方便,精通沙漏187精通取了180精通,小差距不影響聖遺物選擇) 傷害數據 來源:遊民星空

NASA將發射Carbon Mapper衛星 幫助收集有關溫室氣體排放源的數據

據外媒BGR報導,美國宇航局(NASA)因其在探索太陽系方面的技術而聞名,但該機構也花了大量時間從高空俯瞰地球。它幫助繪制了野火蔓延的地圖,以便官員們能夠制定計劃和戰略,跟蹤洪水和颶風造成的損失,甚至觀察植物的壓力有多大。現在,在其幫助打擊污染的長期努力中,NASA將很快部署一顆衛星,能夠通過從高空檢查其排放物來發現最嚴重的犯罪者。 在NASA噴氣推進實驗室(JPL)的一篇新文章中,該機構透露了其與非營利性污染防治組織Carbon Mapper合作的計劃。這兩個組織將合作,利用一顆新的衛星收集有關甲烷和二氧化碳排放源的大量數據。該衛星計劃於2023年發射,將利用先進的儀器,不僅從太空中發現排放物,而且實際識別正在排放的氣體類型。 世界上許多國家的政府已經同意對其排放的溫室氣體數量進行限制。但各國並不總是貫徹他們的承諾,無論一個國家對其氣候承諾有多認真,這些國家中總有一些公司推動或打破規定的限制。當這種情況發生時,可能很難確定有害排放物的來源,這導致了國家內部和國家之間的大量指責。 使用來自NASA的Carbon Mapper衛星的數據的報告將使事情變得更加明顯,強調溫室氣體財富的確切來源,並希望能幫助追究那些對其行為或缺乏監督負責的人。 「JPL很高興成為這項研究工作的先驅,它將提供有關溫室氣體和地球氣候未來的關鍵信息,」JPL地球科學和技術局局長James Graf在一份聲明中說。「這項工作是我們第一次與非營利組織、大學和加利福尼亞州的財團合作進行太空任務。」 也許這個新項目最新穎的部分是,Carbon Mapper將公開其所有的數據。任何想要訪問排放數據的人,包括公司、政府和好奇的普通人,都將能夠訪問這些數據。看看這些數據是如何被使用的,以及它是否真的能幫助突出最嚴重的污染者並迫使他們改變,這將是非常有趣的。公眾情緒可以是一個非常強大的動力。來源:cnBeta

特斯拉拒絕提供行車數據,憑什麼車主無權查看?

出品|三言財經 作者|豐收 特斯拉維權事件還在不斷發酵。 據紅星新聞報導,4月20日,鄭州市場監管局新聞宣傳處相關負責人回應特斯拉維權事件,鄭東新區市場監管局分別於3月15日、3月18日、3月24日三次組織投訴人和特斯拉汽車銷售服務(鄭州)有限公司進行了調解。 投訴人(維權車主)不同意第三方進行技術鑑定,要求「提供車輛發生事故前半小時完整行車數據」。特斯拉汽車銷售服務(鄭州)有限公司因擔心數據被當事人用來炒作宣傳造成不良影響,拒絕提供相關數據。因雙方分歧較大,未能達成一致意見。 對於特斯拉不提供後台數據的做法,不少網友們評論「心虛了」。 此外,報導還有這樣一句話:鄭州市場監管局12315投訴舉報中心於3月17日、3月31日到鄭東新區局對該投訴件進行了督辦,並於4月9日就「純電動轎車在使用(行駛)過程中產生的行車數據是否屬消費者知情權」這一問題向省局請示,目前尚在等待省局指導意見。 01 尤其值得注意的是「消費者知情權」一詞,那麼車主到底有沒有權利獲取後台數據呢? 首先看看知情權又是怎麼定義的呢? 《消費者權益保護法》對於消費者的知情權的具體規定如下: 消費者享有知悉其購買、使用的商品或者接受的服務的真實情況的權利。消費者有權根據商品或者服務的不同情況,要求經營者提供商品的價格、產地、生產者、用途、性能、規格、等級、主要成份、生產日期、有效期限、檢驗合格證明、使用方法說明書、售後服務,或者服務的內容、規格、費用等有關情況。 對於上文中提到爭議點,知名IT與智慧財產權律師趙占領認為特斯拉後台數據應該不屬於消費者知情權的範圍,「當然這個是有爭議的,所以鄭州市場監管局專門就此向河南省市場監管局進行請示」。 另據虎嗅報導,對於後台數據,特斯拉官方回復稱:特斯拉的車輛數據是車輛網關讀取車內各部件信號並以加密形式存儲。存儲後的數據採用加密技術記錄,無法直接讀取、修改、刪除相關數據。同時,特斯拉嚴格遵守相關法律法規,在遇到執法和監管機構的調查時,均會完整、真實的提供車輛相關數據。 事實上,在此前的維權案例中,特斯拉也只是單方面向車主提供了後台數據,並未提供完整後台數據,不少維權車主對後台數據的真實性表示懷疑,甚至認為特斯拉刪除或篡改了數據。 02 那麼,特斯拉後台都會收集車輛的哪些信息? 在特斯拉的隱私條款中,特斯拉收集的信息主要有:遠程信息處理日誌數據、遠程分析數據、安全分析數據、安全分析數據、服務歷史記錄等。 其中遠程信息處理日誌數據便是我們關注的車輛的行駛「後台數據」,包括車速、制動和加速系統、安全系統、電子制動器等信息。 03 而作為特斯拉車主,目前又有哪些數據是可以看到呢? 據悉,特斯拉中控大屏顯示的信息包括:車輛基本信息(電量等)、顯示設置、輔助駕駛、多媒體、導航、空調等信息。 事實上,與傳統轎車相比,這些基本信息大多也是可以查看。區別可能更多是特斯拉的更加詳細,種類更多而已。 至於特斯拉的手機App,會顯示車輛的電量情況以及媒體、手機鑰匙、空調、控制等功能。 所以無論是中控大屏還是App並不會提供車輛行駛中的具體行駛數據,例如以往某一時刻的具體時速、剎車行為、滑行距離等。 所以在車輛發生事故後,車主是無法對當時的事故發生時車輛行駛的具體細節數據進行查看的。 而這些看不到的數據都躺在特斯拉的後台資料庫中。來源:kknews特斯拉拒絕提供行車數據,憑啥車主無權查看?

常見的21種數據挖掘工具

【51CTO.com快譯】數據挖掘(Data mining)是通過智能的方法,從數據中提取實用信息,對數據予以解釋,發現數據的模式與關係,以及預測趨勢和行為的過程。該過程往往會涉及到諸如:數據清理、機器學習、人工智慧、數據分析、資料庫系統、以及回歸、聚類等信息統計技術。顯然,數據集越大、越複雜,我們就能夠越輕鬆地通過自動化分析工具,越快地找到越相關的意義。而通過識別和理解有意義的數據,用戶企業也就可以做出各種明智的決策,並實現其目標。 數據挖掘的基本步驟 我們可以將數據挖掘運用到諸如:市場細分、趨勢分析、欺詐檢測、資料庫營銷、信用風險管理、教育、以及財務分析等多種場景中。雖然各個組織使用的方法可能有所不同,但是總的說來,數據挖掘過程通常包括以下五個步驟: 根據既定的目標,確定業務需求。 識別數據源,以確定需要分析哪些數據點。 選擇並應用建模技術。 評估模型,以確保其符合既定的目標。 報告數據挖掘的結果,或繼續執行可重複的數據挖掘過程。 數據挖掘與數據倉庫之間的區別 數據倉庫是收集和管理數據的過程。它將各種不同來源的數據存儲到一個存儲庫中,以供運營業務系統(如CRM系統)使用。該過程通常發生在數據挖掘之前,其優勢包括:改進源系統中的數據質量,保護數據免受源系統更新的影響,具備集成多個數據源和數據優化的能力。 數據挖掘工具 如前所述,數據挖掘的過程會涉及到各種技術,其中包括流行的:回歸分析(預測性)、關聯規則發現(描述性)、聚類(描述性)和分類(預測性)。目前,隨著市場的成熟、軟體的升級、以及技術的疊代,我們可以選用帶有不同算法的工具,來進行數據分析與挖掘。下面,我將和您從如下7個分類,綜合介紹與比較21種常見的工具。 用於統計分析的集成類數據挖掘工具 開源的數據挖掘方案 大數據類數據挖掘工具 小型數據挖掘方案 用於雲端數據挖掘的方案 使用神經網絡的數據挖掘工具 用於數據可視化的數據挖掘工具 當然,其中的一些工具可能會橫跨多個類別。例如,儘管Amazon EMR屬於雲端解決方案,但它同時也是處理大數據的絕佳工具。因此,我們儘量根據每種工具的最突出特性,進行分類。 在實際介紹各類工具之前,我們首先來簡要了解兩種最流行的數據科學程式語言:R和Python之間的區別。 R與Python 從源頭上說,R是在考慮統計分析的前提下開發的;而Python則提供了一種更為通用的數據科學方法。從使用目的來看,R更專注於數據分析,並提供可靈活地使用的代碼庫。相反,Python的主要目標是部署到生產環境,它允許用戶從頭開始創建模型。就具體使用方法而言,R通常被集成到本地運行,而Python則能夠與應用程式相集成。因此,儘管它們之間存在著差異,但是兩種語言都可以處理大量的數據,並提供大量的代碼庫。 用於統計分析的集成類數據挖掘工具 1. IBM SPSS SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是目前最流行的統計軟體平台之一。自2015年開始提供統計產品和服務方案以來,該軟體的各種高級功被廣泛地運用於學習算法、統計分析(包括描述性回歸、聚類等)、文本分析、以及與大數據集成等場景中。同時,SPPS允許用戶通過各種專業性的擴展,運用Python和R來改進其SPSS語法。 IBM的SPSS 2. R 如前所述,R是一種程式語言,可用於統計計算與圖形環境。它能夠與UNIX、FreeBSD、Linux、macOS和Windows作業系統相兼容。R可以被運用在諸如:時間序列分析、聚類、以及線性與非線性建模等各種統計分析場景中。同時,作為一種免費的統計計算環境,它還能夠提供連貫的系統,各種出色的數據挖掘包,可用於數據分析的圖形化工具,以及大量的中間件工具。此外,它也是SAS和IBM SPSS等統計軟體的開源解決方案。 3. SAS SAS(Statistical Analysis System)是數據與文本挖掘(tex mining)及優化的合適選擇。它能夠根據組織的需求和目標,提供了多種分析技術和方法功能。目前,它能夠提供描述性建模(有助於對客戶進行分類和描述)、預測性建模(便於預測未知結果)和解析性建模(用於解析,過濾和轉換諸如電子郵件、注釋欄位、書籍等非結構化數據)。此外,其分布式內存處理架構,還具有高度的可擴展性。 4. Oracle Data Mining Oracle Data Mining(ODB)是Oracle Advanced Analytics的一部分。該數據挖掘工具提供了出色的數據預測算法,可用於分類、回歸、聚類、關聯、屬性重要性判斷、以及其他專業分析。此外,ODB也可以使用SQL、PL/SQL、R和Java等接口,來檢索有價值的數據見解,並予以準確的預測。 開源的數據挖掘工具 5.KNIME 於2006年首發的開源軟體KNIME(Konstanz Information Miner),如今已被廣泛地應用在銀行、生命科學、出版和諮詢等行業的數據科學和機器學習領域。同時,它提供本地和雲端連接器,以實現不同環境之間數據的遷移。雖然它是用Java實現的,但是KNIME提供了各種節點,以方便用戶在Ruby、Python和R中運行它。 KNIME 6. RapidMiner 作為一種開源的數據挖掘工具,RapidMiner可與R和Python無縫地集成。它通過提供豐富的產品,來創建新的數據挖掘過程,並提供各種高級分析。同時,RapidMiner是由Java編寫,可以與WEKA和R-tool相集成,是目前好用的預測分析系統之一。它能夠提供諸如:遠程分析處理,創建和驗證預測模型,多種數據管理方法,內置模板,可重複的工作流程,數據過濾,以及合併與聯接等多項實用功能。 7.Orange Orange是基於Python的開源式數據挖掘軟體。當然,除了提供基本的數據挖掘功能,Orange也支持可用於數據建模、回歸、聚類、預處理等領域的機器學習算法。同時,Orange還提供了可視化的編程環境,以及方便用戶拖放組件與連結的能力。 大數據類數據挖掘工具 從概念上說,大數據既可以是結構化的,也可以是非結構化、或半結構化的。它通常涵蓋了五個V的特性,即:體量(volume,可能達到TB或PB級)、多樣性(variety)、速度(velocity)、準確性(veracity)和價值(value)。鑒於其複雜性,我們對於海量數據的存儲,模式的發現,以及趨勢的預測等,都很難在一台計算機上處​理與實現,因此需要用到分布式的數據挖掘工具。 8. Apache Spark Apache Spark憑藉著其處理大數據的易用性與高性能,而倍受歡迎。它具有針對Java、Python(PySpark)、R(SparkR)、SQL、Scala等多種接口,能夠提供80多個高級運算符,以方便用戶更快地編寫出代碼。另外,Apache Spark也提供了針對SQL...

《GTA5》避免殺人通關數據:必要殺戮700餘人可通關

外媒Eurogamer報導,國外論壇Reddit用戶「TK-576」提供如果玩家想在《GTA5》中扮演一名好好先生,不亂殺人,仍需要殺700餘人才能通關。他通過計算遊戲中每一次必要的殺戮得出了這個數據。 殺敵計數視頻: 【游俠網】計數視頻 這位玩家在遊戲中多數場景選擇潛行、逃跑。根據計算,到遊戲流程結束時,玩家將殺死至少726人,其中富蘭克林解決了295人,老崔幹掉了258人,而麥克只殺了「微不足道」的172人。在結局時,三人還可以一起出動,解決最後一個人。 視頻畫面: 來源:遊俠網

喝茶能減肥?能養生?50萬中國人數據告訴你,可能會增加致癌風險

楊大爺退休後閒來無事,認識了一個喜歡喝茶的朋友,在他的帶領下自己進入了茶友圈,這下可是開眼了,原來茶葉有那麼多種類,怎麼泡茶、喝茶都有講究,怪不得叫「功夫茶」,自己那麼多年喝茶真是白喝了,隨便抓點茶葉放在杯子裡開水一衝,咕嘟咕嘟地就喝下肚了。 茶友圈裡經常會宣傳喝茶的「好處」,比如說能減肥,能養生,抗衰老等等,楊大爺聽後十分心動,於是拿出了兩個月的退休工資,買了一套專門的茶具和茶桌,每天在家中品茗。 喝茶真的能減肥嗎? 減肥這兩個字,不管是男性還是女性,都比較關注,畢竟肥胖的人口眾多,大多數人都對身材不滿意。說到減肥就不得不提到一個概念,那就是「排毒」,在網友口中,人的身體內有很多毒素,將毒素排出去了,自然就會瘦下來。 事實上,排毒這件事本身就不存在,因為有害物質在人體層層的篩選過濾後基本上不可能進入體內,就算有少部分進入了,免疫系統也會把它清除,尿液、汗液、糞便也會把它排出體外,根本輪不到茶葉來發揮作用,所以喝茶根本不能排毒,也不能減肥。 喝茶能養生嗎? 因為茶葉中含有多種抗氧化成分,所以喝茶能養生防癌也是茶友圈常說的喝茶的好處,他們把喝茶當成養生防癌的手段,認為自己每天喝茶就不會患癌。到底是不是真的呢? 茶葉中含有兒茶素,它能增強抗癌基因活性,加速癌細胞死亡,促進正常細胞更新。而癌症患者中多數都有抗癌基因突變的情況,不能正常對抗癌細胞,這也是癌細胞迅速擴散的原因。 這麼說,喝茶抗癌是真的?先別高興得太早。北京大學的教授帶領團隊研究茶和癌症的相關性,受試者是50萬愛喝茶的中國人,經過十年隨訪,結果卻讓人失望:喝茶和6種癌症有關,不是防癌,而是致癌。 這一結果讓很多人傻眼,難道自己堅持的行為一直是錯的? 每天都喝茶的人與不喝或很少喝茶的人相比,患肺癌的機率提高了62%,原因是人們認為自己喝茶可以防癌,於是放鬆了警惕,在喝茶的同時還抽菸、喝酒,正是因為這種行為,才增加了致癌風險。 還有一個原因,茶葉需要開水沖泡,大多數人還沒等放涼就開始飲用,長期飲用65度以上的熱水對食道黏膜損傷很大,也會增加患癌風險。 茶是公認的健康飲品,但是要學會正確飲茶,各位茶友在喝茶時要記住兩點,不喝熱茶、不喝濃茶,這樣可以減少身體受損。 茶是中國的特色飲品,有自己的文化傳承,喝茶有好的一面,也有壞的一面,但它僅僅是飲品,不能當成養生防癌或減肥排毒的「法寶」,更不要認為自己喝了茶就萬無一失可以拚命抽菸、喝酒了,還是會增加致癌風險。來源:kknews喝茶能減肥?能養生?50萬中國人數據告訴你,可能會增加致癌風險

PCL春季賽首周比賽詳細數據出爐,投擲物使用數量最多的不是4AM

Hello大家好,目前絕地求生春季賽正在進行中,上周也是春季賽的第一周,目前第一周的比賽已經結束,最後周決賽4AM位於第一,因為積分是需要往後延續的,所以後面的比賽同樣的重要,而在今天,第一周比賽的數據也是已經出爐了,下面大家一起來看看吧。 首先積分就不說了,而在淘汰榜上,4AM的112位於榜首,12局比賽26個淘汰,KD也是突破了2,第二就是MCG的隊員,17shou則是以21個淘汰位於淘汰榜五,這個數據也是非常不錯的。 而在傷害榜上,17shou則是以4311傷害位於傷害榜首,因為這次的周決賽17戰隊運營的優勢,所以17戰隊打靶的機會比較多,而17shou也是一名打靶特別精準的選手,所以這次周決賽打出來了最高的傷害,而MCG的木子李還是第二,112以4240的傷害位於傷害榜3,而17的另外一名隊員小北同樣也登上了傷害榜,以3914傷害位於傷害榜四。 而上周的栓狙狙神仍然是魚人,因為在比賽中很少有人會拿栓狙,但還是有少部分選手會優先用栓狙,魚人就是PCL一名十分出色的栓狙選手,他以3個淘汰和620的傷害成功收穫本周的栓狙之神,雷神則是GFY的隊員,以5個淘汰,562的傷害稱為本周的雷神,沒想到本周雷神居然不是韋神,實在是出乎人預料。最遠淘汰為CTG的猴王,淘汰距離為682米,這個距離真的不近。 在吃雞隊伍中,本周吃雞數最多的隊伍是17,吃雞數為5,這要是放在季後賽就是冠軍了,MCG則是以4吃雞數位於第二,4AM和COC以3吃雞數並列第三。 在單局淘汰中,MCG以18個淘汰數收穫單場最高淘汰隊伍的稱號,小編仍然記得那一局,MCG可謂是拿了不少的分數。 在使用投擲物最多的隊伍中,17以530個投擲物使用數量位於第一,這是讓大家沒有想到的,因為在PCL中,投擲物使用比較出名的還是4AM,大家也一直以為4AM會是帶最多投擲物的隊伍,沒想到是17戰隊,而第二才是4AM,以482個投擲物數量位於第二,CTG以477個位於第三。 在隊伍場均得分中,CTG戰隊在艾倫格平均得分為9.7分,位於第一,17戰隊在米拉瑪以9.3分位於第一。 其實,上面的大部分數據大家看看就行,有的數據與自己打的好壞並沒有什麼太大的關係,真正重要的還是隊伍的總積分,還有大家也會對淘汰榜關注比較多,而明天也是春季賽第二周的常規賽,小編也會時刻關注戰況。 對於這個數據,大家有什麼看法呢,歡迎留言評論。 (您的點讚和關注是小編創作的最大動力)來源:kknewsPCL春季賽首周比賽詳細數據出爐,投擲物使用數量最多的不是4AM

SEO競爭對手分析,值得關注的5個數據指標

在SEO你問我答群里,總是有人會討論: ① 頁面不收錄,沒有排名。 ② 關鍵詞排名大幅度的波動,網站長期沒權重。 ③ 有排名而沒有任何的轉化。 這已經成為SEO行業老生常談的話題,有的時候,我們更多在闡述現狀的時候,多半是基於自己個體運營的數據分析,而往往從宏觀的角度去衡量一個搜索現狀。 那麼,SEO排名實戰,你應該監控的5個數據維度有哪些? 根據以往SEO數據監控的經驗,蝙蝠俠IT,將通過如下內容闡述: 1、行業網站趨勢 通常來講,當我短期操作一個特定行業網站排名的時候,我偶爾第一件事情,可能就是去找搜索結果中排名TOP50的行業高度垂直的網站去監控數據指標。 在這個過程中,你可能會發現諸多的細節,比如: ① 每個網站整體數據增量曲線都相對平穩,而某個時間節點,突然某一個網站的曲線開始大幅度的波動,這個時候,就值得我們關注,他到底是採取什麼策略,導致增長或者下降。 ② 在長周期中,審查每個網站行業相關關鍵詞的平均排名,看看自己是否超越這個平均線,如果沒有還需要從哪裡改進。 ③ 整個行業,是否集體出行跳水的情況,大量關鍵詞排名跌落與丟失,如下圖: 我們就需要審查,針對特定行業,是否出現特徵性調整,比如:頁面結構,頁面內容,頁面輸出頻率等等,亦或是政策性調整。 2、關鍵詞搜索量 你是否經常聽到這樣一句話為什麼我的關鍵詞排名已經很高了,但就是沒有任何轉化,當我們排除著陸頁配置等相關問題,其中一個最為重要的事情就是關鍵詞搜索量本身的變化。 如下圖: 你可能需要定期監控你的核心關鍵詞搜索量的變化趨勢,如果整體核心詞的搜索量開始下降,那麼,導致轉化低,也不無可能。 3、頁面真實收錄 這是一個非常有意思的話題,也是我們近期經常討論的事情,網站不收錄,已經是讓SEO從業者非常苦惱的一件事情,但根據近期針對百度收錄數據的一些監控,我們也會發現一些小問題,比如:頁面已經收錄,而實際查詢的時候,你卻沒檢索到。 其中主要的原因是:其中有些頁面收錄的時候,可能時間因子出現問題,比如:2021年4月19號新發內容,可能百度快照中的時間,容易記錄成2020年的某個數據日期。 而你在利用一些SEO工具查詢的時候,經常使用當下時間,或者近一周時間的查詢,往往並不能真實查詢到你的URL是否真正收錄。 這裡如果數據量不多的話,建議大家選擇利用SEO工具,針對網址進行批量逐一免費查詢。(不清楚怎麼查詢,可以聯繫站長。) 4、品牌詞影響力 對於品牌詞搜索量波動的監控,我們認為應該從兩個方面去審查,一方面是自身品牌詞,另一方面是競爭對手品牌詞。 任何一方的數據異常波動,都是值得我們關注。當然,這個地方我們不光需要監控百度指數,同時,我們還應該關註: ① 搜索結果中的影響力。 ② 新媒體的影響力。 ③ 問答平台與新聞源媒體中的口碑情況。 這樣我們才能更好地了解自己的競爭對手。 5、頁面排名波動 在短期運營的過程中,我們經常會看到一些網站權重暴漲,讓人好生羨慕,而從一個長周期的數據監控來看,很多網站可能都是曇花一現。 但在實際運營的過程中,總是會有一些網站長期穩定在搜索結果的前列,無論對方採用什麼策略獲取排名,這就需要我們分析,為什麼會產生這個情況。 根據長期針對SEO與網站建設行業的數據監控,我們發現持續的搜索點擊與高質量外鏈的支撐,仍然是關鍵詞排名穩定與提升的重要指標。 總結:在SEO排名的過程中,我們有必要進行關鍵詞排名的監控。來源:kknewsSEO競爭對手分析,值得關注的5個數據指標

基因組數據的「軟體瑞士軍刀」可快速了解細胞的行為

要想知道一個細胞正在像癌症那樣失控地生長,還是在入侵病毒的控制下生長,或者僅僅是在做一個健康細胞的常規工作,最好的方法就是看它的基因表達。雖然生物體內絕大多數細胞都含有相同的基因,但這些基因如何表達才是產生不同細胞類型的原因,例如,肌肉細胞和神經元之間的區別。 在過去的十年裡,測量單個細胞中基因表達的技術已經徹底改變了生物學。生物學家不再需要對組織內的許多細胞進行基因表達的平均,現在他們可以隨時檢測每個細胞中哪些基因是活躍的。 然而,計算能力卻難以跟上這種數據爆炸的速度。例如,一次實驗可以觀察10萬個細胞,並測量數十萬個轉錄本(基因活躍時產生的RNA片段)的信息,從而產生數百億個測序片段。單細胞測序的基因組數據可能會占用數TB的空間,並且在大型計算伺服器上處理需要幾個小時或幾天的時間。 現在,一種新的軟體工具可以利用普通筆記本電腦的計算能力,在30分鍾左右的時間內處理大型基因組數據集。就像一把瑞士軍刀,該工具可用於無數種不同的生物需求,並將有助於確保科學研究的可重復性。 該工具可以讓任何人在線使用,現在另一個研究小組正在對該工具進行改編,以研究從篩查試驗中收集的樣本中的SARS-CoV-2病毒。 了解更多: https://www.nature.com/articles/s41587-021-00870-2 這項研究是作為計算生物學和計算與數學科學Bren教授Lior Pachter(BS '94)和冰島大學計算機科學教授Páll Melsted實驗室之間的合作進行的。Melsted與研究生Sina Booeshaghi(2019年碩士)是共同第一作者。描述該研究的論文於2021年4月1日出現在《自然生物技術》雜志上。 "有很多例子表明,不同的小組使用不同的技術來研究相同的組織,例如,大腦,"Booeshaghi說。"用同一個引擎,也就是我們的技術來處理所有這些數據,有利於整合數據。速度快、效率高,而且可以輕松進行再處理,這對科學的一致性和可重復性非常重要。" 這些工具的易用性、低成本和模塊化,將使人類細胞圖譜和腦計劃細胞普查網絡等大型聯合體的基因組數據預處理具有一致性和可重復性。來源:cnBeta

「Python數據分析系列」7.假設與統計推斷

數據與智能 本公眾號關注大數據與人工智慧技術。由一批具備多年實戰經驗的技術極客參與運營管理,持續輸出大數據、數據分析、推薦系統、機器學習、人工智慧等方向的原創文章,每周至少輸出7篇精品原創。同時,我們會關注和分享大數據與人工智慧行業動態。歡迎關注。 來源 | Data Science from Scratch, Second Edition 作者 | Joel Grus 譯者 | cloverErna 校對 | gongyouliu 編輯 | auroral-L 全文共4998字,預計閱讀時間30分鐘。 第七章 假設與統計判斷 7.1 統計假設檢驗 7.2 案例:擲硬幣 7.3 置信區間 7.4 P-hacking 7.5 案例:運行A/B測試 7.6 貝葉斯推斷 7.7 延伸學習 深諳統計之道,方為人中之龍。 ——蕭伯納 具備以上統計學和機率理論知識以後,我們接著該做什麼呢?數據科學的科學部分,乃是不斷針對我們的數據和生成數據的機制建立假設和檢驗假設。 7.1 統計假設檢驗 通常,作為數據科學家,我們常常需要檢驗某個假設是否成立。有時,假設是諸如「這枚硬幣是均勻的」「數據科學家喜歡 Python 勝過 R」或「如果人們點開某個突然彈出的小廣告,廣告的關閉按鈕又小又難找,那麼大家更傾向於離開這個頁面,壓根不會閱讀」等可以被翻譯成統計數據的斷言。在各種各樣的假設之下,這些統計數據可以理解為從某種已知分布中抽取的隨機變量觀測值,這可以讓我們對這些假設是否成立做出論斷。 典型的步驟是這樣的,首先我們有一個零假設 H0,它代表一個默認的立場,而替代假設H1代表我們希望與零假設對比的立場。我們通過統計來決定我們是否可以拒絕 H0,即判斷它是否錯誤。通過舉例能更直觀地說明這個過程。 7.2 案例:擲硬幣 假設有一枚硬幣,我們試圖判斷它是否均勻,即任何一面朝上的可能性是否相等。首先,假設硬幣落地後正面朝上的機率為...

《青春有你3》二輪淘汰數據復盤:TOP9大洗牌?

三月到四月,60到35。 隨著第二次順位發表的結束,《青春有你3》的賽程已然過半。 過去的二十天裡,大廠的玉蘭花悄然盛開,它們在燦爛的春光里,見證了關於少年的又一次離別和成長。 經過了小組對決公演、練習室對決和第二次順位發表之後,訓練生們的各方數據又有哪些變化?一直關注著大廠男孩們成長的FUNJI記錄了截止到第二賽段結束時男孩們的數據成長,一起來看看吧! 大眾關注 截止到4月11日,《青春有你3》已經播出52天。節目在熱播的同時也得到了大眾的持續關注,《青春有你3》相關話題共登上熱搜802次(含熱搜趨勢及娛樂榜)。 FUNJI整理了節目每周搜索量峰值排在TOP5的熱搜話題,可以看出,每周熱度最高的話題都來自於不同的訓練生,節目對於群像的塑造使得更多訓練生得到了大眾的關注和討論。 微博熱搜更能吸引大眾關注,豆瓣小組則是節目青春製作人盡情討論的大本營。 從訓練生相關的豆瓣討論貼來看,余景天和羅一舟的豆瓣相關貼數相較於其他訓練生有明顯斷層。其中余景天累計討論貼數共27795貼,第一賽段里小組熱議程度第二名的羅一舟在第二賽段中實現反超,兩輪累計貼數排名第二;孫瀅皓、唐九洲、孫亦航分列第三到第五。 除了微博和豆瓣之外,B站熱度也是體現訓練生關注度的重要陣地。 從B站訓練生個人強相關視頻熱度來看,鄧孝慈和梁森的單條個人視頻最高播放均超過100萬。其中鄧孝慈的個人美顏安利向視頻播放量達162.6萬,梁森的節目talk片段播放量達142.9萬。 而劉雋的相關視頻中單條播放量最高的是主題曲《WE ROCK》的個人直拍,播放量達142.9萬,這也是訓練生相關舞台直拍中播放量最高的一條視頻。 節目表現 在選秀節目中,舞台是訓練生們獲得人氣的重要來源。 自位置測評開始,余景天的直拍點讚數始終領跑,一直位列榜首。除此外,五次直拍點讚數均位於TOP9的還有羅一舟、連淮偉、孫瀅皓、唐九洲四名訓練生。 在第二賽段里,小組對決公演舞台是節目的一大看點,直觀地展示了訓練生們對同一曲目的不同詮釋。 在6組對決的12個舞台中,哪位訓練生給你留下了最深的印象?你心中的最佳舞台又是什麼呢?來看看青春製作人們對於這些舞台的評價吧~ 除了舞台表現,訓練生的個人成長也不容忽視。 在往期節目正片中,余景天、連淮偉和羅一舟的彈幕提及量排在所有訓練生的TOP3,在訓練生們的彈幕詞雲中,多為觀眾們對於舞台表現及友情線的討論。 人氣變化 經過了第二賽段之後,訓練生們的舞台表現都有了新的突破,在節目中的性格也展現得更加完整,這也令他們的人氣也有了不同程度的變化。 在第二次順位發表中,羅一舟、孫瀅皓、段星星三位選手名次上升,躋身前九名。在小組對決舞台播出的第六周里,羅一舟從第14名躍至第2名。 在官方排名之外,微博的數據表現也是訓練生人氣增長的有力證明。 從微博粉絲累計增長來看,在晉級第二賽段的訓練生中,共有15人微博漲粉超過50萬。余景天、橋本裕太、羅一舟為漲粉TOP3,其中余景天漲粉148.2萬。 FUNJI也統計了漲粉TOP10訓練生的微博粉絲變化趨勢。在第一賽段中,鄧孝慈、李俊濠吸粉較多,而羅一舟、阿煜、鄭星源、崔雲峰四位選手的漲粉則多來於第二賽段。 從更能反映粉絲活躍度與黏性的超話簽到來看,余景天仍然領跑,在4月11日簽到數超過10萬。在第一賽段結束時簽到僅有2.2萬的羅一舟簽到數超過了5萬,排在第二名,而賽前他的超話簽到僅有不到三百人,可以說實現了人氣飛躍。 《青春有你3》上半局的過招之旅到此已經告一段落,而下半局的精彩,正在緩緩揭幕。 在過去的旅程中,有痛苦的歷練,也有驚喜的收穫,所有汗水都會在畫板上塗抹出最明亮的彩虹,願每位訓練生在第三賽段也都懷著ALL IN的勇氣,努力不留任何遺憾。當然在弟弟們繼續向前奔跑的未來,FUNJI也會繼續做弟弟們最忠實的陪伴者,請繼續勇敢地與這個世界過招吧! ——END——來源:kknews《青春有你3》二輪淘汰數據復盤:TOP9大洗牌?

魔獸世界:新團本數據公開,小吼出場做BOSS,反派下崗再就業?

作為9.1版本的新團本,「統御聖所」在嘉年華公布消息時,最引入矚目的一點是希爾瓦娜斯的進本,而暴雪的宣傳上也只是提到了這位女妖之王和之前守護托加斯特·罪魂之塔的怪物「塔格魯斯」這兩個BOSS。不過隨著9.1版本PTR伺服器的上線,玩家才發現,這個「統御聖所」團本似乎應該改名叫「部落聖所」。 之所以會這麼說原因就在於這個新團本里實際上不僅有希爾瓦娜斯這一個曾經的部落領袖,在PTR伺服器的戰鬥手冊中可以看到,統御聖所里竟然還有部落的另外一位大酋長——加爾魯什·地獄咆哮。 雖然目前小吼的模型沒有放置進遊戲里,但可以肯定是小吼已經百分百確認會參戰了,雖然這場戰鬥是被迫的。按照目前暴雪放在遊戲里的信息看,小吼是很早之前就已經進入了暗影界,並且一直都在雷文德斯被當作「心能熔爐」,榨取心能。 而在這場BOSS戰中,小吼也會被控制參戰,技能目前只有兩個,一個是BOSS的特殊機制現在還不知道具體如何其效果,另外一個就是被控制後周期性的散發「真·地獄咆哮」(暗影界裡的咆哮就是地獄咆哮)造成全團AOE。 其實對於小吼出現在暗影界很早以前玩家就有了這樣的猜想,因為在雷文德斯的宣傳片里,那個被捆綁抽心能的獸人實在太像吼少俠了。可暴雪設計師對此卻沒有什麼表示,雖然發言的確很曖昧,但沒有肯定地說小吼一定會出現,甚至直到暴雪嘉年華記者採訪時設計師還在「嘴硬」,只說小吼是否出場,怎麼出場都還在考慮。 但現實證明設計師是早有預謀要把小吼放在團本里了,因為根據Wowhead的消息在玩家擊敗BOSS解決出小吼後可能還有後續劇情,加爾魯什很有可能會成為類似8.2的艾薩拉一樣的角色,為玩家開啟後一個團本作鋪墊。 但不管怎麼說,至少現在統御聖所里已經有了兩任部落大酋長了,而且讓部落玩家「驚喜」的是,統御聖所里竟然還有另外一位部落代表。在統御聖所的戰鬥手冊中四號BOSS就是耐奧祖的殘跡,也就是說這個副本里雲集了兩任部落大酋長加上一個耐奧祖,難道這個副本不該改名叫圍攻部落? 不過拋開這些來說,整個統御聖所的設定還是非常有趣的,尤其是希爾瓦娜斯還會掉落一個可以改變獵人技能的武器,看起來非常有心意。而除了希爾瓦娜斯、小吼、耐奧祖以外,統御聖所的倒數第二個BOSS也是玩家的老熟人——克爾蘇加德。那麼不知道大家對於這個看起來都是老熟人的新團本,是否期待呢?來源:kknews魔獸世界:新團本數據公開,小吼出場做BOSS,反派下崗再就業?

2021 AACR | 多個臨床前研究數據公布,共譜新藥華章

第112屆美國癌症研究協會(AACR)年會火熱進行中,作為世界上規模最大的癌症研究會議之一,匯聚了眾多高質量腫瘤早期研究和創新研發進展,尤其是臨床前研究數據和早期臨床研究結果,被譽為全球癌症研究的風向標。此次會議中,多個臨床前研究數據在大會上進行了報告,為腫瘤新藥研發增添力量。速來圍觀下。 作者:cornflower 本文為作者授權醫脈通發布,未經授權請勿轉載。 II型腫瘤壞死因子受體(TNFR2)拮抗劑 TNFR2為TNF(腫瘤壞死因子)受體超家族成員,在多種腫瘤中選擇性表達為表面癌基因,具有促進腫瘤細胞增殖的功能。TNFR2在腫瘤微環境中也會表達在抑制性免疫細胞中,包括調節性T細胞(Tregs)和髓源抑制性細胞,同時也是免疫逃逸、腫瘤生長以及檢查點阻斷抵抗性的潛在驅動力。開發TNFR2 拮抗劑,一方面可以有效阻斷TNF跟TNFR2的結合,抑制Treg的增殖和功能,也可以靶向殺傷TNFR2高表達的腫瘤細胞,跟PD1、PD-L1在體內都有非常好的協同效果。 此次會議上報告了TNFR2生物機制研究以及小鼠動物模型的構建與驗證,研究表明TNFR2抗體可以減少腫瘤內Treg的數量/百分比,改善CD8 / Treg比率。在不同腫瘤模型中都觀察到腫瘤生長的顯著抑制,進一步闡釋了TNFR2治療腫瘤的可能性。 小分子免疫調節藥物——ASKC852 ASKC852片是全新的小分子免疫調節藥物,在體內外均能高選擇性、高效地抑制SMAD蛋白的磷酸化(pSMAD),從而從多種途徑抑制腫瘤的生長和進展,包括抑制腫瘤的上皮-間質轉化(EMT)和轉移,增強腫瘤微環境內的抗腫瘤免疫反應,抑制腫瘤內血管新生等。 ASKC852在EMT-6模型中展現了良好的量效關係,在給藥劑量低至10mg/kg時對pSMAD的抑制就可超過50%,並隨著劑量的增加而進一步提高。ASKC852在給藥後12小時內,對組織中pSMAD能產生持續、有效的抑制作用。 在CT-26模型的藥效實驗中,ASKC852單藥即能對腫瘤產生顯著的抑制作用,腫瘤抑制率(TGI)高達81.2%。在EMT-6模型中,ASKC852與PD-L1單抗聯合給藥時產生了優秀的協同作用,使PD-L1單抗的抑瘤效果大幅改善,腫瘤近乎消失不見。在另外一個抗轉移模型中,ASKC852對腫瘤向肺、肝、腎、腸道等多個器官的轉移也有顯著的抑制作用。可見ASKC852與PD-L1單抗聯用時可通過調節T細胞,實現免疫狀態由「冷」向「熱」的轉變,大大增強PD-L1單抗的抗腫瘤活性,並抑制腫瘤的轉移。 PD-1/ L1單抗對大部分癌症的客觀緩解率(ORR)僅為30%左右,實際上大部分患者並無獲益。ASKC852與PD-1/ L1單抗聯合治療,有望達到協同抗腫瘤效果,並使PD-1/ L1單抗治療獲益的患者比例得到提高,將免疫治療提升到新的高度。 ATG-010聯合ATG-008治療瀰漫性大B細胞淋巴瘤 ATG-010是一款單藥口服XPO1抑制劑,也是同類首款且唯一一款選擇性核輸出抑制劑(SINE),已被FDA批准治療二線以上的瀰漫性大B細胞淋巴瘤患者。ATG-008是一款mTORC1/2雙靶點抑制劑,根據臨床前及臨床試驗數據,ATG-008對瀰漫性大B細胞淋巴瘤有抑制作用。 此次大會上報告了ATG-010聯合ATG-008治療難治復發性瀰漫性大B細胞淋巴瘤的臨床試驗,結果表明,通過對體外及體內瀰漫性大B細胞淋巴瘤模型的評估,發現一定濃度下的ATG-010與ATG-008聯合,在瀰漫性大B細胞淋巴瘤治療中達到了1+1>2的腫瘤抑制效果。 新一代KRAS G12C抑制劑——LY3537982 RAS是人類腫瘤中最先被鑑定出來的致癌基因,也是存在最為廣泛的致癌性突變基因之一,發現至今已超過40年,一度被認為是「不可成藥」靶點。RAS基因家族目前已知的成員包括KRAS、NRAS和HRAS,其中KRAS突變最為常見,大約占85%。 LY3537982作為新一代KRAS G12C抑制劑,在此次大會上公布了其臨床前活性數據,結果顯示,LY3537982在KRAS G12C突變的H23、H358肺癌細胞系中展現了較高的靶標抑制活性,IC50分別為1.04 nM和1.16 nM。 在具有KRAS-G12C突變的多種異種移植或患者衍生的異種移植(PDX)模型中,LY3537982在3-30 mg/kg QD(一日一次)或BID(一日兩次)下顯示出從明顯的腫瘤生長抑制到使腫瘤完全消退的一系列抗腫瘤活性。 除了上述新老靶點,AACR上也有報導GPC3(磷脂醯肌醇蛋白聚糖3)、annexin-A1 (膜聯蛋白A1)等諸多創新靶標。總之,無論針對哪個靶標,細細挖掘,也有無盡寶藏;無論針對何種藥物,精雕細琢,總有差異潛質。創新無止境,期待這些新藥解決亟待滿足的臨床需求。 參考文獻: 1.2021AACR-Dissecting the mechanism of action targeting TNFR2 with a lignd...

EHJ:少睡不健康,有短睡基因也不行!40萬人數據顯示,即使有短睡基因,睡少了也與部分心血管疾病風險上升有關,長睡無明顯不利影響

睡得香心臟就棒,睡得不好心就慌,估計不止一個人看到這兩句話會有同感吧,至少打著哈欠敲字的奇點糕,對此是深信不疑。每天早早起床步行上班的日子,剛開始需要適應一下 不過在基因的影響下,人與人之間睡眠的差異,幾乎可以說是「一千個人一千種睡眠模式」了:有些自帶短睡基因的人,睡上五六個小時就精神飽滿,有些人不睡夠9個小時,第二天就無精打采。而在這種現象背後,還有更深的影響藏著呢。 說說吧,大家覺得睡多久才最舒服?提前禁止說睡一天 (圖片來源:Pixabay) 近期香港中文大學團隊在《歐洲心臟雜誌》上,發表了一項對英國生物庫(UK Biobank)40餘萬人數據的最新分析,分析顯示基因決定的睡眠差異,對心血管的影響也因人而異。睡太多不一定是壞事,有短睡基因也不見得就好。 分析採用孟德爾隨機化(MR)法評估數據,其中線性MR法分析的結論顯示,如果參與者存在預測睡眠時間長的單核苷酸多態性(SNP)位點,那麼每多睡一小時(與7-8小時相比),反而與高血壓、冠心病等疾病風險下降有關。 這個結論更新了此前「睡太多其實不好」的認知,也反映出基因對人體的深刻影響。而在非線性MR法分析下,如果參與者具有決定短睡的SNP位點,那麼每短睡一小時,也與部分心血管疾病風險上升有關,還真是截然相反啊。 一張圖總結分析要點 目前在科學界看來,睡眠與心血管疾病風險,乃至全因死亡風險之間的關係,是一種「U型」或者「J型」曲線:與正常7-8小時的睡眠相比,不超過6小時的短睡,和至少9小時的長睡,都可能提示更高的風險。 這就是比較典型的U型/J型曲線 (圖片來源:《歐洲心臟雜誌》) 這種結論主要是基於一些大規模隊列研究數據,但從現象反推機制的實驗室研究,目前還只證實了短睡的害處,像睡眠剝奪實驗就證實了短睡導致慢性炎症、影響中樞神經系統興奮程度,甚至是直接增脂催肥。 既然實驗室里證實不了睡眠時間過長的影響,那就再次回到隊列研究當中找原因,比如遺傳和基因。而要分析基因層面的影響,英國生物庫的數據就相當好用了。 在研究納入的40.4萬名參與者中,近70%的日常睡眠時長都在正常的7-8小時範圍內,19%日常睡眠6小時、6%日常睡眠9小時,其他人睡眠還更短或者更長,所以短睡和長睡在大樣本中都不是個例。 而由於分析的是基因變異、睡眠時長與心血管疾病之間的關係,研究團隊就選擇了MR法來計算基因變異的影響,並且同時進行了線性和非線性MR法分析,評估的與睡眠時長相關SNPs則共有78個。 從線性MR法分析的結果來看,與正常睡眠人群相比,「基因影響下」的多睡一小時,和肺栓塞、心房顫動、缺血性冠心病、高血壓四種心血管疾病風險下降有明顯的相關性。 從P值來看,納入分析的12種心血管疾病並不都與久睡有明確相關性 不過研究團隊認為,後續的非線性MR分析更能反映基因影響的睡眠時長,對心血管疾病的作用:基因影響下每短睡一小時,與高血壓、慢性缺血性心臟病風險上升15%,心梗風險上升21%,肺栓塞風險上升30%有關,而長睡沒有明顯負面影響。 這張圖直接對比了短睡與長睡的差異 用研究團隊的總結,就是如果你的長睡是由基因決定的,那也沒必要刻意去改短;而如果是基因導致的短睡,那多睡一點可能會對心血管更好。雖然15-30%的風險上升看著不多,但日積月累也會影響一大堆人啊。 反正奇點糕是決定了,等啥時候檢測網站更新相關分析,就去看看自己是適合多睡還是少睡。用基因指導睡眠,想想還挺酷的嘛。 奇點招人啦 Everybody Hi~! 讓本日值班糕代替所有奇點糕喊出心聲: 來點新糕吧! 算算奇點已經陪伴大家六年了,每天追科研期刊更新的日子真是過得非常快,奇點糕們知識見長,頭髮漸少…… 這些年我們經歷了免疫治療、基因編輯、人工智慧等新科技鋒芒畢現,也看到了更多學者在癌症、心血管疾病、阿爾茨海默病、糖尿病等歷史難題下的步步耕耘。有好研究歡呼吶喊,更新不給力的時候痛罵科學家不努力。 日日寫,日日更,如今我們有兩千多篇原創文章啦! 要說寫稿最快樂,不過被論文作者本人翻牌子。值班糕就被一位的大牛學者誇過重點準確、解讀嚴謹、風趣易懂,還被大佬問過是不是專業對口才寫這麼對味兒,當時的感覺,真是給我牛逼壞了(叉腰.jpg)。 現在,我們要嘗試去探索新的邊界了。 文字的表達能力是有極限的,而科研之廣博之精彩,值得以更多的形式為大家所知。接下來,我們準備嘗試用視頻容納科學前沿,讓大家能夠從不同的角度感嘆生命之美;同時,文字依舊是我們最鋒利的武器,有趣、生動、專業的文章will go on and on and on…… 我們需要新鮮血液,為奇點注入新的能量。 來吧,成為奇點糕,和我們一起整新活兒! 以上就是我們目前正在尋找的小夥伴~ 如果你想和奇點糕們一起創作、創新,來加入我們。 簡歷和作品(如果有的話)請發至:[email protected] 我們在奇點等你。 參考資料: 1.Ai S, Zhang J, Zhao G, et al. Causal associations of short and long sleep durations...

明日方舟玫蘭莎數據分析

因為很多博士開局只有玫蘭莎,且初期的怪強度也低,玫蘭莎當然足夠用。 單殺近衛的屬性在前期看著是有些誇張的~ 精1滿級的玫蘭莎血量比精1滿級的星熊只低了200多點,攻擊力比精1滿級的能天使高150點,所以玫蘭莎作為一個三星幹員當然就讚譽比較高了。 第五章到第一次危機合約的時候各大排行榜裡面,斯卡蒂、老陳都在近衛T1的級別,當時的銀灰是T0,拉布蘭德應該是T1.5,赫拉格還被分在規格外~當時虎鯨騎臉差不多也就和現在「萊萬汀」一個意思。 斯卡蒂被「辱」主要還是第二次危機合約以後的事情,當時應該是斯卡蒂切不掉高危機等級的自爆蟲,而四星的宴切掉了,這個視頻當時很火。 即便是有這個視頻,斯卡蒂當時也是應對棘手敵人空降第一人,赫拉格由於特性的問題,當時也很少有博士能掏出來一個專3的拔刀老陳,斯卡蒂只要精1 60級左右就可以提供落地接近2000的攻擊力,性價比極高。 直到史爾特爾的出現,只要數到5,萊萬汀~基本堵死了斯卡蒂的上場機會,不過嘛,並不是所有的博士都有史爾特爾,也不是每次都能助戰刷到史爾特爾~ 辱歸辱,斯卡蒂在玩家心目中還是有很高人氣的,各大人氣排行榜裡面,她和能天使、銀灰好像都沒掉出過前5,雖然不能未來可期,但也可以未來可妻不是~ 想要了解更多資訊,記得點擊關注哦。 本文由6Z6Z原創,歡迎關注,帶你一起長知識!來源:kknews明日方舟玫蘭莎數據分析

魔獸世界懷舊服:看了測試服的DPS數據,來看看我這套配置怎麼樣

作者:NGA-死亡√旋律 先說說我的看法: 1隊坦克組:防騎、防戰、奶D,奶薩、小鬼術士 (有護甲光環、小鬼、吼血、圖騰以及樹人治療光環,極大提高主坦克的生存能力) 2隊近戰組:武器戰士、增強薩、盜賊、懲戒騎、熊T (小隊有2%傷害光環、風怒+大地圖騰、10%攻強BUFF、5%暴擊光環,全團3%暴擊+刷新智慧審判、4%物理易傷) 3隊術士組:3個術士+1元素薩+1法師 (小隊有3%暴擊命中圖騰、法傷圖騰、回藍圖騰,全團有元素詛咒) 4隊獵人組:4個獵人+1奶薩 (小隊風優圖騰+回藍圖騰,可以輪流拉奶薩進來開嗜血,藍量充足) 5隊回藍組:1戒律牧、1環牧、1暗牧、2奶騎 (小隊有2種騎士光環、高回藍,全團有法術易傷) 戰士:2名、騎士:4名、薩滿:4名、獵人:4名、盜賊:1人、德魯伊:2人、牧師:3人、術士:3-4人、法師:1-2人 (其中SSFS是4+2/3+3可根據實際職業人數再調整) 其中坦克:3人,治療:7人,DPS:15人 再看一下裝備需求情況: 需求板甲防禦裝備的至少2人,需求板甲輸出職業的至少2人 需求鎖甲輸出裝的至少5人,需求鎖甲法傷裝的至少1人,需求鎖甲治療裝的至少2人 需求皮夾治療裝的至少1人,需求皮夾輸出裝的至少6人(熊、LR和增強薩會搶皮夾散件),需求皮夾法傷的暫無 需求布甲治療裝的至少2人,需求布甲DPS裝的至少6人 因為TBC獵人和SS的崛起,這兩個職業也是團本輸出理論最高的,自然優先進組,必然要面對的就是布甲DPS裝和鎖甲DPS裝備競爭激烈 儘管DZ只有一個人,但是不少皮夾裝備屬性更勝於鎖甲,LR和增強薩也會競爭,所以不會出現底價撿漏的情況 唯一能底價撿漏的職業只有奶德,因為團本只帶1個,雖然元素薩也只帶1個,但是大多數情況元素薩還是要和布甲搶散件來源:kknews魔獸世界懷舊服:看了測試服的DPS數據,來看看我這套配置怎麼樣

美CDC數據顯示:99.992%的新冠疫苗完全接種者沒有感染COVID-19

根據美國疾病控制與預防中心(CDC)的一項新數據分析,COVID-19病例在完全接種疫苗的人群中極為罕見。在美國7500多萬完全接種疫苗的人群中,僅有約5800人報告了「突破性」感染,即盡管他們完全接種了疫苗,但還是感染了新冠病毒。 這些數字表明,在完全接種疫苗的人群中,「突破性感染病例」的發生率只有不到0.008%,而且超過99.992%的接種者沒有感染SARS-CoV-2。 這些數字來自全美范圍內的資料庫,CDC建立了跟蹤突破性感染的資料庫,並監測任何有關的跡象,即突破性感染可能由患者人口統計學、 地理位置、 疫苗接種、 疫苗類型或疫苗批號集群。該機構還將密切關注由SARS-CoV-2變異體引起的任何突破性感染,其中一些變異體已被證明可以擊退疫苗的效力。 根據CDC的分析,到目前為止,疫苗似乎非常有效,並按預期發揮作用。美國絕大多數人都接種了由Moderna和輝瑞-BioNTech公司生產的mRNA疫苗(其中一種),這兩種疫苗在三期臨床試驗中的療效都在95%左右。在美國,只有不到5%的接種者接種過強生公司的腺病毒疫苗,該疫苗的有效性略低,為72%。 「COVID-19疫苗是有效的,是控制疫情的關鍵工具,」該機構在電子郵件中說。「到目前為止,在病例人口統計學或疫苗特徵方面沒有發現意外的模式。」 許多突破發生在老年人身上,眾所周知,老年人更容易受到COVID-19的影響。超過40%完全接種疫苗的人是60歲及以上的人。然而,該機構指出,有突破性感染病例分散在目前符合接種疫苗條件的每個年齡組中。 「我們看到所有疫苗都有(突破),」頂級傳染病專家安東尼·福奇在本周早些時候的新聞發布會上說。"沒有一種疫苗是百分之百的療效或有效的,這意味著無論你的疫苗功效如何,你總會看到突破性的感染。" 福奇解釋說,疫苗可能會在一些人身上失效,因為有多種因素,包括免疫狀態、健康狀況、年齡和他們所服用的藥物。也有可能是疫苗本身出了問題,比如儲存、運送或成分不當。 「然而,」福奇補充說,「即使疫苗不能防止感染,它也經常可以防止嚴重的疾病。」 他強調了2019-2020年流感疫苗的案例,該疫苗的有效性只有約39%。盡管如此,而且只有約52%的人接種了疫苗,但據估計,該疫苗可預防10.5萬例流感住院和6300例流感死亡。 在CDC關於突破性COVID-19感染的數據中,該機構發現29%的感染是無症狀的。5800例突破性感染病例中只有7%導致住院,只有74人死亡。這說明突破性感染病例的死亡率約為1%,在所有完全接種疫苗的人中,死亡率約為0.0001%。 雖然風險不大,但還是有風險。CDC強調,每個人都應該在輪到自己的時候接種疫苗,一旦接種了疫苗,就應該繼續遵循現在的健康預防措施,比如「戴上口罩,與他人保持至少6英尺的距離,避免人群和通風不良的空間,並經常洗手」。來源:cnBeta