追上半人马天体“读取”太阳系形成演化历史信息

  相比于常见的木星族彗星,由于半人马天体长期在柯伊伯带,受到的太阳辐射较少,所以包含的物质更为原始,因此研究半人马天体可以帮助我们更好地研究太阳系的物质分布和演化。

  史建春 中国科学院紫金山天文台副研究员

  在木星轨道和海王星轨道之间,潜伏着数以万计由冰块和岩石组成的小天体。这些小天体偶尔会受到木星引力扰动的影响,被抛入太阳系内部,飞向太阳和地球。

  这类小天体被认为是许多木星族彗星和近地彗星的来源,由于其同时具有小行星和彗星的特征,因此被命名为半人马天体。

  近日,据国外媒体报道,美国芝加哥大学的科学家称这些邻近木星的半人马天体或能为揭晓太阳系奥秘提供重要线索。研究人员称,通过深入分析半人马天体,他们发现太阳系实际上是一个充满活力的行星系统,并且一直处于变化状态。

  半人马天体来自何处?它能告诉我们更多有关太阳系的秘密吗?

  又远又小造成观测困难

  太阳系的形成始于46亿年前的一片原始星云,后经吸积、聚合、演化,星云内的原始物质有的合并成了八大行星,有的仍然松散分布在太空的几个带状区域。

  这些带状区域内的小天体是太阳系早期演化遗留下的证据,太阳系中的绝大部分小行星,是原始太阳星云的星子,这些星云在太阳形成初期就存在了。

  位于海王星轨道之外的柯伊伯带便是这样一个区域,其中大约有10万个直径超过100千米的天体,柯伊伯带内的天体主要由冻结的低沸点混合物构成,主要成分是水、氨和甲烷。在火星与木星之间也存在一个小行星带,这里的天体主要是由岩石和金属构成。

  相较于这两个小行星带,木星和海王星之间的半人马天体群,人类了解的还不多。

  “半人马天体是指轨道半长轴和近日距都在木星轨道和海王星轨道之间的一类小天体。大部分半人马天体起源于柯伊伯带。近几百万年,它们的轨道发生了变化,成为如今的半人马天体。”中国科学院紫金山天文台副研究员史建春告诉科技日报记者,目前人类已经发现了452颗半人马天体,第一颗被发现的半人马天体名为“944 Hidalgo”,于1920年由德国科学家发现,目前最大的半人马天体“10199 Chariklo”直径约260千米,于1997年由美国科学家发现。

  约一个世纪的光阴,为何只有452颗半人马天体被人类“捕获”踪迹?史建春解释:“半人马天体距离地球比较远,近日点在木星轨道外,也就是说,距地球最近的时候也在木星轨道外,再加上体积一般比较小、亮度比较暗,所以比较难发现。”

  此外,半人马天体是柯伊伯带天体和木星族彗星之间的过渡天体,它的轨道区域在动力学上是不稳定的。“半人马天体的轨道容易受到巨行星如木星的引力扰动,轨道发生变化。”史建春说。

  半人马天体可提供“独特”线索

  史建春介绍,一些半人马天体会呈现出类似彗星一样的活动性,会有彗发和彗尾。

  彗星一般由彗核、彗发、彗尾3部分组成。彗核由冰物质构成,当彗星接近太阳时,彗星物质升华,在冰核周围会形成一团看起来毛茸茸的彗发和一条长长的彗尾。

  “因为半人马天体长期在木星之外,所以附着在天体上的挥发性成分较多,如一氧化碳冰和二氧化碳冰,当温度升高易挥发气体冰升华后,裹挟在天体表面的尘埃就会被释放出来,经太阳光反射,形成了我们看到的类似彗星的彗发和彗尾。”史建春介绍道。

  据媒体报道,在此次研究中,美国芝加哥大学的博士后研究员、该论文的通讯作者塞利格曼说:“这些物质非常古老,包含着太阳系早期从未被融化过的冰。彗星之所以有趣,不仅是因为它们很漂亮,还因为它们可以为人类提供一种探测遥远太阳系物质化学成分的方法。”

  在史建春看来,与普通彗星不同的是,半人马天体的特质,为我们研究太阳系的演化,提供了“独特”的线索。

  “相比于常见的木星族彗星,由于半人马天体长期在柯伊伯带,受到的太阳辐射较少,所以包含的物质更为原始,因此研究半人马天体可以帮助我们更好地研究太阳系的物质分布和演化。”史建春说,此外由于半人马天体的近日距在木星轨道外,温度较低,其活动机制与木星族彗星不同。木星族彗星的活动机制是水冰升华驱动,而半人马天体的活动机制是由气体冰的升华驱动,不能用水冰的挥发驱动来解释。因此,通过研究半人马天体,科学家可以比较水冰升华驱动和气体冰升华驱动彗星活动性的异同。

  据媒体报道,在此次研究中,科学家研究了半人马天体的数量,以及这些天体偶尔会成为飞往太阳的彗星的机制。他们估计,大约一半的半人马彗星是通过与木星和土星的轨道相互作用而被推入太阳系内部的;另一半由于太靠近木星,被困在木星的轨道上,然后因木星引力扰动的影响被甩向太阳系的中心。

  后一种机制为更好地观察这些即将成为彗星的半人马天体,提供了一个完美的方法,正如这项研究所提出的,向木星发射一艘宇宙飞船,让它在木星轨道上运行,直到半人马天体穿越木星的轨道。然后宇宙飞船可以在半人马天体朝太阳飞去、变成彗星的过程中进行观测。

  实现“守株待星”并非难事

  这种“守株待星”的想法并非异想天开。“在木星轨道上等待半人马天体的方法确实可行。”史建春认为,人类目前的航天发射技术已经相当成熟,派遣飞船抵达木星并不困难。

  目前,人类已有多个航天器飞往外太阳系;美国国家航空航天局(NASA)的“朱诺”号航天器,只花了大约5年时间就到达木星,目前正在拍摄木星的照片。

  此外,即使在小天体移动时,人类也有可能访问它们。例如,美国“奥西里斯-雷克斯”探测器访问了2亿英里外的贝努小行星;日本的“隼鸟2号”探测器从另一颗小行星“龙宫”上带回了一些岩石样本。

  “不过这并不是唯一的彗星观测方案,根据具体科学目标可制定不同的观测方案,如对于著名的半人马彗星29P/Schwassmann-Wachmann,也可单独设计轨道进行绕飞观测。”史建春说。

  这将是一个富有想象力的画面:彗星中的冰由不同类型的分子和气体组成,它们在到达太阳的过程中在不同的点开始燃烧;航天器就飞行在彗星身边,它“看着”彗星的形成过程,并通过测量彗尾了解彗星是由什么组成的。

  塞利格曼表示,通过这种方法,科学家可以弄清楚典型的彗星冰层在什么时候开始燃烧以及彗星的详细内部结构,从地面望远镜中弄清楚这些的希望非常小。

  同时,彗星的表面也会随着温度的升高而发生喷发,形成陨石坑等。塞利格曼表示,了解这些现象,将帮助科学家更好的了解太阳系。这对理解太阳系中如何形成类地行星等事情很重要。

  史建春对此也有同样的看法,他认为:“通过跟踪、观测一颗半人马天体从小行星变成彗星、发育出彗发和彗尾的过程,有助于研究彗星的活动机制和早期太阳系中水和其他物质的成分分布,进而揭示太阳系的形成和演化历史。”

  来源:科技日报

#人工智能#
人脸识别的五大技术流程,包括人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
1. 人脸图像的采集与预处理
人脸图像的采集与检测具体可分为人脸图像的采集和人脸图像的检测两部分内容。
人脸图像的采集
采集人脸图像通常情况下有两种途径,分别是既有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。一些比较先进的人脸识别系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合人脸识别质量要求或者是清晰度质量较低的人脸图像,尽可能的做到清晰精准的采集。
既有人脸图像的批量导入:即将通过各种方式采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统,系统会自动完成逐个人脸图像的采集工作。
人脸图像的实时采集:即调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人
脸图像并完成采集工作。
人脸图像的预处理
人脸图像的预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上,对人脸图像做出进一步
的处理以利于人脸图像的特征提取。
人脸图像的预处理具体而言是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等一系列的复杂处理过程来使得该人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等任何方面来看均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求。
在现实环境下采集图像,由于图像受到光线明暗不同、脸部表情变化、阴影遮挡等众多
人脸图像的采集与预处理人脸检测人脸特征提取人脸识别 活体鉴别外在因素的干扰,导致采集图像质量不理想,那就需要先对采集到的图像预处理,如果图像预处理不好,将会严重影响后续的人脸检测与识别。研究介绍三种图像预处理手段,即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化等。
2 人脸检测
一张包含人脸图像的图片通常情况下可能还会包含其他内容,这时候就需要进行必要的人脸检测。也就是在一张人脸图像之中,系统会精准的定位出人脸的位置和大小,在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。
人脸检测是人脸识别中的重要组成部分。人脸检测是指应用一定的策略对给出的图片或者视频来进行检索,判断是否存在着人脸,如果存在则定位出每张人脸的位置、大小与姿态的过程。人脸检测是一个具有挑战性的目标检测问题,主要体现在两方面:
人脸目标内在的变化引起:(1)人脸具有相当复杂的细节变化和不同的表情(眼、嘴的开与闭等),不同的人脸具有不同的外貌,如脸形、肤色等;(2)人脸的遮挡,如眼镜、头发和头部饰物等。
外在条件变化引起:(1)由于成像角度的不同造成人脸的多姿态,如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转等,其中深度旋转影响较大;(2)光照的影响,如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等;(3)图像的成像条件,如摄像设备的焦距、成像距离等。
人脸检测的作用,便是在一张人脸图像之中,系统会精准的定位出人脸的位置和大小,
在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。人脸检测重点关注以下指标:
检测率:识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高,检测模型效果越好;
误检率:识别错误的人脸/识别出来的人脸。误检率越低,检测模型效果越好;
漏检率:未识别出来的人脸/图中所有的人脸。漏检率越低,检测模型效果越好;
速度:从采集图像完成到人脸检测完成的时间。时间越短,检测模型效果越好。
目前的人脸检测方法可分为三类,分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法 。
3,人脸特征提取
目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等,而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。特征简单,匹配算法则简单,适用于大规模的建库;反之,则适用于小规模库。特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。
以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例,因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成,对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的,也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征,它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征,这也是基于知识的提取方法中的一种。
4 人脸识别
我们可以在人脸识别系统中设定一个人脸相似程度的数值,再将对应的人脸图像与系统数据库中的所有人脸图像进行比对,若超过了预设的相似数值,那么系统将会把超过的人脸图像逐个输出,此时我们就需要根据人脸图像的相似程度高低和人脸本身的身份信息来进行精确筛选,这一精确筛选的过程又可以分为两类:其一是一对一的筛选,即对人脸身份进行确认过程;其二是一对多的筛选,即根据人脸相似程度进行匹配比对的过程。
5 活体鉴别
生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片。因此,实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节,例如,要求人左右转头,眨眼睛,开开口说句话等。
21210414

#电影长津湖是这样炼成的#

近日,电影《长津湖》引发观影热潮。有观众在影片结束后肃然起立敬礼,向英雄先辈们致敬;有观众看完长达十几分钟字幕后仍久久不愿离去。

影片讲述了一段波澜壮阔的历史,生动再现了中国人民志愿军赴朝作战的钢铁意志和英勇无畏的战斗精神。这不仅引发了全社会对抗美援朝之战和长津湖一役的关注,也进一步激发了国民的爱国之情和对先辈们的感激之心。先辈们冲锋陷阵,流血牺牲,打得一拳开,免得百拳来,今天我们沐浴在和平的阳光下,更要珍惜这份来之不易的和平,唯有以这份精神为信仰指引奋斗方向。

据了解,电影《长津湖》创下多个中国影史之最:5年多的剧本打磨,2年多的细致筹备,超过7万人次的群众演员参演,超大规模的服装道具、军事装备准备,超百公里的战役战术设计。“这部电影是为了中国人那份伟大的精神而拍摄的。”

电影确实拍的很好,有这样的票房也是实至名归,虽然都是抗战剧,但是和其他的抗战剧不一样,整个节奏把握的很好,起承转合,长达三个小时的电影,看下来没有想睡觉的感觉。#今日热点# https://t.cn/RyhoNN9


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