XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System星系
大型强子对撞机 / 唐·林肯
大型强子对撞机（LHC）是一种新的科学工具。工具（用于辅助观察和测量的仪器）的发明对科学的进步至关重要。尽管关于纯研究和应用研究的相对优点存在激烈的争论，但仪器对这两个分支都至关重要，是一座和谐的桥梁。在十九世纪末和二十世纪初，基础研究和应用研究的进步被用于创造更强大的工具。其中许多是为了舒适和娱乐而设计的，但它们用于增进对自然的理解引领了潮流。这真的很舒服：研究创造了新知识，这使得创造新仪器成为可能，这使得发现新知识成为可能。举个例子：伽利略在荷兰听说了他们的发明后，建造了许多望远镜。在一个令人震惊的周末，他将望远镜转向天空，发现了木星的四颗卫星！这让他确信地球确实在运动，正如哥白尼所推测的那样。望远镜的进化最终让人类能够测量出我们宇宙的浩瀚，宇宙中有数十亿个星系，每个星系都有数十亿个太阳。在更复杂的科学中，开发出了更强大的望远镜。与我们关于 LHC 的书相关的另一个例子是：电子的结构和特性是人们在了解世界如何运作的伟大探索中所能获得的最基本的东西。但其中许多特性使电子成为无数仪器中的重要组件。电子发出 X 射线用于医疗用途和确定生物分子的结构。电子束制造了示波器、电视机以及实验室、医院和家庭中数以百计的设备。一项令人印象深刻的技术使粒子加速器中的高能电子束得以控制。这些是在 20 世纪 30 年代发明的，可提供有关原子大小、形状和结构的精确数据。为了探测原子核，需要更高的能量，质子加速被添加到物理学家的工具箱中。
ali L等。 Artemisia Sieversiana（Asteraceae）
Artemisia sieversiana ehrh。ex wild。是属于Asteraceae家族的植物，在休假超过50年后，在印度克什米尔喜马拉雅山脉的Gurez Valley中重新发现。这种重新出现不仅强调了该物种的韧性，还强调了持续探索和文献生物多样性的重要性。了解其栖息地的要求及其消失的原因，可以为不仅对该特定物种的保护，而且还可以为喜马拉雅地区的其他濒危植物提供宝贵的见解。本研究的方法，包括详细的分类学描述，显示诊断特征的照片以及识别键，是验证我们的研究并解决过去的分类不确定性的强大方法。关键字：Artemisia sieversiana;星系科；生物多样性；喜马拉雅重新发现；分类法
太空任务：建模与分析简介
人类对太空一直有着浓厚的兴趣，因为人们相信太空蕴含着与地球的形成、存在和持续生存相关的信息。在这方面，天体物理学是一门重要的空间科学，它利用物理和化学原理提供有关太空和物体性质的信息。同样，天文学是一门古老的自然科学，它利用观测数据提供有关行星、恒星、星系等天体的起源和演化的信息。然而，由于地面仪器的覆盖范围有限，用于此类任务的太空物体概念已经发展起来。此外，许多与地球相关的活动（如通信等）也被发现在更高海拔的仪器上表现更好。这些导致了太空物体概念的产生，以满足地面和太空探索的需求。太空计划的历史和现状
pos（ICRC2023）1426-科学论文
矮球星系（DSPHS）是最暗的物体（DM），具有可忽略的预期天体伽马射线发射。这使附近的DSPHS间接搜索DM粒子信号的理想目标。对其DM含量的准确知识使得在DM歼灭的速度加权横截面上得出强大的约束。我们使用常见的最大似然方法报告了Fermi-Lat，Hawc，H.E.S.S.，Magic和Veritas观察到的20个DSPH的联合分析，以最大程度地提高DM搜索对这些目标的敏感性。将提出七个歼灭通道的结果，并涵盖从5 GEV到100 TEV的一系列DM质量。此外，将通过比较从两种不同的J因子集合获得的结果来讨论来自DSPH暗物质分布的天体物理J因子的系统不确定性。
路线图2022-2035 | astronet div>
这个丰富的景观提供了即时的机会，可以探索与我们的太阳系，行星，星星，星系和整个宇宙起源有关的基本问题。它还提出了战略性地分配资源来利用当前和即将到来的设施（大小），开发计算和理论基础架构的数据的挑战，同时还提出了采取下一个大步所需的基础工作，以巩固和加强欧洲在所有天文研究领域的最前沿的地位。可重复性和开放科学已经变得至关重要，随着天文数据和仿真的不断增长和复杂性。可持续性和发展问题也必须是该计划的一部分，包括围绕天文学研究对我们星球的影响，广泛而包容的劳动力的招聘，培训和培养以及将天文学用作科学教育的工具的影响。
起源太空望远镜：从第一束光到生命
摘要“起源”太空望远镜（Origins）是美国国家航空航天局（NASA）为准备美国2020年天文学和天体物理学十年调查而选定的四个科学和技术定义研究之一。起源将追溯人类起源的历史，从尘埃和重元素永久改变宇宙景观到现在的生活。它旨在回答三个主要的科学问题：星系如何形成恒星、形成金属以及如何通过再电离生长其中心的超大质量黑洞？在行星形成过程中，宜居性条件是如何发展的？围绕 M 矮星运行的行星是否支持生命？起源在中远红外波长下运行，波长范围从 ~ 2.8 μ m 到 588 μ m，由于其冷（~ 4.5 K）孔径和最先进的仪器，其灵敏度比之前的远红外任务高 1000 倍以上。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
生成式人工智能对合成数据生成的变革性影响
合成数据本质上是人工生成的与真实数据相似的数据，由真实数据中存在的相同关系和趋势组成。这些数据可能是文本数据、数字数据、图像、视频甚至声音。随着最新的 GenAI 的热潮，人们很容易忽略合成数据绝不是一个新概念。自 20 世纪 60 年代以来，合成数据就以不太成熟的结构存在。它被用于解决诸如在电脑游戏中生成数据或在科学建模中模拟星系和原子等宏观和微观现象等问题。2 在 1993 年的一篇被认为是合成数据正式诞生的论文中，Rubin 推广了其在保密方面的用途，在这种情况下是为了弥补美国人口普查中缺失的调查回复，3 但许多较新的技术在 21 世纪初蓬勃发展。
起源太空望远镜：从第一束光到生命
摘要“起源”太空望远镜（Origins）是美国国家航空航天局（NASA）为准备美国2020年天文学和天体物理学十年调查而选定的四个科学和技术定义研究之一。起源将追溯人类起源的历史，从尘埃和重元素永久改变宇宙景观到现在的生活。它旨在回答三个主要的科学问题：星系如何形成恒星、形成金属以及如何通过再电离生长其中心的超大质量黑洞？在行星形成过程中，宜居性条件是如何发展的？围绕 M 矮星运行的行星是否支持生命？起源在中远红外波长下运行，波长范围从 ~ 2.8 μ m 到 588 μ m，由于其冷（~ 4.5 K）孔径和最先进的仪器，其灵敏度比之前的远红外任务高 1000 倍以上。