详解紫外辐射缺失之谜,如何测量地一日距离
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开普勒第三定律告诉我们,行星运行周期的平方与到太阳平均距离的立方成正比。对地球和金星来说,我们可得到这样的方程式:T2金R3 地=T2地R3 金

最新研究显示,人工智能通过训练能够从人脸照片中识别出罕见遗传综合征

看起来邻近宇宙中丢失了什么东西,而且是很多东西:紫外光子。新近对邻近宇宙紫外背景辐射的研究发现了“光子生成数量不足的危机”,说明人们要么错误地估计了邻近的紫外源,要么没能正确理解星系际介质,要么兼而有之。

由于金星和地球的运行周期已知,T 金=224.70天,T地=365.26天;金星到太阳的平均距离与地球到太阳的平均距离之差也可以通过雷达探测出来,办法是从地球上向金星发射雷达信号,然后接收从金星返回的信号,并记录从发射到接收到返回信号的时间间隔,就可计算出地球与金星之间的距离,通过一个周期内的多次测量,就可测得地球与金星的平均距离,也就是地球与金星到太阳平均距离之差。这样,通过上述方程式就可求得地球到太阳的距离。

如今,人工智能在各个领域迅猛发展。新的研究表明,在医疗领域,人工智能可以帮助诊断罕见疾病。

弥漫在宇宙中的紫外背景辐射来自两个主要来源——类星体以及年轻的高温恒星。它们的紫外光子与弥漫在星系际空间的稀疏气体相互作用,将中性氢原子转化为带电的离子。由于恒星的紫外辐射在与星系际氢云相互作用之前,通常会被宿主星系中的气体吸收,类星体可能提供了河外紫外背景辐射中最大的一部分。

天体与我们的距离,特别是恒星和星系与我们的距离,是一项最基础的天文数据,如果不知道这些距离,对它们的一切都可能说不上来,至少是说不准确。

约有8%的世界人口受到遗传综合征的困扰,此类患者往往具有可识别的面部特征。然而,遗传综合征的诊断过程却出奇陈旧,大多数时候需要医生手工测量面部特征之间的距离。1月7日,总部位于波士顿的人工智能公司FDNA发布了一项最新研究,他们发现,通过训练数万张真实的患者面部图像,人工智能能够以较高的准确度从人脸照片中识别出罕见遗传综合征。

由于紫外背景辐射过于暗淡,天文学家无法直接进行测量,他们转而累加起所有可能的紫外辐射源,并计算被星系际气体吸收和再发射的紫外线比例。

除此之外,人工智能在其他医疗方面有何发展?又有何隐私方面的顾虑?

对遥远宇宙的观测表明,紫外源的数量以及星系际气体的电离速率吻合得近乎完美。但是由卡耐基天文台的尤纳?科尔迈尔(Juna Kollmeier)及其同事进行的一项研究表明,在邻近宇宙中,结果要古怪得多。

“这是人们期待已久的医学遗传学突破,终于取得了成果,”凯伦·格里普在一份声明中说,她是一名医学遗传学家,也是这篇新论文的合著者。“通过这项研究,我们已经表明,在临床工作流程中添加一个自动的面部分析系统可以帮助实现早期诊断和治疗,有望改善生活质量。”

科尔迈尔的小组模拟了生成哈勃空间望远镜对邻近星系际氢云的观测结果所需的电离率。但是为了以这样的速率让氢元素电离,邻近宇宙需要的紫外辐射数量是超级计算机对紫外背景模拟结果的5倍。

训练算法

科尔迈尔的小组对这一危机提出了若干种可能的解释,不过没有一种看起来能完全让人满意。天文学家可能需要对来自类星体和年轻恒星的紫外辐射数量,还有逃逸出宿主星系的恒星辐射数量进行彻底的重新估计。

全球出生的儿童中约有6%患有严重的遗传综合征。早期发现这些综合征有助于治疗,但准确诊断往往是一个漫长而昂贵的过程。部分问题在于基因综合征有数百种,其中许多非常罕见。正确的诊断和早期治疗,常常依赖于医生的经验以及他们以前是否遇到过类似案例。但是机器学习可以改变这种情况。

一个更加激动人心的可能性是,邻近宇宙的紫外背景是由尚未被发现的光子源占据主导的。也许最为激进的解决方案是,星系晕中的暗物质衰变过程产生了缺失的紫外辐射。科尔迈尔的小组估计,如果情况确实如此,那么在整个宇宙的历史中,只有极少的暗物质发生了衰变。但是这一解释会彻底改变我们对暗物质特性的认识。

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