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STS-49 - 历史
STS-49 徽章 STS049-S-001 -- 由机组人员设计的 STS-49 徽章体现了太空飞行的探索精神，这种精神起源于早期探索地球及其海洋未知区域的远洋船只。徽章上描绘的船只是 H.M.S.奋进号，詹姆斯库克船长首次前往南太平洋进行科学考察时指挥的帆船。就像库克船长在航行中进行了前所未有的探索壮举一样，在奋进号的首航中，机组人员将通过前所未有的会合和三次太空行走来拓展太空行动的视野。在连续三天的舱外活动期间，机组人员将进行一次太空行走，以回收、修复和部署 Intelsat IV-F3 通信卫星，并进行两次额外的舱外活动，以评估潜在的空间站自由组装概念。奋进号桅杆上高高飘扬的旗帜上印有两所学校的颜色，这两所学校在全国比赛中获胜，当时奋进号被选为 NASA 最新航天飞机的名称：塞纳托比亚（密西西比州）中学和塔卢拉瀑布（佐治亚州）学校。NASA 航天飞机飞行的徽章设计仅供宇航员使用，并供 NASA 局长授权的其他官方使用。各新闻媒体仅以插图形式批准向公众开放。如果这项政策有任何变化（我们预计不会发生），我们将公开宣布。图片来源：NASA 或美国国家航空航天局。
大脑即计算机的隐喻
我问我的朋友：“你读过屠格涅夫的作品吗？”她毫不犹豫地给出了否定的回答。她的大脑里有她读过的小说的数据库吗？她的大脑在使用搜索算法吗？如果没有，我们还能如何想象这一壮举的实现？我问：“昨晚吃饭时坐在你旁边的那个男人叫什么名字？”她不记得了。半小时后，当我们谈论其他事情时，她说：“我现在想起来了，他叫杰罗姆。这个名字突然出现在我的脑海里。”如果大脑使用搜索算法来做到这一点，它会不会与前面的例子不同，会不会是一个更慢但更有条理的过程？我们能想象一个由大脑的“硬件”制成的设备，可以执行搜索算法吗？或者任意算法？在我（Davis，2017）的文章中，我强调图灵完备所需的东西很少。毫无疑问，可以用大脑的神经元建造一台通用计算机。然而，我们尚不清楚机器人能否进化。遗传密码中氨基酸由字符串编码的例子表明，这种可能性并非遥不可及。事实上，口语和书面语也是代表物体、动作和概念的任意符号的例子。有人穿过繁忙的街道，熟练地穿梭于车流之中。如何编写程序让机器人做到这一点？直到最近，人们才提出了一种使用大量数值计算的方法。如今，人们可以考虑另一种方法，即为此目的“训练”多层神经网络。想象大脑做这样的事情肯定比执行涉及大量算术计算的过程更容易。
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月船三号任务：月船三号对月球南极的探索标志着印度太空事业的新纪元。印度成功在月球南极附近软着陆，这是印度的民族自豪感，使该国成为第一个在如此接近月球南极的地方着陆航天器这一非凡壮举的国家。火星轨道飞行器任务（Mangalyaan）：该任务使印度成为第一个登陆火星的亚洲国家，也是继俄罗斯航天局、美国国家航空航天局 (NASA) 和欧洲航天局之后世界上第四个登陆火星的国家。Aditya-L1：这是印度第一个太空天文台级太阳任务，从 150 万公里的相当远的距离研究太阳。运载火箭发展计划：极地卫星运载火箭 (PSLV)、地球同步卫星运载火箭 (GSLV) 和下一代 GSLV Mark-III 运载火箭任务是运载火箭发展计划的一部分。地球观测计划：它包括尖端的印度遥感 (IRS) 卫星，例如 Resourcesat、Cartosat、Oceansat、雷达成像卫星、地理成像卫星和天气/气候卫星，例如 INSAT-3DR 任务。IN-SPACE：它的发射是为了为私营公司使用印度空间基础设施提供公平的竞争环境。新空间印度有限公司 (NSIL)：它是印度空间研究组织的商业部门，其主要目的是使印度企业能够参与高科技空间相关业务。印度空间研究组织的未来空间计划：
地表火星
形状的火星从红色沙漠到新的家园形成的火星：角色扮演游戏，是一款基于Terraforming Mars的小说和极端探索游戏，这是Fryx-Games的棋盘游戏。它是在太阳系的人类扩张和殖民地的激动人心和诱人的挑战中。科学，技术，外交和生存被敦促到极限，以克服历史上最大的壮举的风险：将火星从贫瘠的荒原转变为房屋。您在角色扮演游戏的Terraforming Mars中玩谁？球员进入了一个多学科小组的鞋子，他们试图在火星和太阳系殖民地的地形历史上留下自己的印记。有几种专业的原型。作为科学家，技术人，医生，研究人员，探险家，外交官和其他工人，他们协调面对不受欢迎的事件以及红色星球的致命条件，以实现火星新生活的共同利益。多家公司在公元2315年以来由世界政府成立的Terraforming委员会的议定书竞争。，但并非所有人都有兼容的思想和态度，从而导致紧张局势，因为它们沿着走向更大的利益的不同道路。这需要地表委员会存在安全和控制机制，这将毫不犹豫地采取行动保护地Terraform Mars的努力免受转移其道路的人的阴谋和恶作剧。您的角色会是一群探索未知数的殖民者吗？Terraforming委员会研究和支持小组的一部分？紧急小队调查圆顶中的一个奇怪的条件？一个控制或为通过Sev-
联想 Q24i-20 显示器 - 超薄，壮观！
轻薄、时尚、性能卓越——联想 Q24i-20 显示器不仅能满足您的所有需求，还能满足您的更多需求。23.8 英寸 FHD（1920 x 1080）超大平面转换显示屏可满足您的所有需求——无论您是学生还是在家办公的专业人士。借助 120% sRGB 色彩空间显示屏，即使从广视角也可以看到鲜艳的色彩。该显示器配有时尚的镀铬高度可调支架，可提供极致的观看舒适度。其独特的设计是一项非凡的工程壮举，兼具风格和功能性。此外，支架还配有一个方便的集成手机支架，可安全放置您的智能手机。它采用自然低蓝光技术（经 TÜV Eyesafe 和 TÜV Hardware Low Blue Light 认证），可减少有害蓝光，不会产生任何色彩失真，并且无需任何设置，对眼睛无害。这款显示器采用超薄的 7.1 毫米外形，简约而美观。配备强劲的双 3W 扬声器系统，让您获得身临其境的体验。这款显示器在软件方面也非常强大。它与联想 Artery 软件兼容¹，可让您快速轻松地调整显示器控件。现在，您可以校准显示器显示性能、选择高级显示设置并定义颜色范围。查看联想 Q24i-20。您不太可能想看看其他产品。
走向全球太空探索史
戴维·奈曾简洁地指出：“一种工具的意义与围绕着它的故事密不可分。”1 太空技术的意义是什么，特别是对于历史学家而言？这些意义在不同的国家背景下有何不同？是否有可能构想出一个关于太空探索历史的普遍叙述？技术史学会成立五十周年和几乎同时发生的斯普尼克号人造卫星发射五十周年为我们重新审视这些问题提供了一个明显的机会。自 1957 年 10 月 4 日斯普尼克号发射以来的五十年间，已有 6,000 多颗运行中的卫星被发射到地球轨道及更远的地方，有些甚至到达了太阳系的最远端。就其物理性质而言，太空探索的影响超越了国界，从根本上说，它是一个超越国家主张、呼吁全球、甚至普遍的项目。然而，我们对半个世纪以来太空旅行的理解仍然牢牢扎根于民族想象的框架中。到目前为止，除了极少数例外，只有民族国家能够调动定期进入太空所需的资源。对于大多数外行人来说，太空探索的巅峰仍然是人造卫星发射后令人兴奋的日子，当时美国和苏联在一系列日益复杂的太空壮举中竞争胜过对方。冷战时期的太空竞赛仍然保持着神秘感，要么
通信 S - Physikalisch-Technische Bundesanstalt
今天，我们已经可以肯定地说，2018 年秋季将载入科学史册。也许，不仅仅是科学史会注意到这一事件，文明史本身也会注意到这一事件。因为，2018 年秋季，各国计量机构将签署并盖章一份承诺，这是他们多年甚至几十年来在最高测量领域工作的总和：对国际单位制（Système international d’unités，简称 SI）进行根本性修订。SI（基本）单位的新定义本质上是如此根本，以至于称其为范式转变并不为过。从那时起，决定世界测量的不再是少数选定的基本单位（以及它们所有过时、武断和理想化的概念），而是一组基本常数。与所有物质测量相反，这些常数代表真正不变的“对象”。在组成当前使用的单位的系统中，基本常数的值是指定的——这导致了一个引人注目的情况，即基本常数的值处于永久的变化状态，因为我们的测量能力反映在这些值中。从 2018 年秋季开始，这种关系将发生逆转：从基本常数的指定值中，单位将作为推论得出。假设基本常数是真正的常数，那么我们的单位制将拥有最坚实、最可靠的基础。从字面意义上讲，这些单位将是通用的：原则上，它们可以应用于整个宇宙。简而言之，即使是火星人也能理解千克是什么（这一壮举目前还不可能实现，除非我们向火星人发送千克的原型——
绝对初学者的机器学习
机器已经走了很长一段路。他们继续填补工厂的地板和制造工厂，但它们的功能不仅仅是手动活动，直到最近才能进行性能。评判歌曲竞赛，驾驶汽车和检测欺诈性交易是机器现在能够模拟的复杂任务的三个示例。，但是这些非凡的壮举引发了一些观察者的恐惧。他们的恐惧的一部分坐落在生存主义不安全感的脖子上，并引起了一个深厚的问题，即如果什么？如果智能机器在优胜党的斗争中打开我们该怎么办？如果智能机器具有人类从未打算授予机器的能力的后代，该怎么办？如果奇点的传说是真的？另一个值得注意的恐惧是对工作保障的威胁，如果您是出租车司机或会计师，则有一个有效的理由担心。根据英国广播公司（BBC）在2015年出版的国家统计局的联合研究，包括律师工作的职业职业（77％），服务员（90％），特许会计师（95％），接待员（96％）（96％）和出租车司机（57％）在20335年度的自动化机会很高。[1]然而，应仔细阅读有关机器和人工智能（AI）未来进化的计划工作自动化和水晶球的研究。在超级智能中：路径，危险，策略，作者尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论了对人工智能目标的持续重新部署，以及“二十年来是一个美好的地方……足以引起人们的注意和相关性，但足以使一系列突破……可能发生了。” （
寻求灵长类动物中对象识别的一组集成的神经机制
视觉对象识别 - 快速和凝固将许多视觉遇到的对象分类的行为能力 - 是认知的核心。这种行为能力在算法上具有很大的作用，因为具有无数个身份的观点和场景，这些观点和场景极大地改变了同一观察的视觉图像。直到最近，支持这种帽质的大脑机制仍然非常神秘。然而，在过去的十年中，这种科学的谜团通过发现和开发脑启发的，可与图像计算的，人工神经网络（ANN）系统相媲美，这些系统在这种行为壮举中与灵长类动物相提并论。除了有效地改变人工智能的景观（AI）外，这些ANN系统的模式版本是灵长类动物腹视觉流中一组综合机制的当前领先的科学假设，这些假设支持对象识别。将这些系统的脑映射版本与以前的概念模型区分开的原因是它们是可感知的，机械的，解剖学上引用的和可测试的（SMART）。在这里，我们审查并提供有关当前领先智能模型的大脑机制的观点。我们回顾了这些当前模型的经验大脑和行为一致性的成功和失败。鉴于神经虫测量和AI的持续进展，我们讨论了下一个边界，以了解更准确的机械理解。，我们概述了基于智能模型的理解的可能应用。
人工智能推断的健康信息
人工智能 (AI) 可以从人们的行为中推断出健康数据，即使他们的行为与健康没有明显的联系。人工智能可以监控一个人的位置以追踪传染病的传播，仔细检查零售购买记录以识别孕妇顾客，并分析社交媒体以预测谁可能自杀。这些壮举之所以成为可能，是因为在现代社会中，人们不断与支持互联网的软件和设备互动。智能手机、可穿戴设备和在线平台监控人们的行为并产生数字痕迹，即他们行为的电子残留物。原始形式的数字痕迹可能不是很有趣或有用；一个人的位置、零售购买记录和互联网浏览习惯是相对平凡的数据点。然而，人工智能可以通过将数字痕迹转化为更有用的东西——新兴医疗数据 (EMD) 来提高数字痕迹的价值。EMD 是人工智能从原本微不足道的数字痕迹中推断出的健康信息。本文介绍了基于 EMD 的分析如何越来越多地被推广为解决公共卫生危机（例如 COVID-19 大流行、枪支暴力和阿片类药物危机）的解决方案。然而，几乎没有证据表明基于 EMD 的分析有效。更糟糕的是，它可能会造成重大伤害，而当前的隐私和数据保护法存在漏洞，允许公共和私人实体在未经人们知情或同意的情况下开采 EMD。在描述了 EMD 挖掘和分析的风险和好处之后，本文提出了六种不同的概念化这些实践的方法。最后提出了有效监管的初步建议。潜在的选择包括禁止或限制