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洛斯阿拉莫斯國家實驗室的超級計算機模擬表明，SARS-CoV-2的G型，即引起COVID-19的優勢病毒株，變異為一種構象，更頻繁地 "抬頭 "以吸附在受體上，但這使它更容易被中和。原子層面的大規模超級計算機模擬顯示，導致人們罹患COVID-19的SARS-CoV-2優勢菌株G型變體更具感染性，部分原因是與其他變種相比，它更有能力輕易地與體內的目標宿主受體結合。 洛斯阿拉莫斯國家實驗室領導的團隊的這些研究成果闡明了G型病毒的感染和對它的抗體抵抗的機制，這可能有助於未來的疫苗開發。 "我們發現穗狀蛋白的基本構件之間的相互作用在G型中變得更加對稱，這使它有更多機會與宿主，也就是我們的受體結合，"最近發表在《科學進展》上的論文的通訊作者Gnana Gnanakaran說。"但與此同時，這意味著抗體可以更容易地中和它。實質上，該變體抬頭與受體結合，這給了抗體攻擊它的機會"。 研究人員知道這個也被稱為D614G的變種更具感染性，可以被抗體中和，但他們不知道如何中和。這項新工作模擬了超過一百萬個單獨的原子，並需要大約2400萬個CPU小時的超級計算機時間，提供了關於這個變體的Spike行為的分子水平細節。目前針對SARS-CoV-2（導致COVID-19的病毒）的疫苗是基於該病毒的原始D614形式。對G變體的這種新理解--在原子水平上對G形式進行的最廣泛的超級計算機模擬--可能意味著它為未來的疫苗提供了一個骨架。 該團隊在2020年初發現了D614G變種，當時由SARS-CoV-2病毒引起的COVID-19大流行正在加緊進行。這些發現發表在《細胞》上。科學家們曾觀察到尖峰蛋白中的一個突變。在所有的變種中，正是尖峰蛋白使病毒具有特徵性。這種D614G突變，因SARS-CoV-2基因組上第614位的胺基酸被天冬氨酸取代而得名，在幾周內就在全球范圍內流行起來。 穗狀蛋白通過穗狀蛋白的受體結合域與我們許多細胞中發現的特定受體結合，最終導致宿主被感染。這種結合要求受體結合域在結構上從不能結合的封閉構象過渡到可以結合的開放構象。這項新研究的模擬結果表明，在新的G型變體中，尖峰蛋白的構件之間的相互作用比原始D型菌株中的相互作用更加對稱。這種對稱性導致更多的病毒Spike處於開放構象，因此它可以更容易地感染一個人。 來自洛斯阿拉莫斯的一個博士後團隊--Rachael A. Mansbach（現為康科迪亞大學物理學助理教授）、Srirupa Chakraborty和Kien Nguyen--領導了這項研究，對這兩種變體在受體結合域的兩種構象下進行了多次微秒級模擬，以闡明Spike蛋白如何與宿主受體以及有助於保護宿主免受感染的中和抗體相互作用。研究小組的成員還包括洛斯阿拉莫斯國家實驗室的Bette Korber和杜克人類疫苗研究所的David C. Montefiori。 研究小組感謝洛斯阿拉莫斯的機構計算主管保羅·韋伯為這項研究提供了使用該實驗室的超級計算機的機會。 來源：cnBeta

建造具有大規模處理能力的超導量子計算機的秘密可能是一種普通的電信技術--光纖。美國國家標準與技術研究所（NIST）的物理學家已經測量並控制了一個使用光導纖維而不是金屬電線的超導量子位（qubit），將一百萬個qubit裝入量子計算機，而不是只有幾千個。3月25日出版的《自然》雜誌對這一演示進行了描述。 超導電路是製造量子計算機的一項領先技術，因為它們是可靠的，而且容易大規模生產。但是這些電路必須在低溫下工作，而且將它們與室溫電子裝置連接的方案很復雜，容易使量子比特過熱。一台能夠解決任何類型問題的通用量子計算機，預計需要約100萬個量子比特。傳統的低溫箱：帶有金屬線路的超低溫稀釋冰箱最多隻能支持數千個。 作為電信網絡主幹的光纖，有一個玻璃或塑料芯，可以攜帶大量的光信號而不傳導熱量。但超導量子計算機使用微波脈沖來存儲和處理信息。因此，光需要被精確地轉換為微波。 為了解決這個問題，NIST的研究人員將光纖與其他一些標準組件結合起來，這些組件在單粒子或光子的水平上轉換、傳遞和測量光，然後可以很容易地將其轉換為微波。該系統的工作效果與金屬線路一樣好，並保持了量子比特的脆弱量子狀態。 通常情況下，研究人員在室溫下產生微波脈沖，然後通過同軸金屬電纜將它們傳遞給低溫保持的超導量子比特。NIST的新做法使用了一根光纖而不是金屬來引導光信號到低溫光電探測器，該探測器將信號轉換回微波並將其傳遞給量子比特。出於實驗比較的目的，微波可以通過光子鏈路或普通的同軸線路被輸送到量子比特。 光纖實驗中使用的 "transmon"量子比特是一個被稱為約瑟夫森結的裝置，它被嵌入到一個三維儲能器或腔體中。這個結由兩個被絕緣體隔開的超導金屬組成。在某些條件下，電流可以穿過該結，並可能來回振盪。通過應用一定的微波頻率，研究人員可以在低能量和激發狀態（數字計算中的1或0）之間驅動該量子比特。這些狀態是基於庫珀對的數量，這是一種具有相反性質的綁定電子對，它們已經 "穿越"了約瑟夫森結。 NIST團隊進行了兩種類型的實驗，利用光子連結產生微波脈沖，測量或控制量子比特的量子狀態。該方法是基於兩種關系。微波在腔體中自然來回反彈的頻率，稱為共振頻率，取決於量子比特的狀態。而量子比特切換狀態的頻率取決於腔體中的光子數量。 研究人員用一個微波發生器開始實驗。為了控制量子比特的量子狀態，被稱為電光調制器的裝置將微波轉換為更高的光學頻率。這些光信號通過光纖從室溫到4開爾文（零下269攝氏度或零下452華氏度）流向20毫開爾文（千分之一開爾文），在那里它們落入高速半導體光電探測器，後者將光信號轉換回微波，然後被發送到量子電路。 在這些實驗中，研究人員以量子比特的自然共振頻率向其發送信號，以使其進入所需的量子狀態。當有足夠的雷射功率時，量子比特在其接地和激發狀態之間振盪。 為了測量量子比特的狀態，研究人員使用紅外雷射器以特定的功率水平發射光，通過調制器、光纖和光電探測器來測量腔體的共振頻率。 研究人員首先在抑制雷射功率的情況下啟動了量子比特的振盪，然後利用光子鏈路向空腔發送一個微弱的微波脈沖。腔體頻率在98%的時間內准確地顯示了量子比特的狀態，與使用常規同軸線路獲得的精度相同。在這個基礎上，研究人員設想了一種量子處理器，其中光纖中的光向量子比特傳輸信號，每根光纖都有能力攜帶成千上萬的信號進出量子比特。 來源：cnBeta

科學計算器軟體《Calculator》將於5月12日登陸Switch，售價約60元，支持Switch Pro手把操作，暫不支持簡中。 這是一個功能齊全的科學計算器應用程式，旨在幫助孩子、學生和工程師解決他們的算數難題。想想工程師使用一台Switch辦公的場景確實略顯滑稽，不過此舉或將為Switch帶入學校提供正當性——這不過是一台帶一點娛樂功能的計算器罷了。 快速查看一下發行商Sabec就會發現，該公司已經開發了大量這些單一用途的應用程式。比如吉他——你現在可以在Switch上彈吉他了，甚至還有夜視儀——它可以使用NS控制器的紅外攝像機提供夜視功能。 詳細信息 這波你會入手麼？ 來源：遊俠網

來自坦佩雷大學光子學實驗室的研究人員證明了兩個相互干擾的光子如何能聚集成各種形狀。這些復雜的形狀有利於量子技術，如進行快速光子量子計算和安全數據傳輸。該方法還為創造增強的測量和傳感技術提供了新的可能性。 Credit: Markus Hiekkamäki / Tampere University 當今，數字革命已經成為主流，量子計算和量子通信在該領域的意識中正在上升。量子現象帶來的增強型測量技術，以及使用新方法取得科學進步的可能性，引起了世界各地研究人員的特別興趣。 來自坦佩雷大學的助理教授羅伯特·菲克勒（Robert Fickler）和博士研究員馬庫斯·希卡馬基（Markus Hiekkamäki）證明了雙光子干涉可以用光子的空間形狀，以一種近乎完美的方式控制它們的形狀。這項研究發表在期刊《Physical Review Letters》上。 Hiekkamäki 解釋說：「我們的報告顯示了如何使用一種復雜的光塑造方法來使兩個光量子以一種新穎和容易調整的方式相互干擾」。單個光子（光的單位）可以有高度復雜的形狀，這對量子密碼學、超敏感測量或量子增強計算任務等量子技術有利。 為了利用這些所謂的結構化光子，關鍵是要讓它們與其他光子相互干擾。Fickler 表示：「基本上所有量子技術應用中的一個關鍵任務是提高以更復雜和可靠的方式操縱量子狀態的能力。 在光子量子技術中，這項任務涉及改變單個光子的屬性以及使多個光子相互干擾」。 從高維量子信息科學的角度來看，所展示的發展特別有趣，因為每個載體使用的量子信息不止一個比特。這些更復雜的量子態不僅允許將更多的信息編碼到一個光子上，而且已知在各種環境中更能抗干擾。這對研究組合提出的方法為構建新型的線性光網絡帶來了希望。這為光子量子增強計算的新方案鋪平了道路。 研究人員現在的目標是利用該方法開發新的量子增強傳感技術，同時探索更復雜的光子空間結構，並為使用量子態的計算系統開發新方法。Fickler 補充道：「我們希望這些結果能激發對光子塑形的基本限制的更多研究。我們的發現也可能引發新的量子技術的發展，例如改進的耐噪聲量子通信或創新的量子計算方案，這些都受益於這種高維光子量子態」。 來源：cnBeta

為了構建一個基於分布式運算的全球最大超算網絡，Salad Technologies 正呼籲世界各地的玩家們貢獻其閒置算力，同時將給予一定的數字獎勵。TechPowerUp 指出，該公司正在打造一個市場，以將 PC 玩家的綜合硬體性能用於執行其合作夥伴的高級計算任務。隨著時間的推移，Salad 的分布式計算網絡，有望與數百上千萬美元的其它超算項目展開更直接的競爭。 （來自：Salad 官網） 據悉，自 2018 年成立以來，Salad 已經在 25 萬名 PC 玩家的幫助下，利用閒置的硬體算力、以及開源的桌面應用程式，來幫助驗證區塊鏈交易。 作為獎勵，Salad 用戶能夠分享計算資源，以及從超過 1.5 萬個數字獎勵庫中獲取遊戲、禮品卡、以及訂閱服務。 僅在過去三個月，這些分布在世界各地的項目參與者（Salad 幽默地稱之為「大廚」）已經產出了超過 50 萬美元的價值，並且換取了 4 萬多個獨特的獎勵。 隨著網絡平均性能穩定在 30...

由伯克利實驗室、加州大學伯克利分校科學家領導的團隊建立了一種新型的量子處理器，能夠像理論上的黑洞那樣進行信息擾亂。由勞倫斯伯克利國家實驗室（伯克利實驗室）和加州大學伯克利分校的物理學家領導的團隊已經成功地觀察到了量子信息的擾動，這被認為是黑洞行為的基礎， 使用qutrits信息存儲量子單元可以同時代表三個獨立的狀態。他們的努力也為建立一個基於qutrits的量子信息處理器鋪平了道路。 最近發表在《物理評論》（Physical Review X）雜誌上的這項新研究利用了一個量子電路，其靈感來自長期存在的物理學問題。當信息進入黑洞時會發生什麼？ 除了與宇宙學和基礎物理學的聯系之外，該團隊的技術里程碑使該實驗成為可能，這代表了在使用更復雜的量子處理器進行量子計算、密碼學和誤差檢測等應用方面的重要進展。 雖然黑洞被認為是宇宙中最具破壞性的力量之一--物質和光無法逃脫其牽引，一旦進入就會被迅速徹底擾亂--但關於信息在進入黑洞後是否會丟失以及如何丟失，一直存在著相當大的爭議。已故物理學家史蒂芬-霍金（Stephen Hawking）表明，黑洞隨著時間的推移慢慢蒸發，會發出輻射--現在被稱為霍金輻射。原則上，這種輻射可以攜帶關於黑洞內部的信息--甚至允許重建進入黑洞的信息。 而通過使用一種被稱為糾纏的量子特性，有可能大大加快這種重建的速度，正如早期工作中所顯示的那樣。 量子糾纏違背了經典物理學的規則，允許粒子即使相隔很遠也能保持相關，因此一個粒子的狀態會告知你其糾纏夥伴的狀態。例如，如果你有兩枚糾纏在一起的硬幣，當你看到其中一枚硬幣時，知道它是正面的會自動告訴你另一枚糾纏的硬幣是反面的。 量子計算的大多數努力都是通過將信息編碼為糾纏的量子比特，即所謂的量子比特（發音為CUE-bits）來挖掘這種現象。像傳統的計算機比特一樣，它可以保持零或一的值，量子比特也可以是零或一。但除此之外，一個量子比特可以以疊加的方式存在，即同時為一和零。就硬幣而言，它就像一個翻轉的硬幣，可以代表正面或反面，也可以同時代表正面和反面的疊加。 向量子計算機添加的每一個量子比特都會使其計算能力翻倍，而當使用能夠存儲更多數值的量子比特，如qutrits（發音為CUE-trits）時，這種指數級的增長會激增。正因為如此，需要更少的量子比特，甚至更少的qutrits或qudits--它描述了具有三個或更多狀態的量子單元來執行復雜的算法，能夠顯示出解決使用傳統計算機無法解決的問題的能力。也就是說，要建造具有大量量子比特的量子計算機，在以真正的量子方式解決問題時能夠可靠有效地運行，還存在著一些技術障礙。 在這項最新的研究中，研究人員詳細介紹了他們是如何開發出一個能夠使用一系列五個量子比特進行編碼和傳輸信息的量子處理器的，每個量子比特可以同時代表三種狀態。盡管量子電路的環境通常是嘈雜的、不完善的和容易出錯的，但他們發現他們的平台被證明具有令人驚訝的彈性和穩健性。 Qutrits的值可以是0、1或2，在疊加中保持所有這些狀態。在硬幣的比喻中，它就像一枚硬幣，有可能出現頭，有可能出現尾，也有可能落在它的薄邊上。 "伯克利實驗室材料科學部的科學家、加州大學伯克利分校物理學助理教授Norman Yao說："黑洞是一個非常好的信息編碼器，他幫助領導了該實驗的規劃和設計。"它很快就把它抹掉了，所以任何局部噪音都很難破壞這些信息。" 一個思想實驗的插圖，其中愛麗絲掉進黑洞的信息被外部觀察者鮑勃恢復 該團隊著手在一個實驗中復制這種快速的量子信息塗抹，或者說是擾亂，該實驗使用被稱為非線性諧波振盪器的微小設備作為qutrits。這些非線性諧波振盪器本質上是亞微米大小的彈簧砝碼，當受到微波脈沖的影響時，可以被驅動到幾個不同的頻率。 該研究的主要作者Irfan Siddiqi指出，使這些振盪器作為qutrits工作的一個共同問題是，它們的量子性質往往會通過一種叫做退相乾的機制迅速分解，因此很難區分信息擾亂是真正的量子化還是由於這種退相干或其他干擾。 Siddiqi是伯克利實驗室高級量子測試平台的主任，也是實驗室計算研究和材料科學部門的科學家，同時還是加州大學伯克利分校的物理學教授。 該測試平台於2020年開始接受來自量子科學界的提案，是一個合作研究實驗室，為那些想要探索如何利用超導量子處理器來推動科學研究的用戶提供開放、免費的訪問。擾亂的演示是該試驗台用戶計劃的首批成果之一。 這項研究的一個關鍵是保持振盪器攜帶的信號的相乾性，或有序的圖案加上足夠長的時間，以確認量子擾動是通過qutrit的遠程傳輸發生的。雖然遠距傳輸可能會讓人聯想到科幻小說中的人或物從星球表面 "傳送"到宇宙飛船上，但在這種情況下，只是通過量子糾纏將信息，而不是物質，從一個地方傳輸到另一個地方。 另一個重要部分是科學家們創造了定製的邏輯門，使 "通用量子電路"得以實現，可用於運行任意的算法。這些邏輯門允許成對的qutrits相互作用，並被設計用來處理由微波脈沖產生的三種不同級別的信號。 實驗中五個qutrits中的一個作為輸入，其他四個qutrits是糾纏在一起的一對。由於qutrits糾纏的性質，在擾亂電路後，對其中一對qutrits的聯合測量確保了輸入qutrit的狀態被傳送到另一個qutrit。 研究人員使用一種被稱為量子過程斷層掃描的技術來驗證邏輯門是否工作，以及信息是否被適當地擾亂，以便它同樣可能出現在量子電路的任何特定部分。思考糾纏的量子如何傳輸信息的一種方式是把它比作一個黑洞。就好像有一個黑洞和該黑洞的鏡像版本，因此，在鏡像黑洞的一側傳遞的信息通過糾纏傳輸到另一側。 展望未來，研究人員對利用qutrits的力量進行與可穿越的蟲洞有關的研究特別感興趣，蟲洞是連接宇宙中不同位置的理論通道。 來源：cnBeta

與著名生理學家伊萬-巴甫洛夫讓狗將鈴聲與食物聯系起來的方式類似，西北大學和香港大學的研究人員成功地讓他們的電路將光與壓力聯系起來。研究人員已經開發出一種類似大腦的計算設備，能夠通過聯想學習。 這項研究將於2021年4月30日發表在《自然通訊》雜誌上。該設備的秘密在於其新穎的有機電化學 "突觸電晶體"，它就像人腦一樣同時處理和存儲信息。研究人員證明，該電晶體可以模仿人腦中突觸的短期和長期可塑性，在記憶的基礎上不斷學習。 憑借其類似大腦的能力，這種新型電晶體和電路有可能克服傳統計算的局限性，包括其耗能的硬體和同時執行多個任務的有限能力。這種類似大腦的設備還具有更高的容錯性，即使在某些部件發生故障時也能繼續順利運行。 盡管現代計算機很出色，但在一些復雜和非結構化的任務中，人腦可以輕易地勝過它，例如模式識別、運動控制和多感官整合。這要歸功於突觸的可塑性，它是大腦計算能力的基本組成部分。這些突觸使大腦能夠以高度並行、容錯和節能的方式工作。在研究人員工作中，他們展示了一種模仿生物突觸關鍵功能的有機、塑料電晶體。 傳統的數字計算系統有獨立的處理和存儲單元，導致數據密集型任務消耗大量能源。受人腦中計算和存儲過程的啟發，近年來，研究人員試圖開發出更像人腦的計算機，其設備陣列的功能就像神經元網絡。 目前的計算機系統的工作方式是，記憶體和邏輯在物理上是分開的，進行計算並將該信息發送到一個存儲單元。然後，每次你想檢索該信息時，你都必須召回它。如果我們能把這兩個獨立的功能結合在一起，我們就能節省空間和節省能源成本。 目前，記憶電阻或 "記憶體"是最完善的技術，可以進行組合處理和記憶功能，但記憶體存在著能源成本高的開關和較少的生物相容性。這些缺點導致研究人員轉向突觸電晶體，特別是有機電化學突觸電晶體，它以低電壓運行，可連續調整記憶，對生物應用的兼容性高。然而，挑戰仍然存在。即使是高性能的有機電化學突觸電晶體也需要將寫操作與讀操作解耦，因此，如果你想保留記憶，你必須將其與寫入過程斷開，這可能會使集成到電路或系統中更加復雜。 為了克服這些挑戰，西北大學和香港大學的團隊在有機電化學電晶體內優化了一種導電的塑料材料，可以捕獲離子。在大腦中，突觸是一種結構，一個神經元可以通過它向另一個神經元傳遞信號，使用的是稱為神經遞質的小分子。在突觸電晶體中，離子的行為類似於神經遞質，在終端之間發送信號，形成一個人工突觸。通過保留被困離子的存儲數據，電晶體記住了以前的活動，發展了長期可塑性。 研究人員通過將單個突觸電晶體連接到一個神經形態電路中來模擬聯想學習，展示了他們設備的突觸行為。他們將壓力和光線傳感器集成到電路中，並訓練電路將兩個不相關的物理輸入（壓力和光線）相互關聯。 也許聯想學習最著名的例子是巴甫洛夫的狗，它在遇到食物時自然會流口水。在使狗將鈴聲與食物聯系起來後，狗在聽到鈴聲時也開始流口水。對於神經形態電路，研究人員通過用手指按壓來激活一個電壓。為了使電路將光與壓力聯系起來，研究人員首先從一個LED燈泡中施加脈沖光，然後立即施加壓力。在這種情況下，壓力就是食物，光就是鈴聲。該設備的相應傳感器檢測到這兩個輸入。 經過一個訓練周期，電路在光和壓力之間建立了初步聯系。經過五個訓練周期後，電路明顯地將光與壓力聯系起來。光，單獨，能夠觸發一個信號，或 "無條件反應"。由於突觸電路是由軟性聚合物製成的，就像塑料一樣，它可以很容易地在柔性片上製造，並容易集成到軟性可穿戴電子設備、智能機器人和可植入設備中，直接與活體組織甚至大腦對接。 來源：cnBeta

所謂「遇事不決，量子力學」。如今，量子技術或許也即將成為資本市場的助力。根據高盛與量子初創企業QC Ware的聯合研究，量子計算可能在5年內應用於金融市場中一些最為復雜的計算場景，其「入場」時間遠早於市場此前的預期。 具體來看，該研究旨在利用量子機器為復雜的衍生品定價。這是金融市場上計算強度最大的任務之一，對銀行本身而言也占了成本之中很重大的一部分。 高盛研發部研究主管Paul Burchard表示，為了給衍生品定價，該行每年要支付非常龐大的計算費用。 但近期的研究突破表明，在未來幾年，或許能夠通過電話向希望交易復雜衍生品的用戶報價，無需再使用現在的老辦法——用計算機進行計算，等待出結果可能要好幾個小時。 QC Ware執行長Matt Johnson則稱，類似的技術可能也會在其他行業中大放異彩，加速量子計算的應用變得更為廣泛。 目前，計算機若想對復雜衍生品進行定價，必須運行蒙特卡羅模擬，也就是通過隨機抽樣或統計試驗，對未來的市場走勢進行大量預測，以計算得出某一特定成果的機率。 在去年與IBM的早期研究中，高盛已經計算出，要運行完整的蒙特卡羅模擬，需要一台擁有7500個量子比特的量子計算機。 然而，IBM當下最先進的量子計算機僅包含65個量子比特。因此，在IBM、Google等公司都在量子計算機賽道上競速的同時，銀行們稍稍放低了自己的期待。 這也就等於，相比實現量子霸權，讓量子計算機完全解決傳統計算機無法解決的問題，不如先定一個小目標——尋找量子優勢區，用不完美的量子計算來減輕銀行的定價負擔。 來源：cnBeta

番外前言：PC-98——日系極客永恆的樂趣和夢魘 之前說過，我收集了一堆老遊戲，也在收集《英雄傳說》系列，但是《屠龍之劍》續作時期（《1》和《2》）的《英雄傳說》平台眾多，而PC-88和PC-98作為起始平台，我收藏了一份實體版，但是很快我就被這堆軟盤搞發瘋了。 《英雄傳說1》：加密遊戲的郁悶 《英雄傳說1》出品的年代，大多數計算機上硬碟還是屬於「可選配件」的奢侈品，因此任何一種版本的《英雄傳說1》都是不支持安裝至硬碟的，只能以軟盤啟動遊戲。《英雄傳說1》存世量最多的是5.25英寸而不是3.5英寸軟盤版，並且PC98note上是沒有5寸盤軟碟機的 ，而且3.5英寸軟盤版我到現在都沒有看到現貨，只得收了一套5英寸盤版。 而且就算我哪天幸運收到了3.5英寸軟盤版，想玩遊戲也很麻煩：PC98note只有一個軟碟機，一張軟盤也不可能放下所有遊戲數據，遊戲一般都會分為多張盤——程序盤（Program Disk）用於啟動遊戲，場景盤（Scenario Disk）用於讀取圖像素材，在玩的過程中一般需要雙軟碟機主機，同時插入兩張盤，這樣電腦可以同時讀取兩張軟盤的數據，單軟碟機的主機則沒那麼好運了：只能在遊戲過程中不停地換盤——進戰鬥換盤，進村子換盤……還好《英雄傳說1》只有三張盤，換盤還比較簡單，遇到盤多的，真的就是一邊換盤一邊玩了。 如果我想玩咋辦？只有兩種辦法，一種是收一台PC-9801的台式機，上面有兩個5英寸軟碟機，但是台式機只有一個機箱裸機的價格都高達48000日元以上，而且還沒有顯示器，硬體還要自己再搭配，而且PC-98的視頻輸出頻率和解析度非常特殊，現有的VGA顯示器很有可能會因為不支持320X240解析度而導致無法顯示或者不停地飄著一個「格式不支持」的提示，根本就沒有性價比可言。 而另一種方法就是，直接在PC-98note上掛接外接5英寸軟碟機。 但是外接軟碟機同樣價格爆炸（40000日元以上），而且PC98note也沒法直接使用——幾乎所有的外接軟碟機用的都是50pin接口，而PC98note上沒有這個接口。 那麼PC98note想用軟碟機怎麼辦？需要增配一個「底座」——PC-9821N-U05。 這個底座可以將PC98note之後的128pin接口轉接出來一堆接口（自然包括50pin的軟碟機接口），同時還增配了一個托盤光碟機和一個外放音響。 但是嘛……此底座已在網上絕跡多年，想找到都很難，更別提其價格之貴…… 而且《英雄傳說1》這遊戲的格式是加密的，在PC98上根本連內部文件都看不到，更別提將其轉錄到別的軟盤上了，所以只能用原盤進行遊戲。 不過，我在網上居然看到有人銷售了一套5英寸+3.5英寸備份盤的《英雄傳說》，他這個備份盤怎麼來的我是完全不知道，他自己說是在PC9801台式機上拷貝的，可是為何我拷貝不了呢……？ 所以《英雄傳說1》這遊戲要是沒有3.5英寸軟盤我現在就算有PC98實機也玩不了，還不如在模擬器上玩呢。但是畢竟我收到了備份盤版本，於是折騰也基本上告一段落了。 接下來鼓搗《英雄傳說2》就是我閒的沒事干自己給自己找事了。 《英雄傳說2》：DOS版本問題？正版驗證？破解版? 之前其實我第四集中提到，我已經把《英雄傳說2》裝進了硬碟，不過那是我從網上找到的hdi（PC98硬碟鏡像，以下簡稱HDI版）中提取的文件，雖然可以直接玩，但是我最近在駿河屋又收了一套正版《英雄傳說2》的3.5英寸軟盤版（以下簡稱正版），於是還得測試下這套遊戲是否正常。 首先，果不其然這遊戲根本不支持DOS 6.2，甚至都不支持5.0以上的DOS，安裝程序雖然能在DOS6.2啟動，但是進入安裝過程就會提示「該版本DOS無法安裝」，利用setver版本表程序（之前提到過）將install.exe設置為偽裝成DOS3.3運行之後，成功進入安裝過程。 結果安裝到場景盤3的時候，安裝程序提示我讀取錯誤。 於是我利用scandisk掃描了一下場景盤3，果然提示磁碟有錯誤。 之前曾經有過通過寫入網上的備份鏡像把MSX版《美少女夢工廠》救活的先例，而且我發現這張盤的防寫開關也沒有被拔掉（很多正版軟盤都拔掉了保護開關），於是這次我也打算用格式化→寫入網上下載的鏡像（以下簡稱鏡像版）的方式救活這張場景盤3，情況還算順利，用diskimage順利寫入鏡像，然後重新安裝一遍遊戲，成功安裝。 但是之後又出問題了，按理說用setver把可執行文件的版本偽裝設置為3.3，遊戲應該能夠運行，不過《英雄傳說2》在把可執行文件ed2.exe設置3.3之後，進入遊戲會黑屏死機。剛開始我以為是我的PC98note的硬體不兼容造成的，結果發現在PC98的模擬器環境下測試安裝鏡像版，也是黑屏，只能在原生DOS3.3上運行遊戲。 而且更奇怪的是，之前我本來能正常運行的HDI版《英雄傳說2》，setver設置為3.3之後也不能運行了，同樣是黑屏。 看來想玩這遊戲必須要原生DOS3.3了。不過在安裝DOS3.3的時候發現，DOS3.3單個分區最高128MB，且物理上不支持512MB以上的硬碟，高於這個容量的硬碟會在安裝時直接死機，所以我還得去找一塊512MB以下的CF卡，重做一個系統盤給DOS3.3用。 然而就算安裝完DOS3.3和遊戲之後，我發現我還是太天真了…… 《英雄傳說2》的說明書中提到了一段話： 這遊戲要「磁碟驗證」？我記得我找到任何一個版本的《英雄傳說2》都是直接進遊戲，根本沒有一個要驗證的啊？而且這段日文也說的不明不白的，到底たら是「肯定」還是「可能」，我也搞不清楚。 不過，我這套正版安裝後，從硬碟啟動後，選擇「進入新遊戲」後，確實還是提示讓我必須插入場景盤1，並且插入場景盤1之後遊戲並不會識別，還是無法正常進入遊戲。而如果從軟盤啟動遊戲，也要求我插入場景盤1，而且同樣也無法正常進入遊戲。 然而將正版提取出來，在模擬器環境下實驗，問題依舊，哪怕把素材盤換成鏡像版，依然無法進入遊戲。 於是我蒙了，都是正版軟盤為什麼還不識別？ 我之前已經模擬器上實驗鏡像版，可以正常安裝進硬碟運行，也可以直接軟盤運行，然後我把這鏡像寫入空軟盤給實體PC-98用，一樣可以正常在實體機上運行。 難道這遊戲的素材盤都被替換過鏡像了？為什麼遊戲的程序不識別呢？ 不過是孤品，又是花錢收來的，不能就這麼當廢品吧？於是我就開始了把正常的鏡像寫入正版盤的工作，結果三張場景盤都寫入後，程序盤卻不能寫入——這張程序盤可能有比較特殊的文件構造用於引導遊戲，寫入後PC98實機居然會讀不出，而在WindowsXP的寫盤軟體則會提示Raid0損壞無法格式化，而格式化寫入空白盤的程序盤鏡像，也會提示Raid0損壞無法格式化，甚至這張盤會被識別為損壞。 最後我用了一個非常「土」的辦法——在PC98上將正版軟盤格式化成1.44MB的標準2HD軟盤，然後再在WindowsXP中將程序盤鏡像寫入空軟盤，最後再在PC98上利用DOS的「Diskcopy」指令，直接將剛才寫入鏡像的空軟盤整盤復制到正版盤中，經過這一通折騰，終於將程序盤的鏡像寫入到正版盤中了，再度實驗，這次終於既可以安裝到硬碟運行，也可以直接軟盤啟動了。 然後我又覺得奇怪了：我記得之前我用HDI版的《英雄傳說2》是可以正常在DOS6.2上運行的啊？而且我記得我就設置了一下setver為5.0就可以了，難道是我記錯了？ 果不其然，我把啟動文件的setver設置為5.0後，HDI版《英雄傳說2》可以正常運行了。原來這遊戲還有可以在DOS5.0上運行的修改版本！ 這次我是再也不打算玩這套正版遊戲了，反正我手上也有不少空軟盤，直接備份了一套遊戲。 但是下一步我又糾結了，如果說明書中那段是對的，經過這麼一通寫入鏡像，我的正版盤豈不是成了「盜版」了？雖然我提取了除了素材盤3以外正版盤的鏡像，但是素材盤3本來就已經數據散失，從別的地方搞到的鏡像能不能驗證遊戲都還是個未知數。 到底是正版遊戲本身出了問題，還是真的我遇到了反盜版加密？不行，腦殼痛了。 不過，這里我又想到《英雄傳說4》了。 《英雄傳說3》和《4》：遠古「正版驗證」還有「破解版」？ 我在第四集中提到了，《英雄傳說4》發行的時代是1996年，那時候PC-98已經進入了Windows 95的時代了，所以從《英雄傳說3》的第三版「DOS命令符支持版」開始，遊戲就同時支持DOS 6.2和Windows 95了。而且第三版《英雄傳說3》和《英雄傳說4》還同時發行了軟盤和CD兩種版本，第四版廉價版《英雄傳說3》直接就只有CD版了。 我個人擁有一套CD版的廉價版和一套軟盤版的renewal版，但是我試了一下，不管是軟盤版還是CD版，安裝至硬碟內選擇開始新遊戲後，遊戲提示要求我放入主程序盤（Master Progam Disk，是安裝過程中存放遊戲運行程序的磁碟，某些dump組織稱為backup disk）或CD，放入後遊戲正常開始，然而我記得我之前找到的HDI版本和安裝的鏡像版是不需要放軟盤或CD的。 於是我第一時間想到的就是，這遊戲也許也存在某種破解版，於是我繼續翻找那堆軟盤鏡像，就發現了一個很奇怪的文件夾，里面居然有一大堆寫著「original uncracked」標簽的鏡像，然後我用這套帶有「original uncracked」的鏡像試著在模擬器環境下安裝遊戲，果然同樣提示要插入主程序盤，而且載入鏡像後，遊戲還不識別。 然後我試著把「破解」的主程序盤鏡像寫入空軟盤放入實機，果然硬碟內的遊戲也不會識別。 此時基本就可以認定，這款遊戲的主程序盤和程序盤存在加密機制——就算是原盤復制或者載入鏡像，遊戲程序都會拒絕識別，看來在那個大多數CD還沒有反盜版，甚至軟盤還是採用物理反盜版的年代，FALCOM等一票PC-98遊戲廠商就已經走出了反盜版的第一步…… 緊接著說《英雄傳說4》，之前在第五篇曾簡略提到新舊版《英雄傳說4》的異同，這是由於由於官方從《英雄傳說3》開始脫離FALCOM的老RPG系列《屠龍之劍》的緣故，直接導致之後「卡卡布三部曲」的故事背景為了銜接流暢，而將《英雄傳說4》做了大范圍的劇情改動，Windows版的《4》甚至連開場都做了修改，所以舊版《4》和新版《4》完全算兩個遊戲了，因此不能說，玩了新版就能完全代替舊版。 但是同樣的，《英雄傳說4》的PC-98版存在軟盤和CD版，不過二者都是要求放入程序盤或CD才可以運行的。 不過還好的是，當時的CD還基本沒有反盜版機制，為了照顧CD版本的《英雄傳說4》所以《英雄傳說4》的CD版和軟盤版其實是都是沒有反盜版機制的，只需要提取鏡像再刻一張CD或者把DISK1 復制出一張，就可以用於驗證。 不過用CD又比較麻煩，每次還要在光碟機里留張盤不說，實際上《英雄傳說3》和《4》作為DOS遊戲，容量其實才有5M多點，一張700M的CD-ROM只刻入這麼點數據實在是大材小用，而且之前我也提到了Windows 95下《英雄傳說4》的midi無法發聲，以及DOS下加載CD驅動的困難。所以使用CD又是另一種程度的麻煩。 於是尋找「破解版」又成為了《英雄傳說4》的目標，果不其然下載的軟盤鏡像是免DISK1的版本，安裝後不需要放入disk1驗證即可遊戲。 看來，正版遊戲又淪落到只能作擺設了。 《美少女夢工廠1》：脫離正版原盤進行遊戲 既然《英雄傳說2》存在可以在DOS5.0上運行的「破解版」，《英雄傳說3》和《英雄傳說4》也存在不需要正版盤驗證的「破解版」，為了保護正版軟盤，那麼之前那個必須插入正版盤DISKA驗證的《美少女夢工廠1》是不是也存在某種可以脫離正版盤的「破解版」呢？ 我繼續尋找網上的PC98遊戲鏡像，找到了《美少女夢工廠1》的7張盤的鏡像，然後嘗試把DISK A寫入空軟盤，在PC上運行我之前安裝的遊戲，果不其然還是讓我再放入DISK B，然後提示「磁碟已損毀」。 結果一看鏡像的壓縮包內，果然也有寫著「original uncracked」標簽的DISK A和DISK B的鏡像，看來就是這樣了——《美少女夢工廠1》的DISK A和DISK B 內的文件存在加密，所以才會有這種情況。 那麼是不是把整個硬碟內的《美少女夢工廠1》的文件替換為已經解密的文件，這樣就可以用備份的DISK A了？於是我嘗試用這份下載的鏡像覆蓋了之前安裝進遊戲的文件，然後把一張空軟盤寫入了DISK...

加州大學聖地亞哥分校的研究人員開發了一種新的人工神經元裝置，訓練神經網絡來執行任務，如識別圖像或為自動駕駛汽車導航，有一天可能需要更少的計算能力和硬體。該設備可以使用比現有基於CMOS的硬體少100到1000倍的能量和面積來運行神經網絡計算。 研究人員在最近發表於《自然-納米技術》的一篇論文中報告了他們的工作。神經網絡是一系列相連的人工神經元層，其中一個層的輸出為下一個層提供輸入。產生該輸入是通過應用一種被稱為非線性激活函數的數學計算來完成的。這是運行神經網絡的一個關鍵部分。但應用這個函數需要大量的計算能力和電路，因為它涉及到在兩個獨立單元--存儲器和外部處理器之間來回傳輸數據。 現在，加州大學聖地亞哥分校的研究人員已經開發了一個單一的納米級人工神經元設備，以一種非常節省面積和能源的方式在硬體中實現這些計算。由Kuzum和她的博士生Sangheon Oh領導的這項新研究是與加州大學聖地亞哥分校物理學教授Ivan Schuller領導的能源部能源前沿研究中心合作進行的，該中心專注於開發高能效人工神經網絡的硬體實現。 該設備實現了神經網絡訓練中最常用的激活函數之一，稱為整流線性單元。這個函數的特別之處在於，它需要能夠經歷電阻逐漸變化的硬體才能發揮作用，它可以逐漸從絕緣狀態切換到導電狀態，並且在一點點熱量的幫助下完成。這種開關就是所謂的莫特轉變。它發生在一個納米級的二氧化釩薄層中。這層上面是一個由鈦和金製成的納米線加熱器。當電流流經納米線時，二氧化釩層慢慢加熱，導致緩慢、可控的從絕緣到導電的轉換。 這種設備結構非常有趣和創新，通常情況下，處於莫特過渡期的材料會經歷一個從絕緣到導電的突然轉換，因為電流直接流過材料。在這種情況下，研究人員將電流流經材料頂部的納米線，以加熱它並誘發一個非常漸進的電阻變化。為了實現這個裝置，研究人員首先製造了這些所謂的激活（或神經元）裝置的陣列，以及一個突觸裝置陣列。然後，他們將這兩個陣列集成到一個定製的印刷電路板上，並將它們連接在一起，創建一個硬體版的神經網絡。 研究人員使用該網絡來處理圖像，比如加州大學聖地亞哥分校蓋瑟圖書館的照片。該網絡進行了一種叫做邊緣檢測的圖像處理，它可以識別圖像中物體的輪廓或邊緣。這項實驗表明，集成的硬體系統可以進行卷積操作，這對許多類型的深度神經網絡來說是必不可少的。 研究人員說，該技術可以進一步擴大規模，以完成更復雜的任務，如自動駕駛汽車的面部和物體識別。 來源：cnBeta

據媒體報導，來自南加州大學凱克醫學院的研究人員開發了一種可以讓盲人的彩色視覺和清晰度得到改善的信號。有數以百萬計的人因退化性眼病而喪失視力。據悉，全球每4000人中就有一人患有遺傳性視網膜色素變性。現在，有新的技術可以為患有這種綜合症的人提供部分視力。 Argus II是世界上第一個視網膜假體，它復制了對視覺至關重要的眼睛部分的一些功能從而讓用戶感知運動和形狀。 雖然視網膜假體領域仍處於起步階段，但對於全球數百名用戶來說，「仿生眼」豐富了他們跟世界日常互動的方式。 當然，這僅僅是個開始。研究人員懷著雄心勃勃的目標，正在尋求這項技術對未來生活 的改變。 「我們現在的目標是開發真正模仿視網膜復雜性的系統，」南加州大學凱克醫學院和南加州大學維特比工程學院的眼科學和電氣工程教授Gianluca Lazzi說道。 據悉，他和他的南加州大學同事通過利用先進的視網膜計算機模型展開了兩項最新研究並取得進展。他們經過實驗驗證的模型重現了眼睛中數百萬神經細胞的形狀和位置以及與它們相關的物理和網絡屬性。 研究人員通過專注於將視覺信息從眼睛傳輸到大腦的神經細胞模型得以確定未來視網膜假體設備可能增加清晰度和賦予色覺的方法。 通過理解計算機模型是如何改進仿生眼的，科學家們得以了解一些視覺是如何產生的以及假肢是如何工作的。 當光線進入健康的眼睛時，晶狀體將光線聚焦到眼睛後部的視網膜上。一種叫做光感受器的細胞會將光轉化為電脈沖，然後再由視網膜中的其他細胞處理。經過處理後，信號回被傳遞到神經節細胞，神經節細胞通過被稱為軸突的長尾巴將信息從視網膜傳遞到大腦，這些長尾巴則會捆在一起從而構成了視神經。 感光細胞和處理細胞在退行性眼病中死亡。視網膜神經節細胞通常會保持更長時間的功能，Argus II負責直接向這些細胞發送信號。 Lazzi表示：「在這些不幸的情況下，神經節細胞不再有良好的輸入。作為工程師，我們想知道如何提供這種電子輸入。」 患者需要接受一個帶有一系列電極的微小眼球植入物。當一副帶有攝像頭的特殊眼鏡傳輸信號時這些電極就會被遠程激活。攝像頭檢測到的光線模式決定了哪個視網膜神經節細胞被電極激活並向大腦發送一個信號，這能讓大腦感知到一個由60個點組成的黑白圖像。 在一定條件下，植入物中的電極會順便刺激鄰近目標的細胞軸突。對於仿生眼的使用者來說，軸突的這種偏離目標的刺激會導致他們感知到的是一個拉長的形狀，而非一個點。 研究人員在單細胞水平和在巨大的網絡中使用了兩種類型的視網膜神經節細胞模型。他們發現了一種短脈沖模式，其能優先以細胞體為目標而軸突的脫靶激活會變得較少。 《Scientific Reports》最近發表的另一項研究則將同樣的計算機建模系統應用於同樣的兩種細胞亞型，其被用以研究如何對顏色進行編碼。這項研究建立在早期的調查基礎上，這些調查顯示，使用Argus II的人感知到的顏色變化跟電信號頻率的變化有關。通過利用這個模型，Lazzi和他的同事開發了一種通過調整信號頻率來產生對藍色的感知的頻率。 除了在仿生眼睛中添加顏色視覺的可能性外，在基於該系統的未來發展中色彩編碼還將可以跟人工智慧相結合從而使人周圍環境中特別重要的元素如臉部或門口脫穎而出。 「還有很長的路要走，但我們正在朝著正確的方向前進。我們可以賦予這些假肢智慧，知識帶來力量，」Lazzi說道。 來源：cnBeta

瑞典哥德堡查爾姆斯理工大學的研究人員開發了一種新型的溫度計，可以在量子計算過程中簡單而快速地測量溫度，並具有極高的准確性。這一突破為量子計算提供了一個具有重大價值的基準工具--並為令人興奮的量子熱力學領域的實驗開辟了道路。 前面是新的晶片上的量子溫度計。據查爾姆斯大學的研究人員說，這可能是世界上最快和最敏感的溫度計，用於測量波導冷端在毫開爾文尺度上的溫度。 圖像來自查爾姆斯理工大學 量子計算機的一個關鍵組成部分是同軸電纜和波導--引導波形的結構，並作為量子處理器和控制它的經典電子產品之間的重要連接渠道。微波脈沖沿著波導到達量子處理器，並在途中被冷卻到極低的溫度。波導還對脈沖進行衰減和過濾，使極其敏感的量子計算機能夠以穩定的量子狀態工作。 為了最大限度地控制這一機制，研究人員需要確保這些波導在其發送的脈沖之上不攜帶由於電子的熱運動而產生的噪音。換句話說，他們必須測量微波波導冷端電磁場的溫度，也就是控制脈沖傳遞給計算機量子比特的那一點。在盡可能低的溫度下工作可以最大限度地減少在量子比特中引入錯誤的風險。 Scigliuzzo等人在實驗中使用的超導電路的藝術印象（左），以及其在單一激發量子水平上測量熱微波的能力（右）。資料來源：Neuroncollective.com/查爾姆斯理工大學 到目前為止，研究人員只能間接地測量這種溫度，有相對較大的延遲。現在，通過查爾姆斯大學研究人員的新型溫度計，可以在波導的接收端直接測量非常低的溫度--非常準確，而且具有極高的時間解析度。這對於測量量子計算機性能非常重要。 瓦倫堡量子技術中心（WACQT）的研究人員的目標是建立一台量子計算機--基於超導電路--至少有100個功能良好的量子比特，在2030年前進行正確的計算。它要求處理器的工作溫度接近絕對零度，最好低至10毫開爾文。新的溫度計為研究人員提供了一個重要的工具，用於測量他們的系統有多好以及存在哪些不足之處--這是能夠完善技術和實現目標的必要步驟。 每一個存在的光子都會毀掉量子比特。在典型的操作頻率下，溫度從20mK上升到30mK意味著50倍的熱光子，因此出錯的風險也會高出50倍。一定的溫度對應著一定數量的熱光子，而這個數量隨著溫度的升高呈指數級下降。如果成功地將波導與量子比特相遇的那一端的溫度降低到10毫開，那麼我們的量子比特出現錯誤的風險就會大大降低。 精確的溫度測量對於需要能夠保證其部件質量的供應商來說也是必要的，例如用於處理低至量子態信號的電纜。 疊加、糾纏和退相乾等量子力學現象不僅意味著未來計算的革命，也可能是熱力學的革命。很可能熱力學定律在納米尺度下工作時發生了某種變化，有朝一日可以利用這種方式來生產更強大的發動機、更快的充電電池等等。 例如，新的溫度計可以測量作為量子熱引擎或冰箱的電路對熱微波的散射。 來源：cnBeta

團隊介紹 盧琴芬，教授，博士生導師。IET Fellow，IEEE高級會員，中國電工技術學會直線電機專業委員會秘書長兼副主任委員，浙江省傑出青年基金獲得者，入選浙江省151人才工程第二層次培養人員。 1999年來主持國家自然科學基金項目5項、國家十一五重大科技支撐計劃子項目1項、863國家高科技發展計劃子項目1項、浙江省自然基金傑出青年基金1項及重點項目1項，以及等其他國家、省部級、企業項目10多項。獲省部級獎勵5項、浙江大學優質教學成果獎二等獎、唐立新教學名師獎、浙江大學優質獎教金二等獎、校級先進工作者等。 在IEEE Transactions on Industrial Electronics/Industry Applications /Energy Conversions/Magnetics、中國電機工程學報、電工技術學報等國際、國內有關刊物上發表各類學術論文200餘篇，授權發明專利27項（3項已經轉讓）。 本文採用解析算法計算常導高速磁懸浮列車長定子直線同步電機（LSM）的氣隙磁場，計算模型考慮了長定子的齒槽結構，顯示了齒槽效應對電機性能的影響。基於有限元模型計算不同運行速度下齒槽效應對力特性、勵磁繞組感應電動勢與鐵心損耗的影響。 研究背景 磁懸浮列車作為一種新型的無接觸地面軌道交通運輸工具，其牽引依靠直線電機，根據工作原理可分為中低速磁懸浮列車的直線感應電機（Linear Induction Motor, LIM）和高速磁懸浮列車的直線同步電機（Linear Synchronous Motor, LSM）兩種。對於LSM，長定子表面均勻開設用於放置電樞繞組的開口槽，具有較大的齒槽效應。 齒槽效應不僅會引起推力與懸浮力的波動，而且還會影響動子勵磁磁極，一方面在勵磁繞組中產生感應電壓，給繞組絕緣產生壓力；另一方面在勵磁鐵心中產生鐵耗，引起勵磁磁極溫升升高。 主要內容 通過氣隙磁密的解析結果與有限元結果的對比可以發現，在磁極齒下的空氣隙，即圖1中虛線圓圈標註的部位，此時定子槽部與磁極齒部相對，可以明顯看到齒槽效應導致氣隙磁密減小、諧波分量增大。在該區域，解析解與有限元非常接近。 定子齒槽效應產生的氣隙磁場諧波，最終會產生6 倍次推力波動和懸浮力波動，這可以從有限元結果中看出，如圖2。 結果顯示，次數為6、12、18等6倍次諧波分量遠大於其他次數的諧波分量，占所有諧波分量的96%，說明推力波動主要是由齒槽效應引起的。磁浮列車由左右兩側的長定子LSM同時驅動，如果兩側齒槽相對，6 倍次推力波動就會產生180°的相位差，從而有效減小車輛的推力波動。 定子齒槽效應產生的氣隙磁場諧波，也會在勵磁繞組中產生6倍次的感應電動勢。不同速度下，求得勵磁繞組感應電壓的頻譜圖，如圖3。可以發現，感應電壓都由6倍次諧波產生，主要集中在6次、12次與18次。 定子齒槽效應產生的氣隙磁場諧波，也會在勵磁鐵心中產生鐵耗。勵磁繞組在磁浮車輛運行中連續工作，如果溫升過高，可能會導致勵磁絕緣損壞，危害系統正常運行。由圖4中可見，勵磁鐵心損耗隨速度的增加而增加，利用二次函數可以較好擬合增長曲線。 結論 （1）齒槽效應在推力與懸浮力中產生6倍次波動，在磁懸浮列車中通過軌道兩側長定子鐵心的齒槽錯位，就能夠有效削弱齒槽效應的影響。 （2）齒槽效應在勵磁繞組中的感應電壓隨著速度增加線性增大，所以超高速運行下會對勵磁繞組的絕緣產生很大的影響； （3）齒槽效應在勵磁鐵心中的損耗隨著速度增大呈平方增大，由於走行風的散熱能力基本與速度的0.8次方成正比，所以超高速運行下勵磁磁極的溫升是必須要研究的問題。 引用本文 章九鼎, 盧琴芬. 長定子直線同步電機齒槽效應的計算與影響. 電工技術學報, 2021, 36(5): 964-972. Zhang Jiuding, Lu...

玩家可以通過對敵人施加減防的BUFF來打出更高傷害，那麼《原神》中的減防機制是什麼樣的，該怎麼計算收益，請看下面由「浩瀚星空里的」帶來的《原神》防禦機制與減防收益計算，一起來看看吧。 本期深淵的祝福BUFF是，角色的下落攻擊命中敵人10秒內，會減少敵人40%的防禦力。那麼這40%的減防，收益到底有多少呢？這決定著我們在沒有魈的情況下，要不要可以花點心思去打出下落攻擊。 防禦力是原神里的一個減傷機制，涉及到傷害計算的一個乘區。它不是單純的1防禦力就抵消1點傷害，防禦力的減傷是按照一個具體的數值關系來的。具體如下圖所示 怪物的防禦力目前的設定是只與等級有關，而角色的則根據聖遺物或是武器，有不同的數值。怪物和角色受到的傷害最終都會遵循上述的減傷關系式。之前也寫過一期關於傷害精確計算的攻略貼，我們也知道了等級和防禦的減傷關系是掛鉤的。受到傷害的一方的防禦力會作為分母，所以防禦力越高，受到的傷害就會越低。 我們先來一個簡單的例子來驗證一下，最後會有一個減防的收益比計算。 一直欺負怪物也不好，我們這次另類一點，來對比一下角色不同防禦力時，前後受到的傷害的比值。 第一次 受傷方：90級迪盧克，去除聖遺物後防禦力是784。攻擊方：80級冰深淵法師。最終迪盧克所受傷害為2904 第二次 受傷方：90級迪盧克，帶防禦比沙漏後防禦力是1322。攻擊方：80級冰深淵法師。最終迪盧克所受傷害為2201 下面是數值計算時間，就不一一列舉啦，所有的計算關系如下圖 實際傷害的比值，和我們通過理**式算出來的結果都是1.319，所以理論和實際是一致的。這就驗證了防禦減傷比公式。然後接下來就比較好去計算減防的收益了。 目前原神的角色里，還有減防機制的有 可莉的2命效果：詭雷降低敵人23%的防禦力。 麗莎的60級突破天賦：敵人受到麗莎大招的攻擊後，降低15%的防禦力。 雷澤的4命效果：點按E技能可降低敵人15%的防禦力。 我這次就以本期深淵buff的40%減防為例，來帶大家計算下收益。其他的減防情況大家可依葫蘆畫瓢。 因為防禦的減傷比是跟等級掛鉤的，我這邊以角色等級90，怪物等級95（深淵12-1）為例，計算40%減防的收益。 怪物的防禦力是95*5+500=975。然後我們減的就是防禦力嘛，所以減防後怪物的防禦力就是975*（1-0.4）=585。把這些套進我們一開始給的防禦減傷公式里，最後兩個結果相比，結論是直接增傷25.4% 當然這只是理論，不實際驗證一下的話是無法坐實的。 驗證也很簡單，我們控制一下變量即可。第一次不減防，第二次減防（下例中是利用岩主的E打下落攻擊），迪盧克第一段E打出的兩次傷害分別如下圖 我們用20408/16274=1.254，也是增傷25.4%，完美驗證。 來源：遊民星空

首先，選擇延畢一定要慎重考慮，雖然延畢會保留應屆生的身份，但是延畢也意味著浪費了一年在職場打拚的時間，特別是對於計算機相關專業的同學來說，如果沒有進一步讀研的計劃，那麼還是應該儘快投入到職場當中。 IT網際網路行業對於從業者的年齡還是相對比較敏感的，儘早投入到職場當中，而且儘快完成崗位升級，對於未來的發展是至關重要的。目前IT網際網路行業對於人才需求還是非常多元化的，很多新興的技術領域還釋放出了大量的高附加值崗位，比如大數據、人工智慧等領域就是典型的代表。 如果在本科期間沒有做好規劃，專業知識相對比較薄弱，那麼應該儘快找一個實習崗位，在實習崗位上完成經驗積累，從而獲得一個就業崗位。目前很多大廠都有實習崗位，而且很多實習崗位的門檻並不高，對於重點大學的計算機專業同學來說，獲得一個實習的機會並不難，所以一定要勇於面對就業和實習，而不是選擇逃避。 在選擇實習崗位的過程中，要結合自己的能力特點和興趣愛好，同時還要考慮到大的技術發展趨勢和人才需求趨勢，未來隨著5G通信的落地應用和工業網際網路的全面發展，大數據、雲計算、物聯網、人工智慧、區塊鏈等一眾技術將迎來巨大的發展空間，所以選擇這些領域的實習崗位會有更多的就業機會，也更容易獲得高附加值的崗位。 計算機專業知識需要在實踐過程中學習，很多技術崗位的從業門檻也沒有想像中那麼高。 我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。 如果有網際網路、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！ 來源：kknews雙一流大學計算機專業大四，專業知識很薄弱，是否該選擇延畢

《戴森球計劃》玩家們需要鋪設產線、構建星際運輸來一步步發展自己，我們在鋪設生產線時需要格外注意占地、生產效率等問題，這就需要我們進行量化運算，以最合理的搭配和布局提高生產效率，那麼接下來請看「年華-未央」分享的《戴森球計劃》量化計算公式講解，希望能夠幫助到大家。 視頻 詳細講解 首先採礦機很神秘，它是按照你能覆蓋多少礦脈來決定你的采礦數量的。 開采速度30/min 每礦脈或0.5/s每礦脈 你可以選擇控制采礦機覆蓋幾個礦脈（Shift+方向鍵 可以脫離方格吸附）。 有白色圈圈的是覆蓋的礦脈 覆蓋7個礦脈 其實2個礦脈機都覆蓋6個礦脈就可以滿足初級傳送陣的運量了。 運載量6/s 或360/min 傳送帶和采礦機所完了，就開始算量化了。首先看看電弧熔爐和製造台。 製造速度1 製造速度0.75 製造速度1 可以看到電弧熔爐和製造台二製造速度都是1，製造台一的製造速度是0.75.所以我們的量化都是按照製造速度1來算的，先用製造台一，有了製造台二我們再把製造台一換成二（用U鍵就可以把製造台一升級成製造台二了）。 鐵板的製造公式 公式可以看到一個鐵礦用一秒就可以製造一個鐵板，滿的一級傳送帶就是六個鐵礦一秒可以製造六個鐵礦（有6個電弧熔爐）六個鐵礦六秒可以製造六個鐵礦（有1個電弧熔爐）。 沒懂的我可以再細致的解釋一下，就是圖中有3個數字，都是關聯的，鐵礦下的數字是需要多少鐵礦或者提供多少鐵礦。鐵板下的數字是製造多少鐵礦或者需要製造多少鐵礦。 最主要的就是箭頭上面的數字了。在一秒的前提下，在頭上的數字是多少就是建造電弧熔爐多少的數字。 舉個例子，我現在需要一秒6個鐵板，就是鐵板下的數字1去除以6就是6➗1=6得出這個數字和鐵礦下的數字相乘就是需要鐵礦的數量。得出這個數字和箭頭上的數字相乘就是需要建造電弧熔爐的數量。就是我需要6個電弧熔爐的生產線，每秒需要6個鐵礦，每秒能製造出6個鐵礦 沒明白的大家沒關系，我再把這個公式套入其他的製造公式。 磁鐵的製造公式 我現在每秒需要6個磁鐵，用磁鐵下的數字1除以需要磁鐵的數量就是6➗1=6，用得出的數字6去乘以鐵礦下的數字和箭頭上的數字就是： 用得出的數字乘以鐵礦下的數字和箭頭上的數字 意思就是每秒需要6個磁鐵，需要9個電弧熔爐的生產線，需要每秒6個鐵礦。 我們可以再復雜一些。 石墨烯的製造公式 這個就更復雜一些了。我現在每秒需要6個石墨烯，用石墨烯下的數字2除以需要石墨烯的數量就是6➗2=3，用得出的數字3去乘以石墨和硫酸下的數字和箭頭上的數字就是 用得出的數字乘以石墨烯下的數字和箭頭上的數字 意思就是每秒需要6個石墨烯，需要9個化工廠（化工廠的製造速度是1）的生產線，需要每秒9個石墨和每秒3個硫酸。 這個公式可以套用所有的生產公式。 接下來就是更高端的知識了。 就是生產速度了，還記得製造台一的製造速度是0.75這個知識點麼。 假如說我就是想前期就直接完美生產線，後期不換二級的製造台了。 我這也有個辦法，就是箭頭上的數字換算完。 用得出的數字乘以石墨烯下的數字和箭頭上的數字 以這個為例，就是9.假如化工廠的製造速度是0.75（假如） 就是9除以0.75，9➗0.75=12。 就是12個0.75製造速度的化工廠可以滿足這個生產公式。 來源：遊民星空

本文由：我永遠喜歡DNF 原創首發，禁止任何平台和個人以任何方式抄襲，違者必究 無論你是喜歡正經的職業百科還是搞笑的DNF趣事，點點關注不迷路 小編會努力繼續給大家帶來乾貨滿滿的文章，您的關注和收藏是最大的支持~ 一般來說，C在裝備成型之後喜歡去修煉場測試裝備傷害，都會說我這身裝備和打造XXX億，但是很少見到奶去測試一下自己的奶量，並且明確知道自己是多大的奶。 在奶量上，有一個標準就是說是幾點零的奶，這個幾，代表的是力智，單位是萬，奶量要計算所有的增益BUFF，我們以奶爸為例： 榮譽祝福，力智44564，三攻是3749，其實奶的BUFF還加很多命中率。 太陽，力智39915，太陽還額外增加很多的防禦和攻速移速，是不是感覺在太陽下手感好了很多？ 然後是三覺，力智10722 然後是一絕被動，397力智 最後是聖光十字，44點三攻。 奶的奶量測試比較麻煩，需要雙開一個角色或者有熱心隊友，自己是看不見的。不過在之前版本是能看到的，不知道策劃為什麼隱藏的。 加起來是95598力智，3793的三攻，這可以說是一個9.5的奶，這幾乎是的頂配奶了，事實上，如果奶的三攻不落下的話，在現在7.0實際上就算大奶了，這個水平的奶打金團已經足夠了，而黑鴉畢業之後大概8.0的奶算是大奶吧，目前頂級的奶，能到10.0以上，但是數量並不多。 而有的奶，三攻就落下了，這里面大部分的原因與神話和其他裝備搭配有關係，有一些奶可能面板很高，但是三攻甚至不夠3000。 每一點三攻，大概相當於10~15點的力智，當然是目前的版本，實際上大部分的C在13~15左右，在有系統奶，C的打造好的情況下，這個提升會更大，等將來甚至能突破15。我們就按照10的比例換算，這是個大概13.3的奶。 你覺得多大的奶算大奶？ 來源：kknewsDNF：奶量怎麼計算？7.0的奶是什麼意思？多大的奶算大奶？

據外媒報導，在白堊紀時期，有多少霸王龍在北美游盪？這是困擾古生物學家Charles Marshall及其同事多年的問題，直到Marshall跟他的學生們合作終於找到了答案。本周發表在《科學》上的研究發現，約有2萬頭成年霸王龍可能生活在某一個時間點，誤差在10倍左右，這跟Marshall大多數同事的猜測大致相符。 這是包括Marshall在內的古生物學家很少有能夠完全理解的是。這意味著，在恐龍在地球上行走的約250萬年時間里約有25億只霸王龍活著和死亡。 直到現在，還沒有人能夠計算出這種早已滅絕的動物的數量。上世紀最有影響力的古生物學家之一George Gaylord Simpson認為這項任務是不可能的。 Marshall是加州大學古生物博物館館長，同時還是加州大學伯克利分校綜合生物學和地球與行星科學教授。 「從某種程度上說，這個項目剛開始時只是心血來潮的項目。當我手里拿著一塊化石的時候，我不禁感到疑惑，這種動物在幾百萬年前存在，而我現在拿著它的一部分骨架--這似乎太不可能了。我腦子里一直在想，『這有多不可能？它是千分之一、百萬分之一還是十億分之一嗎？』然後我開始意識到，也許我們可以真的估計出活著的數量，這樣我就可以回答這個問題了，」Marshall說道。 Marshall很快指出，這些估計的不確定性很大。在任何給定的時間里，霸王龍的數量很可能是2萬只成年霸王龍，而95%的可信范圍是1300至32.8萬只。因此，在這個物種的一生中存在的個體總數可能在1.4億到420億之間。「很難用化石記錄做出定量估計。在我們的研究中，我們的重點是為我們進行計算所需的變量制定強有力的約束條件，而不是專注於做出最好的估計。」 然後，Marshall和他的團隊使用蒙特卡羅計算機模擬來確定數據中的不確定性如何轉化為結果中的不確定性。 Marshall表示，這些數字中最大的不確定性集中在恐龍生態的確切性質上，其中包括溫血霸王龍是怎樣的。這項研究的依據是來自加州大學聖巴巴拉分校的John Damuth發表的數據，該數據將活體動物的體重跟動物數量密度聯系起來，這一關系被稱為Damuth法則。他稱，雖然這種關系很緊密，但生態差異會導致具有相同生理和生態位的動物的種群密度發生巨大變化。比如美洲虎和鬣狗的體型差不多，但鬣狗在它們棲息地的密度卻是美洲虎的50倍。 Marshall表示：「我們的計算依賴於活體動物的體重和他們的數量密度之間的這種關系，但這種關系的不確定性跨越了兩個數量級。令人驚訝的是，我們估計的不確定性主要來自生態變化，而非來自我們使用的古生物學數據的不確定性。」 作為計算的一部分，Marshall選擇將霸王龍視為一種能量需求介於獅子和地球上最大的蜥蜴科莫多龍之間的食肉動物。 關於霸王龍在生態系統中所處位置的問題讓Marshall和他的團隊忽略了幼年霸王龍，它們在化石記錄中所占的比例不足，事實上，它們可能跟成年霸王龍分開生活並追捕不同的獵物。當霸王龍進入成熟期，它的下顎強大了一個數量級，這使得它能夠咬碎骨頭。這表明幼年霸王龍和成年霸王龍吃的是不同的獵物，它們相當於幾乎是不同的捕食者。 這種可能性得到了新墨西哥大學進化生物學家Felicia Smith最近的一項研究的支持。該研究假設，在白堊紀晚期，中型食肉動物的消失跟大型食肉霸王龍的消失是因幼年霸王龍占據了這個生態位引起。 對此，加州大學伯克利分校的科學家們從科學文獻和同事們的專業知識中尋找數據估算出霸王龍性成熟的可能年齡為15.5歲、最長壽命可能為20多歲、成年後的平均體重--所謂的生態體重--約為5200公斤。另外他們還使用了關於霸王龍一生中成長速度的數據得出結論：它們在性成熟前後有一個快速成長階段，在這個階段里，它們可以長到約7000公斤重。 根據這些估算，研究人員還計算出--每一代恐龍生存持續約19年，平均數量密度約為每100平方公里有一隻恐龍。 然後，他們估算出霸王龍的總地理范圍約為230萬平方公里，並且這個物種存活了約250萬年，他們計算出霸王龍的常住數量規模為2萬。這個物種一共生活了約12.7萬代，也就是說總共有25億個體。 在這個物種的歷史上出現了如此多的後幼年恐龍，更不用提那些幼年恐龍的數量可能會更多，那麼這些骨頭都去哪兒了呢？古生物學家發現的這些個體的比例到底又是多少呢？截止到目前，只發現了不到100隻霸王龍，它們很多都只有一塊骨頭化石。 Marshall指出：「如今，公共博物館里約有32隻保存相對完好的成年霸王龍。在所有曾經生活過的成年後，這意味著我們有約8000萬分之一的成年霸王龍。」 Marshall預計會有同行對大部分的數字吹毛求疵，但他相信他估算滅絕物種數量的計算框架是可行的且對估算其他化石生物的數量也是有用的。 「在某種程度上，這是一項古生物學研究，研究我們能知道多少以及我們是如何知道的。令人驚訝的是，我們對這些恐龍的了解是如此之多，從中我們還能計算出更多。我們對霸王龍的了解在過去幾十年里有了很大的擴展，這要歸功於更多的化石、更多的分析它們的方法以及在已知的多塊化石中整合信息的更好方法。」 Marshall還稱，研究人員以計算機代碼的形式提供的這個框架也為估算古生物學家在挖掘化石時可能遺漏了多少物種奠定了基礎。「有了這些數字，我們就可以開始估算出在化石記錄中，我們可能會丟失多少短命的、地理專門化的物種。這可能是一種開始量化我們不知道的東西的方式。」 來源：cnBeta

【太平洋汽車網 行業頻道】日前，據采埃孚官方消息，新一代「采睿星」（ProAI）超級計算機等多項前沿技術將於2021上海車展發布，滿足軟體定義車輛和基於域或區域控制器的電子架構的需求。 采埃孚將展示其在多個技術領域中，能支持軟體定義汽車的專業產品。其中的亮點包括高性能計算機、軟體解決方案、應用於自動駕駛的L2+和L4/5系統、EVplus插電式混合動力和最新一代為電動出行打造的電驅動橋系統。采埃孚還將著重介紹應用於車輛運動控制的cubiX智能底盤系統，以及預碰撞安全系統。 采埃孚將提供其豐富的智能化和自動駕駛解決方案，其中包括完全符合中國最新相關安全法規的自動緊急制動系統（AEBS），該AEBS系統將於今年在中國道路上首次亮相；還包括預測性巡航控制（PECC），可有效降低油耗和二氧化碳的排放；此外還有自動駕駛開放平台技術（ADOPT），該技術向虛擬駕駛員提供「智能控制介面」，將其連接到車輛的運動控制系統以確保車輛安全，從而簡化和加速了自動駕駛的開發和發展。 除此之外，采埃孚公司認為未來汽車架構的核心在於高性能域或區域控制器，中央軟體在它之上運行。車輛的中央計算機就像與身體每個部位相連接的大腦，它與所有傳感器和執行器交互，形成自主駕駛、電驅動、車輛運動控制和集成式安全功能。（文：太平洋汽車網 崖雍） 來源：kknews采埃孚「采睿星」車載超級計算機 將於上海車展發布

通過對代碼進行一番調整，雪梨大學本科生 Pablo Bonilla Ataides，已經有效地提升了新興的量子計算機的糾錯能力。現年 21 歲的 Bonilla 表示：「量子技術仍處於起步階段，這部分歸咎於我們無法克服因機器運算固有的不穩定性而產生的如此多的錯誤」。而這個簡單而巧妙的改動，已經引起了位於加州帕薩迪納市的 AWS 量子計算中心、以及美國耶魯和杜克大學的量子技術研究人員的關注。 Pablo Bonilla Ataides（左）與物理學院合著者 Ben Brown 博士（來自：USYD） 物理系大二的時候，Bonilla 被要求查看一些常用的糾錯代碼，並思考能夠對其加以改進。有趣的是，通過在設計中翻轉一半的量子比特（Qubit），他們發現能夠將抑制錯誤的能力有效地提升一倍。 最近，研究合著者 Steve Flammia 博士還將工作從雪梨大學轉到了 AWS 量子計算項目。在量子硬體的開發過程中，該公司發現糾錯技術在其中扮演著重要的角色。 （圖自：USYD / Louise Cooper...

之前介紹了一下部隊出征時武將搭配的一些原則。 《三國志11》部隊出征，該怎麼樣選擇武將？又有哪些禁忌？ 其實我覺得這樣也就夠了。不過還是有大家想讓我聊聊部隊的戰鬥力到底是怎麼計算的。額，雖然我覺得這個東西真的作用不是特別大，只要知道上一篇介紹的那些原則就行了。不過，本著有求必應的原則，還是專門開一篇來介紹介紹這個問題吧。 一、部隊攻擊力公式 部隊的攻擊力=（主將武力+修正值/A）×B×C 修正值=副將武力-主將武力。如果這個值＞0，則取這個差值數。如果這個值≤0，那麼取0，也就是不取。 係數A為主副將之間的親密關係。 係數B為兵種本身的攻防權重。 係數C為部隊相應適性權重。 這里只是以攻擊力為例，其實防禦力也是相應的算法，只是武將考慮的不是武力，而變成了統御。 另外，智力和政治兩個屬性，一般情況下，都是直接按隊伍中幾名武將中的最高值取的數，這個比較簡單。 二、係數A 係數A為主副將之間的親密關係。不同的親密關係之間，越親密的，這個值越小，越不親密的，這個值越大。因為係數A和修正值是反比關係，所以A數值越大，最終的修正值加成反而越小。 比如，義兄弟和夫妻的這個係數A是最高級的親密度關係，他們的A值取1，其實意思就是修正值直接取得就是（副將武力-主將武力）。然後再和公式中括號內聯合計算，很明顯就可以得出這個結論： 如果雙方（或者三方）主將武力高的時候，（副將武力-主將武力）≤0，那麼取0，以主將武力取值。 如果副將武力高的時候，（副將武力-主將武力）＞0，則括號內式子可以合併為（主將武力+副將武力-主將武力）=副將武力。 簡單來說，就是如果雙方（或者三方）為義兄弟或者夫妻關係的時候，部隊中各種數值，全部以所有武將單項的最大值計算。 比如關羽張飛獨自帶隊，相比於上面劉關張三人組隊，很明顯可以看出來，統御關羽最高，所以三人組隊的部隊的防禦力取得關羽單獨帶隊的防禦值。 武力張飛最高，所以三人組隊的部隊的攻擊力取得張飛單獨帶隊的攻擊值。 這也就是，義兄弟組隊，互相之間的各種屬性是完全共享的原因了。 在其他關係中，喜愛和父子等血緣關係，A取2，其他一般武將根據相性差距，取3或4不等。 不過還有一種「厭惡」關係，那更是數值差得不行。 三、係數B 係數B為兵種本身的攻防權重。這個就是遊戲內置的固定值。各種兵種之間的攻防基礎值都是固定的。其中： 槍兵：攻擊0.95，防禦0.95。 戟兵：攻擊0.90，防禦1.05。 弩兵：攻擊0.85，防禦0.90。 騎兵：攻擊1.05，防禦0.90。 衝車：攻擊0.90，防禦0.85。 木獸：攻擊1.00，防禦0.85。 井欄：攻擊0.90，防禦0.85。 投石：攻擊0.95，防禦0.85。 走軻：攻擊0.75，防禦0.75。 樓船：攻擊1.00，防禦0.95。 以上就是我實測的一些部隊的攻防本身的數值了。比如趙雲獨自帶隊，他的槍弩都是S，人物屬性也肯定一樣，但是部隊表現出來的攻防數值差距非常的大。有興趣你也可以計算一下，他們的攻防數值的比例，和我寫的那個數的比例一樣不一樣。 另外，陸地上的四科兵種，在升級相應的四級科技（比如精銳槍兵）之後，攻防數值在基礎值上，各額外增加0.10。 四、係數C 係數C為部隊相應適性權重。這個也是系統內置的參數。 遊戲內原版的兵種適性分為CBAS四級，對應的係數值分別為0.7、0.8、0.9、1.0。 不過部隊的適性是有所組隊的所有武將中，該兵種適性最高的那個來體現的，所以，還是比較容易達到較高的兵種適性的。 比如，這是劉備和關興帶戟兵的防禦力對比。他倆的統御是一樣的，但是關興的戟兵適性為S，劉備僅僅為B。一個展現出來的防禦力就是79，而另一個就僅僅為63了。大約就是1:0.8的比例。 五、實例計算 實例一： 諸葛統御92，武力38，趙雲統御91，武力96，兩人親密關係為互相親愛，組隊槍兵適性S。 以上這些帶入最上面的公式。 部隊防禦力=【92+（91-92）/2】*0.95*1=87.4，注91-92≤0，那麼取0。 部隊攻擊力=【38+（96-38）/2】*0.95*1=63.65 實例二： 公孫范統御84，武力86，羊祜統御91，武力76，兩人親密關係我改為了互相厭惡，組隊騎兵適性S，有四級騎兵科技。 部隊防禦力=【84+（91-84）/X】*（0.90+0.10）*1=84，這個只能根據實際數字了，因為（91-84）/X這一項，必然是小於1的，也就是X大於7，僅此而已。 部隊攻擊力=【86+（76-86）/X】*（1.05+0.10）*1=98.9，注76-86≤0，那麼取0。 結語 反正算法就是這樣了，我也測試了幾個數，都沒有問題。 不過為了保命，還是得多說一句。畢竟這是一個多年前的單機遊戲，和網路遊戲不一樣，網路遊戲大家都是在一個版本下進行遊戲，遊戲很多內置的設置都是一樣的。 但是單機就不一樣了，各種改版眾多，包括官方也出過數個不盡相同的版本，所以，如果數值有所出入，也不要回來噴我，我已經盡力了。 包括上面的那堆數值，其實開始都是我多年前的數據，本來就是打算拿來就用的。結果在最後想舉幾個例子的時候，卻發現數值基本上都有所出入。估計是當時測算各種數值時候的版本，和我現在電腦上的這個版本不太一樣的緣故吧。 然後又根據遊戲中實際的數值，又挨個重新計算了一遍。已經盡力了。 我是拉鉤上吊一遍不許變，感謝您的支持和閱讀。 來源：kknews《三國志11》部隊攻防到底是怎麼計算的？部隊攻防計算方法詳解

《戴森球計劃》中戴森球的最大最小尺寸跟恆星的尺寸有關，很多玩家想要了解對應的公式，下面請看「Morso小X」帶來的《戴森球計劃》戴森球最大最小半徑計算公式，希望能夠幫助大家。 用廢棄的存檔做實驗（費了70+翹曲器、45+黑棒、8小時），搜集了64顆恆星的光度（L）、半徑（R）、質量（M）以及其可建戴森球的最大、最小半徑。不知道有沒有mod可以一鍵顯示所有恆星信息以及可建戴森球的信息。 星團種子 指定戴森球最大半徑與該恆星光度關系的散點圖 指定恆星可建戴森球的最大半徑 與 該恆星的光度 的關系比較明顯（排除巨恆星、白矮星、黑洞、中子星），以下簡稱最大半徑與光度。公式在圖上，X軸為光度（L），Y軸為最大半徑。肝不動了，至於更准確的公式，有興趣的朋友自己推導吧。 A型恆星 B型恆星 F型恆星 G型恆星有兩端，第一段為G型最低光度到1.005L左右，第二段為1.005L左右到G型最高光度。 G型第一段 G型第二段 K型 巨恆星、黑洞、中子星、白矮星、M型恆星樣本過少且實用性不強，故略過，有興趣的朋友嘗試下吧（壞笑）。F、A、O型恆星樣本較少，所得的結果誤差可能略大。 O型 指定恆星可建戴森球的最小半徑與恆星的半徑（R）關系明顯。公式在下圖，X軸為恆星半徑（R），Y軸為最小半徑。（巨恆星的公式與此不同，且樣本過少無法計算） 附：來自官方的參數 搞這麼多公式有什麼用？最大半徑的公式可以幫助判斷戴森球能不能包住一顆行星/衛星。當戴森球半徑大於行星公轉軌道半徑的1.35倍時（忘了更准確的數值，但貼吧上有），該行星上任意位置的射線接收站都可以晝夜不間斷地工作（簡單說就是一顆行星兩面都有「陽光」）。 來源：遊民星空

《鬼谷八荒》中悟道境的領域技能系統是最近才解鎖的內容，其中道力值的上限機制很多玩家不了解，下面請看「jkfob」帶來的《鬼谷八荒》道力值上限計算公式，希望能夠幫助大家。 道力值上限計算公式 一、道魂里面不含有劍或雷屬性時 把1屬性道魂記作1 把2屬性道魂記作2 把3屬性道魂記作3 測試數據如下： 1+1+1=150 2+2+2=180 3+3+3=270 1+2+3=180 1+1+2=150 1+1+3=150 2+2+1=150 2+2+3=210 3+3+1=210 3+3+2=240 推算出掌、指、槍、拳、刀、火、水、土、木、風屬性，加30道力值（基礎自帶的30道力值） 若計算總值小於150道力值時，則向上取值記為150 如，1+1+1=90 若計算總值大於或等於150道力值時，取值記為計算總值 如，1+2+3=180，取值記為180 二、道魂里面含有劍或雷屬性時 測試數據如下： 劍水+劍水+劍=210 劍水+劍+劍=180 劍+劍+劍=150 雷水+雷水+雷=210 雷水+雷+雷=180 雷+雷+雷=150 推算出劍、雷屬性，加50道力值（基礎自帶的30道力值+特殊加成的20道力值） 如， 劍水+劍水+劍=50+30+50+30+50=210 劍水+劍+劍=50+30+50+50=180 劍+劍+劍=50+50+50=150 雷水+雷水+雷=50+30+50+30+50=210 雷水+雷+雷=50+30+50+50=180 雷+雷+雷=50+50+50=150 再分享一下全部屬性的特殊加成 木、槍：增加2.5秒的領域持續時間 火、拳：減少5.0值的領域道力消耗 水、掌：減少2.5秒的領域蓄能時間 土、刀：減少10.0秒的領域冷卻時間 雷、劍：增加20.0值的道力值上限 風、指：增加10.0%的領域基礎范圍 無論你選什麼屬性，選多少個屬性..計算總值低於150，系統最後也會向上取值為150，保證你不至於放不出領域 12種屬性，都有基礎自帶的30道力值 劍、雷屬性，多了特殊加成的20道力值 突破悟道，放的3個道魂，所累計的屬性數量可為3－9個 新版本突破悟道的npc，也能放領域技能...舊版本突破悟道的npc，不能放領域技能 道力值=3個道魂所累計的12種屬性的數量×30+3個道魂所累計的劍或雷屬性的數量×20，若低於150則向上取值記為150 來源：遊民星空

《原神》中一旦我們懂得了傷害的計算，那麼就會對我們的出裝及配隊有一個很大的提升，那麼現在為大家帶來「浩瀚星空里的」分享的《原神》各乘區解析及傷害計算，希望對大家有所幫助。 乘區 攻擊力乘區 這邊是作為一個泛稱來定義的，因為也有以生命值或是防禦力為計算依據的，那些情況就相應的把生命值或防禦力放到這個乘區即可。但基本上所有的傷害都是圍繞攻擊力來的。對於攻擊力，也沒太多要補充的，在角色的屬性面板里一看便知。就重點說一下基礎攻擊力吧。 基礎攻擊力，直觀上來說就是角色面板里的白色字條。 上圖中的941即是基礎攻擊力。 基礎攻擊力的來源有且只有兩個，一個是角色自身攻擊力，一個是武器的基礎攻擊力（都可通過突破或是提升等級來增加）。攻擊百分比的計算都是圍繞基礎攻擊力來的，所以基礎攻擊力是非常重要的。 傷害倍率乘區 這個我們可以在角色天賦的詳細屬性里，看到每一個技能或是普攻的具體倍率。默認是以攻擊力為準的，特殊的會特別說明，比如阿貝多的E技能的剎那之花傷害，就是基於防禦力的。 倍率作為一個單獨的乘區，每提升一級帶來的收益都是相當大的。所以說角色的技能提升優先度是很高的，主C的關鍵性技能一般都是選擇升9級或是10級（不考慮命座影響）。 暴擊/爆傷乘區 角色的初始暴擊率是5%，初始爆傷是50% 我們要把暴擊跟爆傷維持在一個比較均衡的比例（暴擊：爆傷約等於1:2），才能使得總期望收益最大。一味的拉高爆傷是不對的，因為攻擊首先得有暴擊，才會用到暴擊傷害。這也是目前聖遺物極難畢業的一個重要原因，因為雙暴實在是太難疊了。（一般要求60/120，不考慮稀釋情況下，越高越好） 傷害加成乘區 這個涉及到的東西還是比較多的，這邊就多說兩句吧！這個乘區可以分為三大塊： 1.對應屬性傷害加成 也就是水、火、風、雷、草、冰、岩元素傷害加成，和物理傷害加成。 2.傷害提升 這個涵括的東西最多了，比如迪盧克的一命效果、阿莫斯被動、樂團4件套效果等等等等。 3.技能提升 這個常見的有 宗室2件套，使元素爆發造成的傷害提升20%；絕弦被動，增加元素爆發和元素戰技的傷害。 總的來說，據我所知的話，目前是除了行秋的四命，也就是大招開啟後 E技能的那個加傷，是屬於一個單獨乘區之外，其他的所有跟傷害加成有關的，都是放在這個乘區了，是一個加算。 元素反應倍率乘區 定值，無法改變，火系人上人，雷系是弟弟。實際計算時，我們只需要知道對應反應的倍率即可。 順便提一下，劇變反應的傷害是基於角色等級以及元素精通，所以是不在八大乘區之列的。 元素精通乘區 元素精通之所以能作為一個乘區呢，是因為它是對元素反應造成的傷害，有一個直接的增傷效果。這個可以在角色面板里看到，當前角色的元素精通具體能帶來多大提升。 怪物抗性乘區 怪物不會只甘於挨打，自然會有對應的減傷機制，後面兩個乘區都是怪物的減傷乘區。不同怪物有着不同的抗性，有的岩抗巨高，有的火抗巨高。如果不熟悉某些怪物的抗性的話，可是會吃大虧的哦！下面是我之前整理過的一張怪物抗性表，一般怪物的抗性都是10%，特殊的特別標記了一下。 抗性是可以為負數的，利用風套的40%減抗，就能輕易使一般怪物的抗性為負。抗性為負之後，會使這個減傷乘區變成一個易傷乘區，具體的提升如下 等級差/防禦減傷乘區 原神是存在等級壓制的，有兩個層面的意思，一個是角色的控制技能控制不住高於角色等級20級以上的怪物；另一個則是指這個減傷乘區了。但實際的減傷可能並沒有想象的那麼高，具體可以看下面的公式 也就是當角色等級跟怪物等級一樣的時候，減傷的比例剛好是50% 然後是防禦力，怪物因為沒有聖遺物什麼的，所以目前怪物的防禦力都是跟等級掛鈎的，防禦帶來的減傷與等級差是殊途同歸的，具體如下所示 傷害計算 知道怪物的防禦力之後，我們就可以計算出減防的效果了。比如可莉的二命，詭雷能減少怪物23%的防禦力，具體的提升效果要看兩方的等級，以下為例 最後就是原神傷害的計算公式，綜合之前說到的八大乘區，計算公式如下圖 最後是一個計算實例。我這邊偷個懶，就不另外打素材了，直接拿我上次視頻里的傷害來計算。 陣容：公子，班尼特，阿貝多，砂糖 操作手法：公子蓄力箭掛水，砂糖E減抗加精通，阿貝多開大加精通，班尼特開大掛火加攻擊，最後公子切近戰開大。最後傷害如下 公子的面板（聖遺物2宗室2水傷）、怪物面板數據，以及具體計算都如下圖所以，大家可以可以看一下，應該是比較清晰易懂的。 來源：遊民星空

人們過去一度認為，銀河系是宇宙中唯一的星系。但亨麗愛塔·勒維特僅僅通過一條簡單的定律，就徹底改變了這種錯誤認知。在這一過程中，她甚至連一台望遠鏡都沒用到。一個世紀以前，宇宙似乎比如今要小得多。當時許多天文學家都相信，我們所在的銀河系便是整個宇宙。 來源：BBC 撰文：Leila McNeill 翻譯：葉子 但在1923年，天文學家埃德溫·哈勃在加州威爾遜山天文台將望遠鏡對准了遙遠夜空中一個模糊而明亮的螺旋形天體——仙女座星雲時，這種看法從此便被徹底推倒了。 勒維特在研究中不曾用過一台望遠鏡。相反，她只用了一枚放大鏡，而且對準的並不是天空，而是一片鑲嵌在木框中的纖薄的玻璃。玻璃的一面塗有感光劑，白色的表面上可以隱約看出無數黑色的斑斑點點，這便是裸眼觀察到的夜空的反轉片。勒維特就是通過這種方法感知宇宙的。 勒維特是19世紀末到20世紀初之間在哈佛大學天文台工作的眾多「人形計算機」之一。這支團隊全部由女性構成，她們總共發現了數十顆新星、星雲與小行星，以及成千上萬顆「變星」（亮度會發生周期性變化的恆星）。勒維特本人就發現了超過2000顆變星，被稱作「變星狂魔」。而在搜尋恆星的過程中，她還獲得了一項更重要的回報：她找到了太空中距離的測量方法——周光關系。 船尾座RS是銀河系中最亮的造父變星之一，由哈勃空間望遠鏡拍攝 利用周光關系，天文學家得以對星際尺度上的距離開展測量，哈勃也獲得了觀察宇宙更深處所需的公式。「她的發現徹底改變了我們對宇宙的認知。」芝加哥大學天文學家與天體物理學家溫迪·弗里德曼指出。 勒維特在大四那年對天文學產生興趣後，於1895年成為了哈佛大學天文台的一名「學徒」，那年她27歲。據歷史學家瑪格麗特·羅西特指出，當時有越來越多的女性像勒維特一樣獲得了較高的學歷。然而，她們中的大多數仍然被排除在大學教職與領導層之外。但天文學系非常喜歡接收這些女性，讓她們來支持自己的「重大科學項目」，因為這些項目需要用到大量廉價勞動力。 勒維特當時為哈佛天文台主任愛德華·皮克林所雇。彼時皮克林正在主持開展一項長達數十年的項目：拍攝夜空照片，然後對恆星光譜進行分類。 根據19世紀的性別角色論，女性是從事這種分類工作的理想人物，因為她們既耐心又細心。而男性則被認為更適合擔任領導角色，以及從事觀察和理論分析等需要智力的工作。 像勒維特這樣的崗位一般收入和地位都很低，幾乎沒有晉升空間。在這樣的崗位上，女性可以充分發揮自己的「女性特色」技能，並且無論是從聲望還是薪酬上，都不會對男性同事造成威脅。 皮克林在聘用女性時，心里的確是這麼想的。他在1898年的哈佛天文台年報中寫道：「為使效率最大化，優秀的觀察員永遠不該把時間浪費在可以由薪水低得多的助手完成的工作上。」他付給這些計算員的時薪為25美分，相當於每年1500美元，而當時天文台的男性員工年薪最低也有2500美元。 除了在勒維特次年加入哈佛天文台的安妮·坎農之外，計算員們是不允許使用望遠鏡的，只有男性才能調整這些設備、拍攝恆星照片。拍攝完成後，這些感光玻璃片再被送到天文台東側二層的「計算間」，進行下一步分析和計算。 在這個房間里，女性計算員們日復一日地俯身在這些玻璃片前，對恆星光譜進行分類，測算它們的亮度，然後將計算結果歸納匯總。這項工作繁重無比，又枯燥乏味。 勒維特入職後分到的任務是，僅用感光玻璃片確定北極區域變星的星等（即恆星亮度）。這些恆星的光芒之所以會波動，原因之一是因為它們會發生脈動，即規律性地壓縮和釋放氣體。為判斷某顆恆星是否屬於變星，勒維特需要將同一片星空的兩張玻璃片重疊在一起，其中一張為負片（背景為白色，恆星為黑色），另一張為正片。普通恆星會在重疊後相互抵消，只有亮度會變化的恆星會顯露出來。勒維特當時尚不知情，但在恆星的變化規律及整體星等中，其實隱藏着能夠幫助我們測出其到地球距離的奧秘。 通過恆星與恆星之間、感光片與感光片之間的比較，勒維特會對恆星亮度做出判斷，將其與其它已知恆星的星等進行對比，然後把結果記錄下來，再一次又一次地重復這一過程，勒維特在哈佛天文台的日子就是這樣度過的。 一年後，勒維特離開了哈佛天文台、前往歐洲旅行。歸來後，她在家鄉附近的威斯康辛伯洛伊特學院謀到了一份藝術助教的職位。但最終，她還是被恆星召喚回到了天文學領域。 勒維特沒有留下任何日記，信件也以公事為主，很少透露個人細節。不過，她顯然在天文台的工作中投入了大量心力。據一名天文學家描述，她「對工作的着迷程度堪稱罕見」。在離開天文台六年後，她向皮克林表達了自己是多麼熱愛和懷念之前的工作。她在1902年5月13日的一封信中寫道：「假如這些我懷着無比的喜悅、開展到了一定程度的工作最終沒能完成，我簡直無法描述自己有多麼遺憾。」 勒維特十分盼望能重回天文學領域，並詢問皮克林能否讓她回到天文台就職、或在學校擔任一名天文學教師。不過，她從事教職的希望並不大，因為她的聽力正在逐年變差。醫生也不允許她在寒冷的夜間觀察星空，因為醫生認為寒冷會加劇耳聾。皮克林對這種「天文學會影響聽力」的看法感到迷惑，但又沒有位於溫暖地區的天文台願意接收勒維特，因此皮克林給她開了30美分的時薪，讓她重回哈佛天文台。勒維特接受了這份工作，於1903年重新成為了哈佛天文台的全職計算員。 銀河系中心造父變星（紅點）的圖解 她又重新拾起了自己在變星方面的工作。皮克林對搜尋星雲區域中的變星很感興趣，並於1903年獲得了卡內基研究所提供的一筆資金。但到了1904年，卡內基研究所停止了這筆資助。哈佛天文台的高級計算員威廉敏娜·弗萊明不得不遣散所有計算員，只留下了勒維特一人。勒維特只得獨自接管了這項工作，而她的第一項任務便是獵戶座大星雲。 這片小麥哲倫雲的感光玻璃片上留有勒維特的筆記 她翻看了過去十年來針對獵戶座大星雲拍攝的感光片，在其中發現了77顆新變星。接下來，她又將目光轉向了射手座星雲和小麥哲倫雲。1905年夏天，《科學美國人》在一篇報道中介紹道，「勒維特小姐」自1904年2月開始獨立開展星雲研究工作起，已經發現了1300顆新的變星。 這張勒維特的照片攝於1910年前後 整個1908年，勒維特一直小麥哲倫雲與大麥哲倫雲中搜尋變星。（當時天文學家們還不知道二者都是圍繞銀河系轉動的小型矮星系。）她在其中一共發現了1777顆新變星，並計算出了它們的最小與最大亮度。 就在這時，她發現了一個獨特的規律。在給16顆新變星分類後，她注意到恆星亮度越高，完成一次亮度變化周期的時間就越長。 盡管這一觀測結果對後世造成了深遠影響，但勒維特當時並沒在這上面琢磨太久，也沒去細想它的意義。她把表格上交之後，就因病休假了一年。她在報告中對這一發現的描述也只有寥寥數語：「值得注意的是……越亮的變星周期越長。」 勒維特病癒後，在天文台的工作任務也有所變動。但在這段時間里，她仍對麥哲倫雲中的變星念念不忘。在發表首次報告的三年後，她又重新將目光對准了小麥哲倫雲。 盡管勒維特並不知道感光片上的恆星到地球的確切距離，但她知道，這些恆星都是小麥哲倫雲的一部分，因此都差不多一樣遙遠。她據此做出了一項十分重要的推論：恆星的視星等變化與距離沒有關系，亮度更高的恆星並非因為距地球更近才顯得更加明亮，而是因為它們本來就亮。為驗證這一猜測，她又將另外八顆恆星的完整變化周期繪製成圖表，得出的結論依然與三年前相同：恆星越亮，周期越長。 大麥哲倫雲 這一次，她的報告得到了皮克林的注意。幾個月後，他於1912年3月3日發表了勒維特關於亮度與周期之間「驚人聯系」的觀測結果。這種聯系就此變成了一條「定律」，名叫「周光關系」。 膨脹的宇宙 從遺留下來的記錄來看，勒維特並未針對這條定律發表過任何理論。但許多人代她完成了這項工作。天文學家逐漸意識到，有了這條定律，他們就可以測量出遙遠的恆星到地球的距離了。 當時，天文學家的測距能力存在上限。假如所有恆星都完全相同，他們就可以通過觀測到的恆星亮度算出與地球之間的距離。但恆星的實際光度存在差別。對於離地球較近的恆星，他們可以採用「恆星視差法」等技術，通過比較恆星的相對運動來測算距離。但在一定距離之外，這種方法就派不上用場了。 勒維特發現的這些變星（名為「造父變星」）可以通過光變周期推算出它們的真實光度，不受地球上觀測到的亮度影響。因此，假如某個遙遠星系中含有一顆造父變星，天文學家便可以此作為「標準燭光」（即天文學中已知光度的天體），據此計算出該星繫到地球的距離。 這種計算方法名叫「宇宙距離階梯」，需要分幾步進行。首先，天文學家要找到一顆距地球足夠近、可以使用恆星視差法的標準燭光天體，計算出它到地球的距離及亮度。接下來，假如更遠處的標準燭光天體擁有與前者相同的光度變化規律，天文學家便可據此推算出它到地球的距離。 在勒維特發表該定律的十年後，哈勃將望遠鏡對准了仙女座星系。在朦朧的雲霧之中，他看見了一根「蠟燭」，閃爍着明亮的光芒。發現這顆造父變星之後，他利用勒維特定律，成功計算出了仙女座到地球的距離，以此證明了仙女座位於銀河系之外、且距離銀河系相當遙遠。不久之後，他又用同樣的方法測算出了23個星繫到地球的距離，其中有些距地球足有2000萬光年之遙。在勒維特定律的基礎之上，哈勃還於1929年發現，宇宙正在不斷膨脹。 「一百多年來，勒維特定律已經成為了我們測量星系距離的基礎。」弗里德曼表示，「在此之前，我們對夜空的認知一直是二維的。而勒維特定律使這幅二維圖像首次變成了三維圖像。我們從此可以真正測出第三個維度，即恆星到地球的距離有多遠。」 弗里德曼在工作中也高度依賴勒維特的造父變星。在哈勃空間望遠鏡於1990年發射之前，天文學家雖然已經知道宇宙在不斷擴張，但並不知道宇宙的確切大小或年齡。對此，勒維特的研究又一次提供了解決方案。弗里德曼之前帶領的一個項目就利用了哈勃空間望遠鏡和造父變星進行測量，使得精確率大幅度提高。 有了精確測量變星距離的能力，弗里德曼的團隊成功終結了數十年來針對宇宙年齡的討論。「我們發現，宇宙年齡為137億年。」 勒維特還沒來得及了解自己的發現對天文學的重要性，就早早過世了 勒維特定律的優雅之處在於它的簡潔——星等越亮，周期越長。該定律徹底改變了天文學家觀察宇宙的方式。不幸的是，勒維特還沒來得及了解自己發現的重要性，就早早死於胃癌。「她於1921年逝世，而哈勃於1923年發現了仙女座中的造父變星，又在1929年發現了宇宙的擴張。這着實令人難過。」弗里德曼表示，「她從來不知道自己的工作有着多麼重大的意義。」 雖然勒維特在世時沒能見證自己對天文學做出的改變，但後人從未忘記過她。天文學家塞西莉亞·佩恩-加波施金曾於1923年使用過勒維特的辦公桌。她是這樣評價這位素未謀面的女性的：「我認為她是（哈佛）所有女性中最卓越的一位。」 在不斷擴張的宇宙中，勒維特的「標準燭光」的光芒仍在不斷照亮天文學家前進的路途。為表示對她的尊敬，弗里德曼等眾多天文學界人士於2008年發起投票，將此前使用的「周光關系」一詞更名為「勒維特定律」。 來源：cnBeta

核聚變反應堆技術能夠以安全和可持續的方式滿足我們未來的電力需求。數值模型（Numerical models）能夠為研究人員提供關於聚變等離子體行為的信息，以及關於反應堆設計和運行有效性的寶貴見解。不過，要求大量的等離子體相互作用進行建模，需要一些專門的模型，而這些模型的速度不足以提供反應堆設計和運行的數據。 來自埃因霍溫理工大學應用物理系核聚變科學與技術組的 Aaron Ho 利用機器學習的方法，來加快堆芯等離子體湍流傳輸的數值模擬。他於 3 月 17 日進行了博士論文答辯。 核聚變反應堆研究的最終目標是以經濟可行的方式實現淨功率的提升。為了達到這個目標，已經建造了大型復雜的裝置，但隨着這些裝置變得越來越復雜，對其運行採取預測優先的方法變得越來越重要。這樣可以減少運行效率低下的情況，並保護設備不受嚴重損壞。 視頻來自於 核聚變講座 為了模擬這樣的系統，需要能夠捕捉到融合裝置中所有相關現象的模型，這些模型要足夠准確，以便預測可以用來做出可靠的設計決策，並且要足夠快，以快速找到可行的解決方案。 在他的博士研究中，Aaron Ho 通過使用基於神經網絡的模型開發了一個滿足這些標準的模型。這種技術有效地讓模型以數據收集為代價，同時保留了速度和精度。該數值方法被應用於一個減階湍流模型QuaLiKiz，該模型可以預測微湍流引起的等離子體傳輸量。這種特殊的現象是托卡馬克等離子體裝置中最主要的傳輸機制。遺憾的是，它的計算也是目前托卡馬克等離子體建模的限速因素。 Ho 成功地用 QuaLiKiz 評價訓練了一個神經網絡模型，同時將實驗數據作為訓練輸入。然後將得到的神經網絡耦合到一個更大的集成建模框架 JINTRAC 中，以模擬等離子體裝置的核心。 通過用Ho的神經網絡模型替換原有的QuaLiKiz模型，並對比結果，對神經網絡的性能進行了評估。與原來的 QuaLiKiz 模型相比，Ho 的模型考慮了更多的物理模型，重復結果的精度在 10% 以內，並且將模擬時間從 16...

在過去幾年中，量子計算機的應用和發展步伐正在加快。研究人員已經將這種新穎的計算方法應用於各個領域，包括量子力學、流體力學研究、開放性問題，甚至是機器學習，都取得了可喜的成果。延續這一趨勢，英國初創公司劍橋量子計算（CQC）目前已經證明量子計算機「可以學習推理」。 雖然這乍一看會令人感到困惑，不過這個說法是基於 CQC 的新研究出來的。該公司量子機器學習主管 Mattia Fiorentini 博士和他的研究團隊研究了利用量子計算機進行變異推理。 變分貝葉斯方法 (Variational Bayesian methods)是一個過程，通過這個過程，我們使用隨機優化和其他學習技術來逼近一個給定的概率分布。拋開專業術語不談，這意味着量子計算機會輸出推理問題的潛在解決方案。例如今天是陰天但草地是濕的，那麼是什麼原因導致的呢？灑水車還是曾經下過雨？ 在 arxiv 上發表的一篇標題為《Variational inference with a quantum computer》（QNLP在實踐中：在量子計算機上運行意義的組合模型）的研究論文中，強調了該公司認為量子計算機對 Variational Inference，以及延伸到推理方面的一個有希望的指標。 該研究團隊由 Marcello Benedetti博士和共同作者Brian Coyle、 Michael Lubasch博士和...

這是不是你嚮往的生活？假設你正准備出門，到星巴克當氣氛組。你的語音助理會問你，要不要給你播最近聽的播客最新一集。你的手指輕輕一動，「點擊」播放。走進咖啡館之後，助理又問，還是老樣子點美式嗎？你再次揮揮手指，「點擊」了否。 坐在角落里，不是掏出來筆記本電腦，而是戴好一副手環，一個虛擬屏幕和鍵盤出現了，你開始在上面編輯文檔。但是咖啡館的噪音讓你很難集中注意力，這時候助手開啟了入耳監聽系統（IEMs）和主動降噪來弱化背景噪音。 服務員走過來問你需不需要「續杯」，為了不影響你們交談，助理利用聲束技術把他的聲音加強。接着助理發來提醒：該去接孩子放學了，通過路段正好擁堵，得提前二十分鍾出發。 不過不管是不是你嚮往的生活，這是 Facebook 為你暢想的，准確的說是人機交互體驗（HCI）。 而且想要實現上述並不難，Facebook 說了，一副 AR 眼鏡搭配手環就能實現。雖然 Facebook 在做 AR 是人盡皆知的了，近日 Facebook 長篇大論了一番，一個輕巧的手環如何有望變革人機交互體驗。 戴上好像擁有了「超能力」 簡單來說，手環先是一個傳感器，再是一個交互界面，讓佩戴者與 AR 眼鏡投射的虛擬物體和世界互動。 肌肉收縮時會產生微弱電流，在皮膚適當位置附着電極可以測定肌肉電流。就像心電圖一樣，肌電圖（electromyogram，EMG）電子儀器記錄肌肉在靜止或收縮時的電信號。Facebook 採用的就是這種技術，捕捉到通過手腕傳遞到手部的神經信號，將其轉化為數字指令。 從手腕發出的電信號非常清晰，EMG 可以感知到哪怕一毫米的手指運動。 為什麼要選手環這樣一個交互設備，Facebook 是這樣解釋的： 首先手是我們與外界交互的主要「工具」，手環可以利用手部豐富的控制能力，就跟手錶一樣，佩戴者不會因此感到不適應； 手環這種可穿戴設備可以作為計算平台，同時支持一大堆傳感器； 雖然聲音也可以用來輸入信號，但是會被背景噪音干擾，在公共場合不夠私密；一個獨立的設備，比如手機，會讓我們和增強現實環境之間多了一層摩擦。不像利用肌電圖技術，動動手指，就真的抓取了一個虛擬物體一樣； 況且扎克伯格說，就像埃隆·馬斯克那種侵入式腦機接口方法用在醫學治療上就可以了，短期內很難用在消費級產品上。 然後就是如何豐富輸入方式了。最初手環只能實現簡單的「單擊」操作，通過拇指和食指的捏放動作。在 Facebook 的一段 demo 視頻中，用戶能夠交互的動作將會逐漸豐富，觸摸和控制虛擬物品。未來甚至戴上兩只手環，可以在 AR 眼鏡投射的虛擬鍵盤上打字。 對比實體鍵盤，虛擬鍵盤有個好處，通過適應個人的打字速度和技巧，做相應的調整，也就是每個人都有自己的個性化鍵盤。 從鍵盤、鼠標到觸摸屏，如何定義新一代計算平台與人們的互動方式有很大關系。Thomas...

目前，西班牙龐培·法布拉大學的一支研究小組設計了「生物計算機」，能夠在紙片上打印細胞。這項最新研究報告發表在近期出版的《自然通訊雜誌》上。更重要的是，這種「活電腦」在實驗室之外操作十分簡單，它擁有廣泛的潛在應用前景，例如：以非常低的成本檢測身體汞指數或者婦產子癇前期診斷。 （圖自：UPF / Nature Communications） 計算機並不是新鮮事物，人們生活中普及使用着平板電腦、筆記本電腦、智能手機，然而，盡管計算機系統在人們日常生活中已普及，但它們作為生物標記處理以及識別某些疾病的用途卻非常有限。 為了填補這一空白，研究人員開始涉足「生物計算機」，與主板和記憶體不同的是，生物計算機是用活細胞製造的，生物計算機不使用電力，而是使用來自蛋白質或者DNA等分子的化學輸入來處理數據，雖然要讓生物計算機達到智能手機的便捷高效性，仍有很長的路需要探索前行，但研究人員能夠製造出此類設備是非常令人震驚的。 令人感到驚奇的是，一旦第一個細胞被編程，培育數十億個相同的細胞就很容易，成本也很低，實際上該生物計算機可能比標準電子設備更加精準可靠，想想我們的身體是如何倖存的，即使每天有數百萬細胞被替換，但試着在電腦上切斷一根數據線，會變成什麼樣？它將是一台「死去」的電腦。 然而，之前的生物計算機過於復雜，很難脫離實驗室環境進行操作，僅能在嚴格的條件下工作。目前，龐培·法布拉大學一支研究團隊發現一種將活細胞「打印」在紙上的方法，實際上創造了一種可以在任何環境都使用的生物計算機，令人難以置信的是，這些保存在紙上的細胞仍然活得很好，能夠繼續正常的新陳代謝，釋放生物信號，傳遞到鄰近的細胞。 該生物計算機之所以選擇紙張的解釋是：紙張便宜，易於大規模使用，復製成本低。研究報告第一作者西拉·莫加斯·迪茲說：「我們想設計一個可擴展生物計算機模型，其原理基於類似打印T恤衫的打印系統，我們用圖紙製作模具，使用不同細胞墨水浸泡，就像緩沖器一樣，細胞打印在紙張上，它們就逐漸沉澱下來。」 該生物計算機的工作原理很簡單：使用幾種元素，每種元素都由一組細胞構成，通常在這種情況下，採用的是細菌細胞，細菌能探測到不同信號。通過改變元素序列，細菌細胞被打印在紙張上，從而可能改變生物計算機的整體功能，因此細胞序列是軟件，細胞自身是硬件，而紙張則是承載這些細胞的物理基質。 由於研究人員希望生物計算機能夠投入實際應用，該研究團隊已設計出能夠測量各種不同參數的生物傳感器，例如：依據重金屬濃度來顯示點數量多少的汞測試方法。 第二個應用是婦產子癇前期診斷檢查，這實際是一個復雜的診斷過程，因為它不依賴於一個生物標記，而是多個生物標記的組合。雖然當前仍有很多工作要做，但開發生物計算機來分析這些不同生物標記，並確定孕婦患有該疾病的風險並非不合理。 研究人員仍有很多工作要做，但這些初步結果表明，該方法可能有助於研製基於活細胞設備的新一代生活產品。 來源：cnBeta

據日本媒體報道稱，日本超級計算機"富岳"即將開始全面運行，其是目前擁有世界最快計算速度的理研超級計算機。 報道中提到，富岳是由理研所和富士通共同開發的日本產超級計算機K計算機的後續產品。 去年6月和11月，在世界超級計算機排名的主要類別中排名第一。 它已經在100多個研究項目中得到應用，包括一項研究表明戴口罩作為一種新的冠狀病毒的對策的有效性，以及研究含有該病毒的飛沫的傳播繁殖的細節。 與過往超級電腦大多採用的Intel或AMD的x86、x64平台不同，富岳採用富士通48核心A64FX SoC作為核心，設計有158976個節點，尖峰性能高達1 exaFLOPS（1000 petaFLOPS）。 來源：遊民星空

據外媒報道，此前有科學家預測，大約50億年後，太陽將膨脹並吞噬掉我們的家園。但事實證明，地球上的生命可能有一個更早的終點。一項新研究發現，在大約10億年後，大氣層將迅速失去大部分氧氣，這可能對尋找其他星球上的生命具有重要意義。 富含氧氣的大氣層是地球的定義特徵之一，這種重要氣體占空氣的20%左右。這對人類和其他大多數以地球為家的動物來說當然是個好消息，我們要感謝植物。但富含氧氣的大氣能堅持多久呢？在新研究中，來自佐治亞理工學院和東邦大學的研究人員開始調查地球大氣氧的長期穩定性。 該團隊對地球的系統進行了模擬，包括氣候、生物和地質過程，甚至是太陽的亮度，並觀察了氧氣水平在空氣、水和岩石之間穿梭時的變化。雖然過去其他研究已經模擬了其中的一些系統，但這些新的模型比平時更加復雜。 研究人員發現，地球的含氧大氣很可能還會持續10億年，然後才會相對迅速地驟降。研究小組表示，到了距今約11億年的時候，氧氣水平很可能會下降到只有現在大氣層水平的百分之一。 根據模型，導致這種脫氧的主要原因是太陽。隨着年齡的增長，我們的母星預計將變亮變熱，這將提高地球表面溫度，並分解大氣中的二氧化碳。這兩個因素會殺死植物生命，使地球失去主要的氧氣來源。 這種未來的大氣層最終會與遠古時代的大氣層有着驚人的相似性。畢竟，即使地球並不總是那麼宜居的地方。它始於大約24億年前，那時微生物進行光合作用，後來植物開始大量抽出氧氣。這為多細胞生命的出現鋪平了道路。 雖然這一發現似乎不會對我們今天的生活產生直接影響，但它確實使尋找外星生命跡象的工作變得復雜起來。由於氧氣與地球上的生命有着千絲萬縷的聯系，天文學家長期以來一直認為它是一種有用的特徵，可以在系外行星的大氣層中尋找，因為它可能表明外星生命的存在。 現在，人們越來越清楚地認識到，要想找到適合居住的世界，僅僅在太空中尋找合適的點是不夠的，合適的時間點也是關鍵。研究小組計算出，氧氣可能只能在行星整體壽命的20%到30%的大氣層中被檢測到。 當然，它仍然值得尋找，但該團隊建議，應該注意還有其他潛在的生物信號。其中之一可能是一種富含甲烷的有機霧氣，他們預測，在未來遙遠的地球上，氧氣後的空氣中會彌漫着這種霧氣。最令人好奇的是，這聽起來很像現代土衛六的大氣層。 這項研究發表在《自然地球科學》雜誌上。 來源：cnBeta

沒有大張旗鼓，1946 年 2 月 15 日《紐約時報》頭版只用了兩欄小報道刊發了 ENIAC 的誕生，但它卻是當代計算機革命的起源。在那篇報道中，此前機密的電子數值積分計算機 (ENIAC)向世人揭開了面紗，它是全球首台真空管、全電子、可編程的超級計算機。 ...

對於養魚戶來說，追蹤圍網里的魚的數量是非常重要的，但這樣做通常需要進去實際網掉一些魚。根據一項新研究，回聲探測技術很快就可以作為一種更簡單、更准確的替代方法。定期捕捉一些養殖的魚不僅困難和耗時，而且對動物也有壓力，另外它並不總是提供准確的魚類數量估計。這就是回聲探測法的用武之地。 ...

Phoronix 剛剛帶來了 OnLogic Helix 500 邊緣計算設備的上手體驗，可知作為一款 Linux 友好型設備，該機最大的特點，就是採用了無風扇式的設計。當然，根據客戶的實際需求，Helix 500 也可選預裝 Windows、或者不帶 OS 銷售。 ...

近期，《令人心動的offer》第二季順利完結了。 有同學歡快地拿到了offer，有的遺憾地離開。 無論是「一葉知秋」，還是「成家立業」，還是「凡爾賽王子」王驍，「打工人真身」的丁輝。 職場真人秀，本就少見，自此第一季播出後，就引起了律師圈的巨大反響。 所以，才有了玩法不斷翻新的第二季。 看完這個綜藝，不管你有沒有收貨，都希望記住兩個字和一張圖。 這兩個字就是：律師。 一張圖就是：基於雲計算架構的律師職業升職圖。 PS：雲計算的三層架構，基礎層（IaaS）、平台層（PaaS）、應用層（SaaS）。 律師利用必要的事實和法律依據，依法最大限度地維護一方當事人的合法權益。 都說律師是一個精英職業，這可能因為他們是按小時收費的。 但是，通過《令人心動的offer》我們可以明確得知，律師的職場升職記也並不容易。 下面柴小火就一點點拆解。 01 IaaS層的實習生 說道實習生，其實小火可以給大家科普一下。 實習生分為兼職實習生、暑期實習生、求職實習生。 兼職實習生就是一些網際網路、外企等公司招來幹活的，因為節約成本哇。 而實習生本身做的工作，技術含量不高，所以實習生的收穫是有限的。 暑期實習生就是單位為了招人，在暑假期間專門開闢的一些篩選人才的崗位。 通常，這類名額比較少，競爭激烈。當然，收貨也最多。 因為，單位花了大心思準備的「工作套餐」，肯定要讓你好好享用的。 很多優秀的人都是通過這個途徑進入的Top級的公司，例如四大、BAT或TMD等等。 求職實習生大多數都是為了找工作。 對某個單位有意向，就先去該單位實習一段時間，有留下的機會和名額。 這類就是律師事務所。也就是節目中看到的這類實習生。 說回正題。 在律所實習的同學們，他們是這個行業的基礎層，職級最低的一種。 但是，他們要熟知各類法律知識，法律條文，還要思維敏捷，要隨時待命。 但由於沒有經驗，只能先做一些整理性的工作。 比如中英文翻譯。 在節目中最後一個課題，就有一項任務是翻譯（100多頁的純英文）。 這個大家不要小看，這個屬於專業英語，跟日常的商務英語還是有很大差距的。 所以，劉煜成做得挺辛苦的。 對於處於實習生這個角色的年輕人，柴小火還是希望把握一切可能的機會，多嘗試。 因為，年輕嘛，不要老想著揚長避短。 先讓自己學會跑出舒適圈，挑戰一下沒什麼不好的。 就像史欣悅律師提到的那樣： 你不要老想著高光。 你有高光的時刻，就有丟人現眼的時刻。 所以，挑戰一下不可能，沒準就變成了可能。 02 PaaS層的中年級 當過了實習生的階段，就會進入初年級或中年級。 這個時候，一般已經具備了律師從業資格，可以會見當事人，出庭等工作。 根據節目中出現了一些零散細節，柴小火總結了如下幾條特質。 這些特質是這個階段的律師一定要具備的。 1）事實梳理和法律關係的分析能力 比如王驍和李晉曄。 他們就是這個方面的高手，每次做完課題，幾乎都是被表揚的對象。 2）臨場應變和口頭表達的能力 律師，作為一個靠著腦袋和嘴巴生活的職業，表達和應變就成為了關鍵特質。 其中的朱一暄和王驍就是佼佼者。 王驍的學霸氣質有目共睹，面試時的評價就非常好。 而朱一暄，就是那個情緒波動比較大，性格開朗的那位。 雖然，在述職過程中，小姑娘又情不自已，開始掉眼淚，但是確實像王釗律師說的： 她是一個做律師天賦的人，這種人經過時間的歷練，肯定會成長為耀眼的明星的。 3）文書寫作和團隊配合的能力 這一點肯定是不用多說。 每一個律師都是自身綜合素質超強，然後大項目團隊配合，最終維護當事人的訴求。 03 SaaS層的合伙人 先發一張來自合伙人的微笑。 其實，柴小火也不懂，到了合伙人都該具備什麼能力，但據說都是年薪千萬的級別。 這里，小火只是從業務的角度，講講律師的業務範圍。 一般而言，律師分為訴訟律師和非訴訟律師。 非訴訟律師，就是像節目中的梁律師那一類，不要上法庭。 主要在辦公室處理各種事宜，包括但不限於合規審查、股權架構、併購重組、上市盡調、合同談判等。 而訴訟律師，一般分為民事、商事、行政、刑事等幾個方向，但是因為專業度要求較高，一般以某類業務為主。 之所以把合伙人，歸類到SaaS層，還有一個很重要的原因。 他們直接與用戶對接，這也是角色使然。 寫在最後 柴小火本身不學法律，只研究雲計算相關的計算機領域。 但是沒想到，用一張架構圖可以簡明地介紹律師的升職圖譜，還是很有趣的。 喜歡就點讚，不喜歡就留言吐槽。 點擊最上方，關注我，一個深度觀察生活的小獅子。 公眾號：柴小火攻城獅，devinge2020 來源：kknews豆瓣7.2分的職場真人秀，一張雲計算升職圖就說明白了

都說喝牛奶就能長高，真的可以嗎？ 小時候，經常被爸媽強迫喝牛奶，說是多喝牛奶會長高，雖然身邊有不少案例驗證了這個說法，但是也有很多反面案例。就拿鄰居家里的女孩來說，一家條件很多，天天喝牛奶，但是身高不足160；一家條件比較困難，不是蘿蔔就是白菜，別說牛奶，連肉都很少吃，身高卻接近170。 為什麼會這樣，不是說喝牛奶就能長高嗎？ 其實牛奶確實可以長高，但是決定身高的主要因素卻不是它！ 喝牛奶就能長高？ 牛奶的營養價值非常高，不僅富含優質蛋白質和鈣質，能夠促進寶寶的健康發育和骨骼生長，還含有鉀、鋅、碘等微量元素，既可以保持血壓的穩定、提升大腦的思維能力和判斷能力，又可以緩解疲勞，促進睡眠。 其中的鈣與人體的健康息息相關。不僅是骨骼發育的重要原料，還參與人體的代謝活動，是人體最活躍的元素之一。如果寶寶缺鈣嚴重，不僅會發育遲緩、長不高，還會導致兒童佝僂病的發生。 至於喝牛奶可以長高的問題，確實有一定的科學依據，也做過很多研究驗證。比如： 2012年荷蘭研究發現，如果1-10歲的孩子經常喝牛奶的話，他們每年的身高會增加0.4厘米，當然，專家指出，並不只是補鈣的原因，還跟牛奶的全面營養有關。 2016年倫敦帝國學院做過一項關於身高和牛奶的研究，當時組織了800多位學者，對全世界200個國家的1800萬人口，做了一個百年成人身高變遷的趨勢調查，結果發現：荷蘭人均身高最高，1914-2014年這100年的時間里，平均身高增加了13.5-14厘米。而荷蘭人喝牛奶的量也是全球最多的，平均每人每天需要喝1升的牛奶，所以說，牛奶對寶寶的成長發育確實具有一定的作用。 但是，即便如此，我們也不能認定「喝牛奶一定能長高」。這是因為，牛奶並非長高的決定因素！ 決定身高主要因素是這些 科研研究顯示，成年人的身高大約有75%來自於遺傳，25%取決於後天因素。也就是說，身高的決定因素主要是遺傳，如果父母個子矮小，孩子長高的幾率不會很高；相反，如果父母的個子都很高，那麼孩子的個子就不會太低。 對於身高，在《兒童長高食譜》一書中，提出了一個靶身高，也就是遺傳身高，孩子成年後的身高可以根據父母的身高來推測。 男孩的身高（厘米）=（父親身高+母親身高+12）÷2±4 女孩的身高（厘米）=（父親身高+母親身高-12）÷2±4 比如，爸爸的身高是180，媽媽的身高是160，那麼男孩長大後的身高是174-180；女孩長大後的身高是160-168。 但是理想很豐滿，現實很骨感。根據中國兒童少年基金會發佈的《中國兒童身高管理現狀調查報告》顯示，超過5成的兒童沒有達到遺傳身高，近8成的孩子身高達不到父母預期。 為什麼會這樣呢？ 這就不得不提到，影響身高的另外25%的因素——後天因素，具體有睡眠、運動、營養和情緒。 就拿營養來說，很多朋友都有個錯誤的認識，就是孩子吃的越多長得越好。但是飲食過度卻是造成孩子矮小、長不高的「元兇」。 《協和專家說長高：讓孩子多長10厘米》一書中指出： 根據他們調查的600多個門診病例顯示，有超過60%的矮小兒童都存在飲食問題。最典型的就是挑食偏食、暴飲暴食、以及愛吃零食。 這是因為寶寶成長發育過程中，他們的器官也在逐漸完善，暴飲暴食不僅會加重他們的腸胃負擔，不利於消化系統的健康，還會導致熱量過剩，增加肥胖的發生。 同時，還會導致內分泌失調，影響生長激素的合成和分泌，孩子不僅長不高，健康也會受到影響。 而運動、睡眠和情緒也是同樣的道理，缺乏運動、睡眠不足、糟糕的情緒，都會影響身高的增加。 三方法讓孩子身高「趕超」同齡人 雖然遺傳因素是改不了的，但是還有後天因素，想要孩子長高，父母可以從後天因素入手，確保孩子的營養健康，避免一些影響身高發育的「坑」，然後給孩子養成一個良好的生活習慣，做適量的運動，讓他們的身高趕超同齡人。 1、睡眠 孩子睡覺，不僅要睡眠充足，還要早睡早起，最好在晚上9-10點入睡，這樣11點就能陷入深度睡眠，生長激素就可以大量分泌，寶寶的身高自然會更勝一籌。 2、運動 運動能夠促進生長激素分泌，室外運動還可以讓寶寶接觸陽光，形成維生素D，促進鈣的吸收，讓寶寶的骨骼生長的更結實，更強壯。 所以，建議根據孩子的發育，嘗試不同的室外運動，比如跑步、跳繩、打籃球、摸高等等。 3、營養 雖然說鈣是骨骼發育的主要原料，但是其它營養也非常重要，比如維生素D和優質蛋白質，維生素D能夠促進鈣的吸收，如果維生素D缺乏，補充再多鈣也無法吸收，純屬浪費；蛋白質不僅能夠促進人體發育，還可以提高抵抗力，對孩子的身體發育至關重要；碳水化合物能夠給人體提供能量，滿足人體和大腦的能量…… 因此，寶寶不僅要吃的好，還要吃得對，葷素搭配、營養均衡又全面。 具體怎麼吃呢？可以試試這本《兒童長高食譜》。 這是一本針對孩子身高發育的輔食食譜，全書230頁，分為A、B兩大部分。 A是長高密碼：內有長高的關鍵，長高離不開的激素，長高需要的營養，孩子身高的計算，孩子長高的黃金期，影響孩子身高的因素……簡簡單單的13頁內容，就能讓父母對孩子的身高有一個充分的瞭解。 B是長高的食材：雖然說孩子長高離不開優質蛋白質、碳水化合物，但是哪些食物能增高，怎麼烹飪最美味？這些讓媽媽頭疼的問題，在B部分都能得到完美的解答！ 38種增高食材，193道增高美食，不僅能夠補充孩子成長發育所需的營養，幫助孩子突破長高障礙，還能給孩子養成一個良好的飲食習慣。 除此之外，書的最後還有增高運動、增高經絡、以及專家疑問解答。把孩子的睡眠問題、運動問題，一下子全都給解決了! ​總之，從孕期到青少年，關於身高、飲食、睡眠和運動的問題，這本書全都有！ 是不是很心動？點擊下面購買，29.8元就可以把這本書帶回家 叮麻寄語： 雖然牛奶營養高，含有很多促進身高增長的元素，但是卻不是必然的，也不是不可替代的。如果遺傳不好，飲食不健康，睡眠不充足，運動也非常少，喝再多的牛奶也沒什麼作用；相反，如果遺傳不錯，飲食健康，睡眠充足，運動適量，即便不喝牛奶，也照樣長個大高個。 所以說，影響身高的因素有很多，父母各方面都得考慮到，不能把希望都寄托在牛奶上。 PS：經典身高的計算公式： 男孩身高＝（父親身高＋母親身高）×1.08÷2 單位/cm 女孩身高＝（父親身高×0.923＋母親身高）÷2 單位/cm 【本文圖片均來源網絡，侵立刪】 大家好，我是叮麻育兒，經驗豐富的育兒達人，多平台原創作者，分享專業的孕育知識！歡迎大家關注我，留言諮詢或討論。本文系原創，抄襲必究！ 來源：kknews

PK賽季即將到來，各位主公准備好了嗎？筆者特意為諸公整理了一份PK賽季FAQ，還請諸公查收。 Q S3賽季的玩家，會以什麼方式進入PK賽季「群雄割據」？ A 與S2賽季玩家進入S3賽季的方式保持一致。S3賽季結算後，將S3大區的伺服器拆散打亂，重新組合，以服為單位進入PK賽季「群雄割據」。 例如：S3001大區由3服、15服、23服組成，拆分後，3服、15服、23服將會各自與其他伺服器進行組合成新的大區，進入PK賽季「群雄割據」。 Q S3賽季末是否還會有轉服？ A 與S2賽季保持一致，S3賽季末也會有轉服，並使用相同的轉服規則。 Q PK賽季「群雄割據」開啟後，如何選擇想要進入的勢力，每個勢力是否存在人數上限？ A 在初次進入PK賽季「群雄割據」，選擇角色出生洲時，可以選擇想要進入的勢力對應的出生洲。每個勢力都有相同的人數上限，達到上限的勢力無法被選擇。 Q PK賽季「群雄割據」還會有同盟嗎？同盟的規則是否有變化？ A PK賽季「群雄割據」仍然有同盟，同盟創建規則和之前賽季保持一致。但只能加入自己所在勢力的同盟，且同盟無法立國。相應的，勢力自帶國家效果，可提供國家保護。 另外，與之前賽季一樣，同盟可以與其他同盟結為友盟，或設置敵對。（沒有勢力限制，可與其他勢力同盟結為友盟，也可對自己所屬勢力的其他同盟設置敵對）。 Q PK賽季「群雄割據」的勢力間的PVP規則是怎麼樣的？ A 同勢力的非友好同盟玩家之間依然可以進行PVP行為，但不會產生經驗和戰功。而友好同盟玩家之間無法進行PVP行為。 Q 個人貢獻值是如何計算的？ A 由玩家的戰功、翻地、拆除建築耐久行為等共同決定。 來源：遊民星空

分布式計算鼻祖、搜尋地外文明的SET@home功成身退，而作為當今規模最大的分布式計算項目，致力於研究蛋白質折疊、誤折、聚合及由此引起的相關疾病Folding@home徹底火了，特別是在加入對新冠病毒的研究、NVIDIA公開號召PC玩家參與之後，算力更是急劇增長。 在此之前，Folding@home的日常算力只有10億億次左右，而隨着更多用戶投身其中，項目算力很快就突破了100億億次，相當於世界第一超級計算機IBM Summit的大約7倍，也是全球最強103台超算的總和。 IBM Summit 根據最新統計，Folding@home項目現在的算力已經突破240億億次！ 這是什麼概念？已經相當於17台世界最強超算IBM Summit，更超過了全球排名前500位超算的總和！ 硬件方面，無論是AMD、NVIDIA顯卡還是AMD、Intel處理器，參與的數量都在大幅度增加，現在已有超過12萬顆AMD GPU、54.6萬顆NVIDIA GPU、157萬顆CPU(1134萬個核心)在貢獻自己的力量。 其中有你的一份嗎？ 作者：上方文Q來源：快科技

據外媒報道稱，美國海軍悄悄訂購了一台計算機，其非常的不簡單。 准確來說，這台PC應該算是超級計算機，其是由Cray承擔製造的，基於Shasta平台構建，將安裝在密西西比州Stennis航天中心的海軍DSRC中，而這台計算機的性能達到12.8 petaflops，使其成為當今世界前20名最強大的超級計算機之一。 據悉，美國海軍訂購的將是第一台提供超過10 petaflops計算能力的機器。該超級計算機將配備一些重要的硬件，包括290304個AMD Epyc 7002處理器核心，112個NVIDIA Volta V100 GPU和每秒200 gigabit的Cray Slingshot網絡互連。還有令人難以置信的590TB記憶體和14 PB的可用存儲空間，其中包括1PB基於NVMe的SSD固態硬盤。 上述設備會在2021年初投入運行，將用於飛機，船舶和環境建模。它還可用於天氣預報，例如跟蹤颶風及其強度。 截至去年11月，148.6petaflop的Summit系統是世界上最強大的超級計算機。它有4356個節點，每個節點包含兩個具有22個內核的Power9 CPU和六個Nvidia Tesla V100 GPU。 作者：雪花來源：快科技