大脸兔
人类探索未知的每一步,都值得尊敬。
近日,我国科研团队利用郭守敬望远镜与欧洲空间局盖亚空间望远镜的观测数据,在银河系的猎户座星云附近发现一个新的移动星群(一群拥有相似“年龄”“体重”“运动速度”的恒星)。星群共包含206颗成员星,其中74颗是主序前恒星(“成年”之前的恒星),其余为G型星和K型星。
经分析表明,这些主序前恒星形成于猎户座星云,而G型星和K型星则不是,它们跟猎户座星云中的恒星处于不同的演化序列。据了解,该移动星群中的主序前恒星证实了部分猎户座星云中形成的恒星正在向外扩散,而G型星和K型星则可能曾随悬臂密度波的峰值到来而聚集在一起,现在正随着密度波的峰值离去而逐渐扩散开。
天文学家表示,该移动星群的发现为研究银河系悬臂密度波驱使恒星聚集,从而触发星云坍塌的可能性提供了观测证据,并对理解银河系的形成、结构和演化具有重要意义。
搜索地外文明是“中国天眼”5个主要的科学目标之一。日前,北京师范大学天文系宇宙学与地外文明研究团组的张同杰教授首次透露,在设备升级后,“中国天眼”预计于9月可正式启动针对地外文明的搜索。
事实上,“中国天眼”针对外星人的搜寻行动早就开始了。2018年,“中国天眼”安装并调试了专门用于地外文明搜索的后端设备。该设备功能类似于筛子,主要就是从“中国天眼”收到的浩如烟海的电磁信号中,筛选出有用的窄带候选信号,排除掉天体和人工信号。这套专门设备,由美国加州大学伯克利分校地外文明研究团队基于几十年的搜索经验,携手中国科学院国家天文台,为“中国天眼”量身开发。
“中国天眼”追逐外星人的方式,跟它的巡天模式有关:除了借助地球自转静悄悄地“偷看”天空,它还能向特定的目标天体暗送“秋波”,对其进行反复观测。
近日,中国科学院院士、航天科技集团科技委主任包为民表示,今年7月或8月,我国将用长征五号火箭发射首颗火星探测器。探测器发射升空后,将于明年2月到达火星的引力势场以内,然后再经过火星的捕获到达火星。
由于火星距离地球较远,因此探测火星要选择火星与地球较近的时机出发。火星距离地球最近的时候,大概有5500万公里。这样的机会每隔26个月才有一次。
探测器在经过长途飞行后,如何成功被火星的引力场捕获是任务的关键点之一。如果捕获失败,探测器将与火星擦肩而过。探测器在到达环绕火星的轨道之后,下一步工作是降落,降落过程大概需要7至8分钟。
据悉,我国的火星探测器由环绕器和巡视器两部分组成,着陆巡视器将在火星表面软着陆,并释放火星车。火星车将在火星上停留90个火星日,开展巡视探测、火星地貌研究等多项任务。
木星无论质量与体积都是太阳系行星之最,它还有着太阳系内最大最深的行星大气层,高度超过5000公里,其最著名的特征就是一个已存在数百年的反气旋风暴——大红斑。
最近,美国国家航空航天局与加州大学行星科学家领导的团队,整合了哈勃太空望远镜、朱诺号木星探测器与北双子座望远镜追踪木星大气长达3年的红外数据,采用幸运成像技术(一种用于天文摄影的成像技术,采取多次短时间曝光,挑选其中大气稳定的照片进行移动叠加,生成一张复合图像),绘制出极度细致的木星大气图像,从中可清楚地看到木星大气分布与风暴在红外光谱下的独特发光纹路。
该新图像与哈勃望远镜、朱诺号的观测结果相结合,让科学家对大红斑中的“黑点”提出了新解释。以往那被认为是云朵的不同变化,现在新观测结果认为那些黑点实际上是云层中的缝隙。
挪威画家爱德华·蒙克的名作《呐喊》中有一片明亮的黄色,随着时间的流逝,这片描绘湖上日落的黄色正在日渐隐没,而“幕后黑手”乃是由潮湿引起的化学反应。
意大利国家研究理事会的研究人员分析了挪威奥斯陆蒙克博物馆收藏的《呐喊》版本,用不同波长的光给这幅画成像。他们刮下6块极小的颜料薄片,用强辐照进行探测。分析发现,这幅画用的镉黄颜料已经部分变成了颜色发白的其他镉化合物。
研究人员对蒙克留下的颜料管中的镉黄颜料以及另一种20世纪早期的颜料进行了类似的分析。由于两种颜料里都有一定的杂质,所以当暴露在高湿度环境下时,镉黄都变成了白色的硫酸镉。
尽管这幅画作在标准的光照水平下状态很稳定,但为了保证这幅名画能够保存完好,研究者还是建议把它保存在相对湿度低于45%的环境中。
日前,美国麻省理工学院计算机科学暨人工智能实验室发表一段影片,展示了利用肌肉信号输入控制装置的阶段性研究成果。
他们的最新技术是全面而精细地控制无人机,从影片中可以看到,实验者只需通过手势和手臂动作就能轻松控制无人机穿过一系列圆圈。
无人机遥控是一个可在现实世界中发挥巨大作用的领域,尤其是当遥控操纵无人机的飞行员可以通过VR头戴式装置看到前面的景象时。它可以是进行施工现场勘测的好方法,更是对人们难以到达的海上平台和其他基础设施进行远距装置检测的一大利器。开发此技术的团队,最终目标是机器人与人类之间的无缝互动,他们认为控制和使用机器人的过程应该平顺流畅。
当人们与环境互动时,思考和行动基本上是并行的;但若通过机器或远距工具来扩展延伸行动,则往往会在转换过程中丢失一些东西,从而导致更陡峭的学习曲线和更大量的培训需求。麻省理工学院在这一领域的研究,可能会使未来的工业机器人产品只需要较少的训练和程序设计就能达到大规模运作的要求。
在过去几年中,全球有不少地区遭受了毁灭性的野火袭击,随着全球气温的上升和天气模式的变化,这种自然现象变得特别严重和难以预测。为给防范野火提供帮助,美国斯坦福大学的研究人员找到了一种方法,利用机器学习和卫星图像,追踪和预测干燥的高危地区。
目前测试森林和灌丛地对野火敏感性的方法是通过人工收集树枝和树叶,测试其含水量。这种方法准确可靠,但相当耗费人力,且难以规模化。最近,斯坦福大学的研究人员获得了其他的数据来源——欧洲空间局的“哨兵”卫星的合成孔径雷达,它可以穿透森林树荫并对下面的地表进行成像。研究人员将自2016年以来定期收集到的雷达图像,与美国林业局的人工测量结果一起“反馈”给一个机器学习模型,让模型能够“学习”图像中与地面实测数据相关联的特定特征。然后他们对这个机器学习模型进行测试,结果是准确的。
这一方法可以对即将到来的野火季做出预测,以帮助有关部门在控制性燃烧、危险区域和安全警告方面做出更好的决策。
有关月球起源的假说,大致可归纳为共振潮汐分裂说、同源说、俘获说和撞击成因说等4种类型。其中最晚提出的撞击成因说能解释更多的观测事实,是当前较受科学家们认可的月球起源假说。但现在这一假说似乎遇到了新的挑战。
近日,日本科学家的最新研究发现,月球上现在仍然存在着挥发性碳,这表明月球形成时的温度较低。大阪大学的横田昭一及其同事利用日本辉夜月球轨道器收集了一年半的数据,发现整个月球表面幾乎都在释放出碳离子。这些排放物几乎遍布整个月球表面,但其数量在月球地理区域方面有所不同。研究人员估计原生碳存在于整个月球上,并支持了含碳月球的假说。他们将月球的碳排放与两个外部来源(太阳风和与微流星体的碰撞)所产生的碳的估计值进行比较,发现它们不匹配。这表示月球的碳排放量比外部产生的排放量更大,说明月球拥有自己的碳排放。这一发现表明,月球包含挥发性碳,这种碳要么是月球在数十亿年前形成时就嵌入其中,要么是在月球形成时被捕获而来。