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分享这个 文章 脸谱网 推特 电子邮件 您可以在属性4下自由分享这篇文章。0国际许可证。 标签 算法标记mattermachine学习空间 大学 苏黎世联邦理工学院 研究人员报告说,机器学习算法可以帮助计算机自学从宇宙地图中提取关于暗物质和暗能量的信息。 理解我们的宇宙如何变成今天的样子,以及它的最终命运将会是什么,是科学中最大的挑战之一。 在晴朗的夜晚,无数星星令人敬畏的展示让我们对这个问题的严重性有了一些了解,但这只是故事的一部分。 更深的谜团在于我们看不见的东西,至少不是直接看不见的:暗物质和暗能量。 随着暗物质把宇宙拉在一起,暗能量使它膨胀得更快,宇宙学家需要确切知道这两者中有多少,以便完善他们的模型。 现在,研究人员正在努力改进通过人工智能估算宇宙暗物质含量的标准方法。 他们使用尖端机器学习算法进行宇宙学数据分析,这些算法与脸谱网和其他社交媒体用于面部识别的算法有很多共同点。 虽然在拍摄的夜空照片中没有人脸可以辨认,宇宙学家仍然在寻找一些相当相似的东西。 “脸谱使用它的算法在图像中找到眼睛、嘴巴或耳朵;苏黎世联邦理工学院粒子物理和天体物理研究所亚历山大·雷吉斯小组的研究员托马斯·卡普尔扎克说。 由于暗物质不能在望远镜图像中直接看到,物理学家依赖于这样一个事实,即所有物质——包括黑暗种类——都会略微改变从遥远星系到达地球的光线路径。 这种被称为“弱引力透镜"的效应非常微妙地扭曲了那些星系的图像,就像在炎热的日子里,光线穿过不同温度的空气层时,远处的物体看起来模糊不清一样。 宇宙学家可以利用这种扭曲反过来制作天空的质量图,显示暗物质的位置。 接下来,他们将这些暗物质图与理论预测进行比较,以便找到与数据最匹配的宇宙学模型。 传统上,这是使用人类设计的统计数据来完成的,例如描述地图不同部分之间相互关系的所谓相关函数。 然而,这种统计数据对于他们在物质地图中找到复杂模式的能力是有限的。 “在我们最近的工作中,我们使用了一种全新的方法,”Refregier说。 “我们不是自己发明适当的统计分析,而是让计算机来做这项工作。“这就是奥雷连·卢奇和他来自计算机科学系数据分析实验室的同事们进来的地方。 研究人员与Refregier团队的博士生Janis Fluri一起使用了称为深度人工神经网络的机器学习算法,并教他们从暗物质地图中提取尽可能多的信息。 第一步,科学家通过给神经网络输入计算机生成的模拟宇宙的数据来训练它们。 这样,他们就知道了给定宇宙参数的正确答案——例如,暗物质总量和暗能量的比率——应该是每个模拟暗物质图的正确答案。 通过反复分析暗物质地图,神经网络学会了在其中寻找正确的特征,并提取越来越多的所需信息。 在脸谱网的类比中,它在区分随机椭圆形和眼睛或嘴巴方面变得更好。 培训的结果令人鼓舞:神经网络得出的值比基于人工统计分析的传统方法得出的值精确30%。 对宇宙学家来说,这是一个巨大的进步,因为通过增加望远镜图像的数量来达到同样的精度需要两倍的观测时间——这是昂贵的。 最后,科学家们使用他们训练有素的神经网络来分析KiDS-450数据集中的实际暗物质图。 “这是第一次在这种情况下使用这样的机器学习工具,”Fluri说,“我们发现深层人工神经网络使我们能够从数据中提取比以前方法更多的信息。 我们相信机器学习在宇宙学中的这种应用将有许多未来的应用。” 作为下一步,他和他的同事们正计划将他们的方法应用于更大的图像集,如暗能量调查。 此外,他们还将向神经网络提供更多的宇宙学参数和改进,如暗能量性质的细节。 结果发表在《物理评论》上 资料来源:苏黎世联邦理工学院