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韦东奕:数学界的璀璨明星 韦东奕,一位在数学领域闪耀着光芒的学者,以其卓越的成就和持之以恒的探索精神,为学术界贡献着力量。ꊊ在2019年,韦东奕与田刚院士等学者合作,发表了一篇名为“small gaps of goe”的论文,该研究被《geometric and functional analysis(gafa)》这一世界顶尖数学期刊所接纳。 这项研究为随机矩阵研究领域带来了重大突破,其普适性价值得到了学术界的广泛认可。 同年11月16日,布尔巴基讨论班举办了一场专题讨论,聚焦于韦东奕与章志飞、李特等人关于Oseen涡算子的拟谱和谱下界估计的研究。 他们的研究创新性地引入了波算子方法和预解估计方法,成功解决了自1883年Reynolds著名管道流体实验以来,流体力学中一个长期悬而未决的问题。 韦东奕的杰出成就也使他荣获了2021年的达摩院青橙奖。 在追求学术的道路上,他始终保持着对数学的热爱与探索精神,这种精神激励着无数青年学子投身数学研究。 然而,网络上关于韦东奕的传言却层出不穷,如“月球采样轨迹是由韦东奕计算的”或“韦东奕为洞庭湖水灾捐款1600万元”等。 对于这些传言,北大工作人员和其堂姐都进行了辟谣,以正视听。 韦东奕在数学领域的探索是持续而坚定的,虽然他的目前成就只是学术发展的一部分,但他的精神为数学界注入了新的活力与希望。 他的存在让我们对未来数学领域的发展充满期待。
GIS硕士三年:生态学收获 回顾我的GIS硕士经历,虽然只有三年,但收获颇丰。我的导师研究方向是生态学,这让我对GIS的应用有了更深入的了解。虽然在这三年中只出了一张图,但我在学术上取得了不小的成就,发表了《生态学报》一级期刊和核心期刊各一篇,毕业论文被评为优秀。最终,我选择了就业而非学术研究。 现在回想起来,我学到了很多宝贵的经验: 导师只是引导者 銠 导师只是起到引导作用,关键还是要靠自己(自学)。 研究方向要明确 确定研究方向后,需要大量阅读国内外文献,打好基础。了解背景、综述、研究方法、使用的工具等,以便更好地支持你的结论。 自学能力很重要 有用的知识要赶紧学起来。网络资源丰富,可以先从综述开始看,逐步深入学习。比如生态学、统计学、如何写学术期刊论文、如何做图、哪个工具做图、生态学采样实验的方法等。 学术研究的基础 슠 初步学会了如何做学术研究。虽然现在没有继续做学术,但这种钻研和解决问题的门道却受益匪浅。 工作经验更重要 如果选择就业,硕士学历并不占优势,工作经验更为重要。毕竟硕士毕业也还是要就业,早点积累项目和工作经历很重要,有大公司实习经历更是加分项。 学术与职业的选择 如果选择就业高校,必然需要博士以上学历。在做学问的同时,与导师们保持良好关系也是资源积累的重要途径。 充分利用学校资源 늠 学校时间相对充裕,专业课和英语学好,多走走看看,读万卷书也要行万里路。学历硕士论文指标早日完成,多留时间给到未来的方向和自己感兴趣的事情上。 GIS思维的应用 GIS就业时,目光不要只停留在GIS本身。拥有专业知识且知道简单操作足够,重要的是将GIS的思维应用到结合的业务上去。因此,对结合的业务及应用场景的思考才更重要。 这三年的经历中,我经历了许多挑战和困难。每年暑假最热的月份住在山里挖草,晚上洗背回来的叶子和草烘干测量。回到学校后,还有含浓硫酸的加热化学实验。没有学过生态学统计学也需要分析数据,做图/PPT要美观,科研论文图多卷大家都知道,数据结果需找支持文献,看文献从早7点到早2点,走路打水都在想论文结果和逻辑…… 人生路很长,过去的经历都潜移默化在骨子里,慢慢成为今天或未来某个事件的一部分。留给时间验证吧。
青甘大环线必去之地:冷湖天文台 2017年开始,青海省科技厅和海西州与中国科学院国家天文台、紫金山天文台等科研单位和高校合作,对冷湖天文台址进行了全面的考察。通过实施“天文大科学装置冷湖台址监测与先导科学研究”重大科技专项,获得了大量关键监测数据,包括气象、天光背景、全天云量、晴夜数统计和视宁度分析等。 据关键参数采样结果显示,冷湖天文观测基地的视宁度统计中值仅为0.75角秒。视宁度代表了大气抖动对望远镜观测星象造成的模糊程度,数值越小代表观测效果越好。这项研究证明了冷湖具备建设世界级天文观测基地的条件。 2021年8月18日,这项研究成果在国际科学期刊《自然》杂志上发表,引起了国内外广泛关注。科学论断指出,冷湖天文观测基地将成为国际一流的大型天文台址之一,为我国光学天文发展创造了重大机遇,也为国际光学天文发展提供了宝贵的战略资源。
【有效处理空间和光谱维度信息!「西电博士后朱春宇在国际顶级期刊发表新成果」】「西安电子科技大学超话」 研究针对现阶段高光谱与多光谱遥感图像融合方法以离散方式实现像素级融合而导致融合精度不足的现状,李亚超教授团队博士后朱春宇提出一种新颖的隐式Transformer融合生成对抗网络(ITF-GAN),利用连续函数捕捉图像特征,设计了引导式隐式采样模块并引入生成对抗框架,实现离散融合转换为连续域感知,提高了融合精度。有效处理空间和光谱维度信息!西电博士后朱春...
王劲峰论文引领空间统计新方向 中国科学院地理科学与资源研究所的王劲峰研究员在地理学领域的权威期刊《Annals of the Association of American Geographers》上发表了一篇题为“Statistical Modeling of Spatially Stratified Heterogeneous Data”的研究论文。这篇论文自发表以来,已成为《Annals of AAG》2024年阅读量最高的文章。 空间统计是地理空间数据分析的重要方法,能够处理空间自相关数据和空间(局部)异质数据,从而捕捉地学第一定律和第二定律。空间分层异质性(spatially stratified heterogeneity, SSH)的例子包括气候带和土地利用类型。与前两个特性相比,很少有针对此类数据的方法。SSH的存在证明了自然是有规则的、结构化的,而非完全随机的。这引发了地理数据差异背后的“一层”因果关系。 本文超越了传统的聚类方法,提出了整体性SSH方法,提供了SSH方程,展示了SSH如何导致空间采样的偏差和空间建模的混淆。研究检测了SSH分布中的非线性随机因果关系,对两个SSH分布叠加所识别的交互作用进行了量化,基于SSH进行了空间预测,开发了新的空间拟合度指标,并将其与SSH的q统计(地理探测器q统计)相结合,从而改进了全局建模。 这项研究促进了SSH数据处理的统计学理论和方法,为空间数据分析提供了新方法。
月球背面到底藏着什么神秘秘密,嫦娥6号带回的月球背面样品,近日引发轰动全球的发现,快来一起揭秘,嫦娥6号带回的月球背面样品,让中国科学家在月球研究方面,取得了重大突破,他们首次发现月球背面存在年轻的岩浆活动,为理解月球2分性,完善月球演化框架提供了关键依据,这一研究成果在国际顶级学术期刊上发表,引起了广泛关注,月球的正反两面为何存在显著差异,此次研究通过对嫦娥6号采集的样品进行分析,发现样品主要由低碳月海玄武岩组成,填补了月球玄武岩样品在28亿年前的记录空白,更令人惊讶的是,月球背面的岩浆活动可追溯到42亿年前,并持续至少14亿年,这些珍贵的样品来自月球南极艾特肯盆地,是月球上最大最深且最古老的盆地,与嫦娥5号相比,嫦娥6号带回的样品矿物成分更为丰富,质地更为细腻,为科研工作者打开了新的研究视野,这次采样不仅为揭开月球正反面物质组成的差异,提供了难得的机遇,也为解决月球2分性之谜迈出了关键一步,嫦娥6号这一重大发现,无疑让我们对月球有了更深入的了解,你对月球还有哪些疑问或猜想,快来评论区和小伙伴们一起讨论吧。#写作点滴分享#
【AIGC 日报】2024.11.9 让我们看看今天人工智能领域和AI应用有什么新的发展新闻。 配图均为我采用AI绘画生成的原创作品。 1.60 秒生成 5 秒 AI 视频,字节自研视频生成模型 Seaweed 开放使用 字节跳动旗下的AI内容平台即梦AI宣布,由字节跳动自研的视频生成模型Seaweed面向平台用户正式开放。 用户登录后,在“视频生成”功能下,选择“视频S2.0”即可体验。Seaweed模型60秒能生成时长5秒的高质量AI视频。 即梦AI官方透露,近期Seaweed和Pixeldance两款视频生成模型的Pro版也将开放使用。Pro版模型能实现自然连贯的多拍动作与多主体复杂交互,攻克多镜头切换的一致性难题,适配各种设备比例。 来源:即梦 2.谷歌 DeepMind 研究再登 Nature 封面,隐形水印让 AI 无所遁形 谷歌DeepMind团队开发了一种名为SynthID-Text的水印方案,可应用于生产级别的LLM,跟踪AI生成的文本内容,使其无所遁形。该研究登上Nature期刊封面,通过新颖的采样算法(Tournament sampling),SynthID-Text在不影响文本质量的情况下,提高了水印的可检测性。 在大规模产品化系统中,生成水印方案需与推测采样相结合,研究人员提出两种带有推测采样算法的生成水印,保留水印可检测性或推测采样效率。 来源:IT之家 3.谷歌 Gemini 2.0 AI 模型现踪迹,响应速度更快 谷歌正酝酿Gemini 2.0版本更新,Advanced用户在AI模型选择界面中可看到Gemini 2.0,初步测试显示其响应速度比Gemini 1.5 Pro更快。 尽管速度令人印象深刻,但该模型尚未完全成熟,未能通过基本的“草莓测试”。Gemini变更日志页面出现“2024.11.06”和“2024.11.14”两个占位符,暗示谷歌将在近期发布Gemini 2.0。 来源:IT之家 4.告别“默片”:智谱发布新清影,可生成 10 秒 4K60 帧 / 自带音效视频 智谱技术团队发布并开源最新版本的视频模型CogVideoX v1.5,相比于原有模型,CogVideoX v1.5将包含5/10秒、768P、16帧的视频生成能力,I2V模型支持任意尺寸比例,大幅提升图生视频质量及复杂语义理解。 CogVideoX v1.5将同步上线到“清影”平台,并与新推出的CogSound音效模型结合,“新清影”将具备质量提升、超高清分辨率、可变比例、多通道输出和带声效的AI视频等特性。 来源:智谱 5.全球首次:AI 机器人画作首登苏富比拍卖,成交价 108 万美元 由类人形机器人艺术家Ai-Da创作的英国数学家艾伦ⷥ像画《A.I. God. Portrait of Alan Turing》以108万美元成交,这是全球首次由AI机器人创作的艺术品在拍卖中创下破纪录售价。 该画高2.2米,图灵被认为是现代计算的始祖和“AI之父”。苏富比拍卖行预估成交价格为12~18万美元,最终成交价格为108万美元,反映了人工智能技术与全球艺术市场日益交汇的趋势。 来源:英国卫报 6.字节跳动 X- Portrait2 技术尝鲜:动捕要升级到 next level 了 字节跳动智能创作团队提出的X-Portrait2单图视频驱动技术,仅需一张静态照片和一段驱动视频即可生成高质量、电影级视频。 该模型能保留原图ID,准确捕捉并迁移从细微到夸张的表情和情绪,呈现高度真实效果。X-Portrait2构建了先进的表情编码器模型,通过端到端自监督训练框架,从大量人像视频中自学习ID无关的运动隐式表征,与生成式扩散模型结合,生成流畅且富有表现力的视频。 该技术在动态目标捕捉能力和生成结果逼真度、协调度等方面,相比行业内其他AIGC模型和方案有明显优势。 未来,该技术可应用于创作加速、数字人、XR等领域,提升生产效率,打破虚拟与现实边界。 来源:IT之家 7.Meta 开源小语言 AI 模型 MobileLLM 家族:适用智能手机、提供 125M-1B 版本 Meta开源适用于智能手机的小语言模型MobileLLM家族,新增600M、1B和1.5B三种参数版本。 该模型采用精简架构,引入SwiGLU激活函数和分组查询注意力机制,兼顾效率与表现。 MobileLLM 125M和350M在零样本常识理解任务中准确率分别比Cerebras、OPT、BLOOM等SOTA模型高出2.7%和4.3%。MobileLLM-1.5B在结果测试方面领先GPT-neo-2.7B、OPT-2.7B、BLOOM-3B、Qwen 1.5-1.8B等模型。 来源:IT之家 #AI创造营##AI探索计划#德里克文ai日报 微博科技
中国科大在揭示青海湖锂循环过程和同位素分馏机制方面取得重要进展 近日,中国科学技术大学地球和空间科学学院肖益林教授团队与中国科学院青海盐湖所、美国宾夕法尼亚大学以及南宁师范大学合作系统测定了青海湖的水、沉积物和补给水的元素及Li同位素组成,并对湖水系统的Li循环过程和Li同位素分馏机制进行了详细解剖。研究成果发表在最新一期国际知名学术期刊《应用地球化学》上。 青海湖是中国最大的咸水湖(4625平方公里),位于干旱区、高寒区和季风区的交汇处,对于全球气候变化十分敏感。同时该地区人口和农牧业活动少,人类活动影响可以忽略,因此青海湖可以很好地记录青藏高原区域的古气候信息。锂同位素(Li) 由于分馏大、不受生物作用影响等独特优势被认为是示踪古气候环境变化的良好工具。然而,在进行示踪工作之前,必须解开湖泊水和沉积系统中锂同位素分馏和元素循环的机制。 研究结果表明湖水锂浓度为略微波动,主要受控于与氧化铁或悬浮物的吸附作用影响,Li值(32.1‰Ɒ.4‰)则表现出显著的均匀性。不同采样点的湖泊沉积物矿物组成相差不大,与湖水之间的分馏高达30‰,主要是自生粘土形成所致,通过计算可以确定二者的平衡分馏系数为0.973。 该研究建立了青海湖的Li循环模型,模型显示青海湖现阶段处于非稳态,Li输入(46.8t/a)略高于Li输出(44.4t/a),在基于现阶段气候条件不变的情况下,湖泊的Li储量将逐渐上升,预计在1.2 ka内达到稳定状态,湖水的Li值将增加,直到6ka后达到~45‰。该研究一方面加深了我们对封闭盆地内水系地球化学过程的理解,并重建青藏高原古气候环境历史具有重要意义。另一方面鉴于青海湖与海洋系统的高度相似性,也有可能为海洋Li同位素的演化提供见解,有助于加深我们对全球Li循环的理解。
嫦娥五号从月球带回1731克月壤样品,这是人类获得迄今为止最年轻的月球样品。 国家航天局已向国内131个研究团队发放7批共80多克科研样品,我国科学家在多个领域的研究取得重要进展,已在国内外高水平期刊发表百余篇文章,如: 一是测定嫦娥五号月壤样品玄武岩形成于约20亿年前,将月球岩浆活动的结束时间推迟了约8亿年,进一步研究还发现1.2亿年前月球仍有火山活动。 二是发现月球变冷速度比原来的认识要慢得多。研究表明,维持月球长期火山活动的并非来自月幔中富含的克里普岩,排除了嫦娥五号着陆区月海玄武岩初始岩浆熔融热源来自放射性生热元素的假说。 三是估算出的嫦娥五号月球样品月幔源区每克岩石的水含量仅为1~5微克,表明嫦娥五号玄武岩的源区非常“干”,与阿波罗样品研究的结果相比,这是水含量最低的月幔物质,这一发现推翻了“月幔初始熔融时,因水含量高而熔点低,因此具有长时间岩浆活动”这一传统理论观点。 此外,我们发现一种新的矿物并命名为“嫦娥石”,这是人类在月球上发现的第六种新矿物。 关于嫦娥六号月球样品研究进展,6月25日,嫦娥六号任务首次完成人类从月球背面采样返回的壮举,带回1935.3克月球背面样品。科学家们正在进行研究。目前已完成了对嫦娥六号月球样品的物理、矿物、化学成分等的测试分析。初步研究表明,样品中蕴含月球早期演化、月球背面火山活动相关信息,包括了记录采样点火山活动历史的玄武岩,还混合了来自其他区域的非玄武岩物质。#社会热点# #军事# #国际新闻#
【「天问三号火星生命痕迹探寻」】 “人类在宇宙中是否孤独”是21世纪初Science杂志所提出的25个最突出的重点科学问题之一。火星被认为是除地球以外最有可能存在过生命的天体,也是最有希望探寻到地外生命的天体。因此,火星生命痕迹探寻是当今太阳系探测和行星科学的焦点,将有助于回答“人类在宇宙中是否孤独”这一重大科学问题,对研究生命起源和演化具有重大的科学意义。 天问三号(TW-3)将于2031年前后采集火星样品返回地球,其第一科学目标为寻找火星生命痕迹。本次任务计划一次实现“着陆-采样-返回”,因此,着陆点即为采样点。在这样的前提下,如何遴选出高科学价值且工程可行的着陆点是天问三号任务的关键。 近日,来自深空探测实验室等9家科研单位共20名作者以《The Search for Life Signatures on Mars by the Tianwen-3 Mars Sample Return Mission》为题的简讯发表在《National Science Review》期刊上。该工作在分析TW-3任务工程约束的基础上,提出了面向生命痕迹探寻的全链条要素研究,即“采哪里”、“选哪些”、“怎么采”、“如何用”。 “采哪里”是面向生命痕迹高概率区的着陆区选址,即寻找宜居环境且利于生命痕迹保存的高概率区域为预选着陆区。 “选哪些”重点关注如何寻找和识别未知类型的生物标志物及其保存特征,以及如何系统地建立区分潜在生物标志物、假阳性和假阴性等特征的识别方法等。 “怎么采”关注具有地质多样性的块状样品和松散的黏土矿物或沉积岩,分别进行表面取样和钻孔取样的策略设计。 “如何用”则重点关注如何提前建立微量样品中潜在生命相关信号,如化石、生物有机化合物、生命相关元素及同位素特征的分析技术和方法。 在以纬度和高程为工程约束的基础上,研究团队初步提出了86个候选着陆点。总体上,这些候选着陆点所在的区域主要分布在古老(>3.5 Ga)的地质单元,且具有丰富的地质环境、水活动历史、矿物成分等,可为后续进一步基于科学评价指标的着陆点遴选提供支撑。 天问三号首席科学家侯增谦院士、天问三号总设计师刘继忠、深空科学研究院汪毓明教授和庞涪川研究员,以及中国科学院国家空间科学中心刘洋研究员为该论文的共同通讯作者。(供稿/魏广飞) 图为侯选着陆点地理位置及地质年代统计
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