方程关键词检索结果

打破障碍:巴西团队在 124 年后解决了希尔伯特的第 16 个问题

Breaking Barriers: Brazilian Team Solves Hilbert’s 16th Problem After 124 Years

1900年,历史上最具影响力的数学家之一大卫·希尔伯特提出了23个影响数学未来的问题。其中,第16个问题是最具挑战性的问题之一,它解决了多项式微分方程描述的动态系统中极限环的有趣问题。经过一个多世纪的无人问津,数学家们终于找到了答案。[…]

我们是孤独的吗?新模型探索了宇宙中智慧生命的可能性

Are we alone? New model explores the odds of intelligent life in the universe

杜伦大学的天体物理学家开发了一种新模型,用于估计我们的宇宙中形成智慧生命的可能性——甚至在我们之外的假设宇宙中形成智慧生命的可能性。该模型以著名的德雷克方程为基础,该方程由天文学家弗兰克·德雷克博士于 20 世纪 60 年代创建,旨在计算可探测到的外星文明的数量 […] 文章《我们是孤独的吗?新模型探索宇宙中智慧生命的几率》首次出现在 Knowridge Science Report 上。

掌握不确定性:航空飞行员和 F1 赛车手如何利用随机性获得成功

Mastering Uncertainty: How Aviation Pilots and F1 Drivers Can Harness Randomness for Success

航空飞行员和一级方程式赛车 (F1) 车手在需要精准、技能和决策能力的环境中工作。

生命的公式?新模型计算了我们宇宙及宇宙之外智慧生物的几率

A formula for life? New model calculates chances of intelligent beings in our universe and beyond

一个与著名的德雷克方程相似的新理论模型可以估算出我们的宇宙以及任何假设的宇宙之外的宇宙中出现智慧生命的可能性。

SteerAI 的无人驾驶汽车技术被选为阿布扎比自动驾驶赛车联盟的动力

SteerAI’s driverless car technology chosen to power Abu Dhabi Autonomous Racing League

SteerAI 是一家由阿布扎比先进技术研究委员会 VentureOne 支持的自动驾驶汽车企业,该公司已与阿布扎比自动驾驶赛车联盟 (A2RL) 合作,为该赛车联盟的 AI 驱动超级方程式赛车提供强大的自动驾驶套件。A2RL 在意大利与 Juju Noda 一起进行的测试活动中使用了 SteerAI 的套件,[…]

F1 车手批评国际汽联,要求像对待成年人一样对待他们,因为他们会因为骂人而被罚款

F1 drivers criticize FIA and ask to be treated like adults over fines for swearing

一级方程式赛车手正在反击国际汽联主席穆罕默德·本·苏拉耶姆对骂人的打击,认为他们应该被视为成年人。大奖赛车手协会批评了本·苏拉耶姆的语气,并质疑对使用粗言秽语的车手处以罚款的做法。车手们还要求澄清这些罚款的用途。

F1 赛车手查尔斯·勒克莱尔用法拉利汽车换取法国阵风战斗机空军

F1 driver Charles Leclerc trades Ferrari car for Rafale jet with French Air Force

在为期两天的特殊训练中,一级方程式赛车手查尔斯·勒克莱尔将他的法拉利换成了阵风战斗机……这篇文章首次出现在 AeroTime 上。

Cosmos 发起全球竞赛,寻找教孩子量子科学的方法

Cosmos launches global competition to find ways to teach kids quantum science

量子科学对社会的未来至关重要,联合国已宣布 2025 年为“国际量子科学技术年”。它纪念了薛定谔方程 100 周年——通常被认为是量子力学诞生的关键发展。联合国教育机构教科文组织表示,为期一年的全球倡议 […]

宾夕法尼亚新闻台为播放总统选举“结果”道歉

Pennsylvania News Station Apologizes For Showing Presidential Election 'Results'

宾夕法尼亚新闻台为播放总统选举“结果”道歉作者:Paul Joseph Watson,来自 Modernity.news,宾夕法尼亚州一家新闻台被迫为在该州播放美国总统选举结果而道歉,这是一次不应该让观众看到的“测试”。ABC 的附属机构 WNEP 在转播墨西哥城的一级方程式赛车比赛时播放了宾夕法尼亚州的选举结果,这些结果在屏幕上持续了几分钟。你永远猜不到谁“赢了”。当然是卡马拉·哈里斯,她以 52% 对 47% 的选票击败了特朗普。宾夕法尼亚州当地一家新闻台本周末对选举结果进行了系统“测试”。你永远猜不到“结果”是什么。 pic.twitter.com/CwGDy4tMau— Andrew

爱因斯坦是最伟大的物理学家,但不懂经济

Einstein Was the Greatest Physicist but Was Economically Illiterate

爱因斯坦的名字是才华的代名词,但他的高智商并没有转化为合乎逻辑的经济思维。相反,爱因斯坦信奉社会主义,认为人们可以像指导数学方程一样指导经济。

多层感知器解释:带有迷你 2D 数据集的可视化指南

Multilayer Perceptron, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset

分类算法剖析微型神经网络的数学(带视觉效果)有没有感觉神经网络无处不在?它们出现在新闻中、手机中,甚至出现在社交媒体中。但说实话 — 我们大多数人都不知道它们实际上是如何工作的。所有那些花哨的数学和像“反向传播”这样的奇怪术语?这里有一个想法:如果我们把事情变得非常简单会怎么样?让我们探索多层感知器 (MLP) — 最基本的神经网络类型 — 使用小型网络对简单的 2D 数据集进行分类,只需处理少量数据点。通过清晰的视觉效果和逐步解释,您将看到数学变得生动,确切地观察数字和方程式如何在网络中流动以及学习是如何发生的!所有视觉效果:作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化;在桌面

寻找外星生命:外星人存在还是我们孤独?

The Quest for Extraterrestrial Life: Do Aliens Exist or Are We Alone?

外星人真的存在吗?还是我们只是其中的一员?深入探索外星生命几个世纪以来,外星生命的探索一直吸引着人类。从古代神话到现代科学,我们一直在思考地球以外是否存在生命。外星人真的存在吗?还是我们真的是宇宙中唯一的生命?飞碟和不明飞行物只是骗局,还是它们有一点真实性?在本文中,我们将带您进入历史故事、阴谋论和科学事实的世界。我们还将探索费米悖论、德雷克方程以及引发争论的最新科学发现。解开谜团,加入持续不断的探索之旅。寻找外星生命简介:一个宇宙问题人类历史上最深刻和最持久的问题之一是:我们是宇宙中唯一的生命,还是地球以外有智慧生命?这一谜团吸引了科学家、哲学家和公众的关注,引发了科学研究、阴谋论和流行文化

5913质量计量研讨会

5913 Mass Metrology Seminar

质量计量研讨会是一个为期两周的“实践”研讨会。它包含大约 30% 的讲座和 70% 的演示和实验室工作,其中参与者通过应用程序和方程进行测量

5913质量计量研讨会

5913 Mass Metrology Seminar

质量计量学研讨会是为期两周的“动手”研讨会。它包含大约 30% 的讲座和 70% 的演示和实验室工作,参与者通过应用程序和方程式进行测量

预测气候变化的数学模型:深入探究气候科学

Mathematical Models for Predicting Climate Change: A Deep Dive into Climate Science

气候变化的数学方法数学模型是预测和理解气候变化的重要工具。它们为气温上升、极端天气和全球影响提供了关键见解,指导政策决策和缓解气候变化的努力。在本文中,我们将探讨这些数学模型(从简单的能量平衡方程到复杂的地球系统模拟)如何帮助科学家预测未来的气候情景。所以,请读完这篇文章!气候变化的数学建模理解和预测气候变化的数学模型理解和预测气候变化的挑战是我们这个时代最关键的科学问题之一。气候变化主要由人类活动(例如燃烧化石燃料和砍伐森林)驱动,正在导致全球气温、天气模式和生态系统发生前所未有的变化。为了应对这些挑战,科学家严重依赖数学模型来模拟地球的气候系统,分析复杂的相互作用并预测未来的变化。数学建模

物理学强化学习:ODE 和超参数调整

Reinforcement Learning for Physics: ODEs and Hyperparameter Tuning

使用 gymnasium 控制微分方程并优化算法超参数照片由 Brice Cooper 在 Unsplash 上拍摄如前所述,强化学习 (RL) 提供了一种强大的新工具来应对控制非线性物理系统的挑战。非线性物理系统的特点是行为复杂,输入的微小变化可能导致输出的剧烈变化,或者只有微小的输出变化可能来自大输入。解决方案可以分裂,相同条件可以产生不同的输出,甚至以路径依赖的形式具有“记忆”。我们介绍了两种将 RL 应用于非线性物理系统的不同方法:传统的基于神经网络的软演员评论家 (SAC) 和不常见的基于遗传算法的遗传编程 (GP) 方法。简而言之,SAC 使用两个神经网络,一个用于学习环境的行为方

为您的数据带来结构

Bringing Structure to Your Data

使用路径模型测试假设在复杂的路径模型中,找到自己的路可能变得困难。照片由 Deva Darshan 在 Unsplash 上拍摄数据科学家经常收集大量变量并寻找它们之间的关系。在此过程中,对变量之间究竟如何相互关联做出假设和假设会很有帮助。学生为下一次考试学习的动力会影响他们的成绩吗?或者好成绩会激发学习的动力吗?激励人们表现出的行为模式究竟是什么,最终会带来好成绩?为了给上述问题提供一些结构,并提供一个工具来实证测试它们,我想在本文中解释路径模型,也称为结构方程模型 (SEM)。虽然在心理学等社会科学中路径模型很常用,但我觉得它们在数据科学和计算机科学等其他领域并不那么突出。因此,我想概述路

我们孤独吗?

Are We Alone?

遇到外星生命的真实几率(德雷克方程系列第 5 部分)回顾:在整个系列中,我们探索了可能导致外星文明存在的因素,从可居住行星的数量到智能文明开发通信技术的概率。在最后一篇文章中,我们将探讨最终的问题:我们曾经遇到过外星生命吗?我们将来会遇到它吗?所有图像均由作者使用 Midjourney 开发。第 10 步:理性地对待外星生命长期以来,对外星生命的探索一直是科学、猜测和耸人听闻的混合体。从 UFO 目击事件到政府的 UAP(不明飞行物现象)报告,公众的想象力一直被外星人遭遇的想法所吸引。但是,从科学的角度来看,我们已经遇到外星生命的可能性有多大——或者将来会遇到外星生命的可能性有多大?这就是理性