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无缘无故世界著名的10大实验
每天，人们都要进行各种各样的科学实验，提出“如果”假设，再设计实验，看看会有什么结论。这样的实验也许只是我们在回家的路上走了一条稍微不同的路，或者在用微波炉时多加热几秒钟，或者可能是尝试寻找一个基因的另一种变体。不管实验难度如何，这种奋斗、质疑的探索精神都是人类发现的根源。实验帮助我们更深入地了解现实的本质，这种探索的过程就是我们所说的“科学”。这些精选出来的科学实验，有几项经受住了时间的考验，充分展示了人类的探索精神和智慧。无论是精巧的、还是粗糙的、带着一点意外的发现，这些独特的发现都深刻改变了我们对自己甚至对宇宙的看法。以下这10项重要实验可以说是有史以来最顶尖的科学实验。其中九项都取得了辉煌的成功，剩下的一项则是虽败犹荣。埃拉托色尼：测量世界实验结果：首次测量地球的周长时间：公元前3世纪末我们的世界到底有多大？在众多来自古代文化的答案中，埃拉托色尼计算出的一个惊人的精确值，在两千多年后依然令人为之震惊。公元前276年左右埃拉托色尼出生于昔兰尼（位于今天的利比亚海岸的一处希腊殖民地），后来他成为一个“贪婪”的学者，这一特点为他带来了很多批评者和崇拜者。讨厌他的人根据希腊字母表中的第二个字母给他起了个绰号“贝塔”。普吉特湾大学物理学教授詹姆斯·埃文斯解释原因：“埃拉托色尼频繁地从一个研究领域转到另一个领域，以至于与他同时代的人认为他在每个领域都只能排第二。”还有人因埃拉托色尼的多才多艺给他起了个绰号“五项全能”。思维上的敏捷使这位学者获得了一份在埃及亚历山大市著名图书馆当馆长的工作，就是在那里他进行了著名的实验。他听说在尼罗河流经的赛伊尼城中有一口井，在夏至日那天，正午的阳光可以直射井底，不会在井边投下一丝阴影。这一现象引发了埃拉托色尼的极大兴趣。于是在同一日期的同一时间，他测量了亚历山大里亚一根竖杆投下的阴影的长度，据此算出阳光与竖杆之间的角度为7.2°，即圆周角360°的五十分之一。埃拉托色尼知道地球是球形的，大多数受过教育的希腊人也是这样认为的。埃拉托色尼认为，如果知道亚历山大里亚和赛伊尼这两座城市之间的距离，再把这个数字乘以50，就能测量地球的曲率，从而得到地球的周长。根据得到的信息，埃拉托色尼推断出地球的周长为250000希腊里，约为28500英里，与24900英里的正确数字十分接近。埃拉托色尼想要确定地球的大小的动机是他对地理的热爱，正是他创造了“地理学”这一名词。所以现代人又给他起了另一个绰号：“地理学之父”。威廉·哈维：研究血液循环實验结果：发现了血液循环机制时间：理论发表于1628年古希腊名医兼哲学家盖伦曾在公元2世纪提出过一套血液流动的理论，尽管漏洞百出，但盛行了近1500年。这套理论包括：肝脏会利用我们吃下的食物不断生成新的血液；血液以两种不同的方式流经全身，其中一种是通过肺部吸收空气中的“生命之魂”；组织吸收的血液永远不会回到心脏。推翻所有这些教条需要一系列的实验。而为了推翻这套有教科书地位的理论，后人做了一系列重要的实验。威廉·哈维1578年出生于英格兰的一个贵族家庭，后来成为国王詹姆斯一世的御医，这为他提供了足够的时间和途径来追求他最大的兴趣：解剖学。刚开始，他通过给羊、猪等动物放血，对盖伦的血液理论进行了苦心钻研。但他随后意识到，假如事实真如盖伦所言，那么每小时流经心脏的血量将超过动物的总体积，而这显然是不可能的。为了说明这一点，哈维在公共场所切开了活生生的动物，证明动物体内微弱的血液供应。他还通过用手指捏住一条裸露心脏的蛇的一条主静脉，让血液无法进入心脏。结果心脏迅速萎缩、变得苍白；将其刺穿时，流出的血很少。相反，如果阻断主动脉，心脏则会随之胀大。这表明静脉里的血确实是心脏血液的来源，而动脉则是心脏向外供血的通道。通过研究爬行动物和哺乳动物濒临死亡时慢速心跳这一现象，他发现了心脏的收缩规律，并推断出心脏以循环的方式向身体输送血液。据伦敦大学历史和科学哲学教授安德鲁·格雷戈里说：“这不是一个简单的推论。假如只观察在胸腔中正常跳动的心脏，就很难弄清楚到底发生了什么。”哈维还在志愿者身上进行了实验，如暂时阻断血液进出四肢等。这些实验进一步完善了他的革命性的血液循环理论。他在1628年出版的《心血运动论》一书中完整地阐述了自己的理论。此外，他采用的“以证据为基础”的研究方法也在医学界引起了巨大转变。威廉·哈维被公认为现代医学和生理学之父。格雷格·孟德尔：发展遗传学实验结果：发现了基因遗传的基本规律时间：1855～1863年孩子的容貌在不同程度上总会与父母相似，这是为什么呢？一直到一个半世纪之前，由于格雷格·孟德尔的努力，身体特征遗传的奥秘才被逐渐揭开。孟德尔1822年出生于现在的捷克共和国，尽管他出生于农业家庭，没有钱供他接受正规教育，但他在自然科学方面颇具天赋。在一位教授的建议下，他于1843年加入了奥古斯丁修道院，这是一个注重研究和学习的修道士团体。在布尔诺的一座修道院安顿下来之后，内向的他很快学会了在花园里消磨时间。一种名为“倒挂金钟”的植物引起了他的注意，因为这种植物造型极其优雅，仿佛出自名家之手。在印第安纳大学布鲁明顿分校研究生物学历史的桑德·格列波夫说：“也许正是受到这种植物的启发，孟德尔才开展了后续那些著名实验。他一直在尝试杂交不同的倒挂金钟品种，试图培植出新的颜色或颜色组合。在这一过程中，他得到了一些可重复的结果，这表明遗传规律在起作用。”随后他培育豌豆，这些规律变得清晰起来。孟德尔用画笔将花粉从一株植物涂抹到另一株（相当于给豌豆人工授粉），在大约七年的时间里，他将数千种具有某些特征的植物进行杂交配对并详细地记录结果。例如，如果黄豌豆和绿豌豆杂交，总是产生一种黄色豌豆。然而，再让这些黄豌豆培育出的植株进行自交后产生的后代中，有四分之一的豌豆为绿色。这样的比例让孟德尔提出了“显性”因子（该例中黄色为显性性状）和“隐性”因子的概念，而所谓“因子”正是我们如今所说的基因。由于他的研究过于超前，在当时很少受到关注。但几十年后，其他科学家发现并复制了孟德尔的实验，他们开始视其为一个重大突破。孟德尔实验的高明之处在于，先提出一些简单的假设，然后各个击破，而不是试图一举解开遗传这个复杂的大谜团。艾萨克·牛顿：发展光学实验结果：进一步了解了色彩与光的性质时间：1665 ～1666年在成为那个举世闻名的艾萨克·牛顿（杰出的科学家，运动定律、微积分和万有引力定律的发明者）之前，平凡的牛顿曾有过一段十分空闲、无所事事的时光。当时他本在剑桥大学就读，但为了躲避在他的大学城剑桥爆发的毁灭性瘟疫，牛顿躲在英国乡下他儿时的家中。他在当地的一个集市上买到一个棱镜，用剑桥克莱尔学院研究员帕特里夏·法拉的话来说，那是“孩子们的玩具”。阳光穿过棱镜后，射出来的光会形成一道彩虹、或者说一道光谱。在牛顿的时代，主流思想认为，光通过的媒介是什么颜色，光就会呈现什么颜色，就像阳光穿过彩色玻璃一样。但牛顿本人并不信服这个说法。于是他开展了一系列棱镜实验，结果证明，颜色是光本身固有的属性。这一革命性的观点开创了“光学”的新领域，奠定了现代科学技术的基础。牛顿巧妙地设计了一项精巧的实验：他在窗板上开一个洞，让一束阳光通过两个棱镜。光透过第一块棱镜后，被分解成了不同的颜色。牛顿特意挡住其中的一部分颜色，不让它们到达第二块棱镜。他通过这一方法发现，不同的颜色通过棱镜折射或弯曲的方式是不同的。然后，他从被第一块棱镜分解的光线中挑出一种颜色，让这种颜色单独通过第二个棱镜；而这束光从第二块棱镜射出后，颜色并没有发生变化，证明棱镜对光线的颜色没有影响，介质本身对光线颜色不会产生影响。相反，颜色应当是光线本身具有的某种性质。由于牛顿的实验是特别设置、在家完成的，加上他在1672年发表的一篇开创性的论文中的描述不够完整、詳尽，他同时代的其他人最初很难复制出他的实验结果。法拉说：“这是一个在技术上非常困难的实验。但一旦你亲眼看过了，就会觉得非常有说服力。”在成名的过程中，牛顿确实表现出了实验的天赋，偶尔还会深入研究“自我主体”。有一次，他盯着太阳看得太久，眼睛都快瞎了。还有一次，他在眼皮下插了一根又长又粗的针，压在眼球的后部，以判断它对视力的影响。尽管牛顿在他的职业生涯中有很多失误——对神秘学的涉猎，对圣经命理学的涉猎——但他的巨大成就保证了他长久的名望。迈克尔逊与莫雷：试图观测以太实验结果：研究了光的运动方式时间：1887年当你大喊一声“嘿”，声波就会通过媒介（空气）到达听众的耳朵。海浪声也有自己的传播介质（海水）。然而，光波却是一个特例。就算在真空中，所有的介质如空气和水都被抽走了，光仍然以某种方式传播。怎么会这样呢？根据19世纪末主流的《物理学》杂志，光通过一种看不见的、无处不在的隐形媒介传播，这种介质被称为“发光以太”。在俄亥俄州的凯斯西储大学，阿尔伯特·迈克尔逊和其同事爱德华·莫利一起设计了一套实验，希望能证实这种以太的存在。这项实验虽然没能成功，却成为了史上最著名的失败实验之一。两位科学家的假设是这样的：当地球绕着太阳运动时，它不断地在以太中穿行，产生“以太风”。当光束的路径和风的方向相同时，光的移动速度应该比逆风航行的速度快一点。要衡量这种十分微弱的效应很难，但迈克尔逊对实验进行了精心设计后做到了。在19世纪80年代早期，他发明了一种干涉仪，一种把不同的光源聚集在一起、形成干涉图样的仪器，就像池塘里的涟漪混合在一起一样。在迈克尔逊的干涉仪中，一束光先是通过一面单面镜，然后光一分为二，朝相互垂直的方向分别向前传播。经过一段距离后，它们会被镜子反射回一个中心会合点。由于在它们的传播过程中某种不均等的位移（比如说受到以太风影响），导致两束光在不同的时间到达中心点，它们会产生一种独特的干涉条纹。研究人员将精密的干涉仪安装在一块坚固的砂岩板上，几乎无摩擦地漂浮在水银槽中，并将整套装置放在校园里一栋建筑的地下室中，进一步与外界隔绝，免受震动。迈克尔逊和莫雷慢慢地旋转砂岩平板，能看到在以太影响下产生的光线干涉条纹。结果一无所获。光速并未发生任何变化。然而，两位研究者都没有完全意识到此次“一无所获”的重要性，而是将其归咎于实验误差，因此转而投向其它项目了。（结果是这样的：1907年，迈克尔逊因为这项以光学仪器为基础的研究，成为第一位获得诺贝尔奖的美国人。）迈克尔逊和莫雷在以太理论上一脚踢破的这个漏洞虽属无意，却启发他人开展了一系列研究、提出了更多相关理论。最终，爱因斯坦在1905年提出了突破性的狭义相对论，创造了光传播的新方式。玛丽·居里：做出重要工作实验结果：定义了放射性时间：1898年在历史记载的重要科学实验中，很少有女性出现，这反映出她们在历史上曾被排除在这一学科之外。但玛丽·斯克洛多斯卡打破了这条铁律。她1867年出生于波兰华沙，希望有机会进一步学习数学和物理，24岁时，移民到巴黎。在那里，她遇到了物理学家皮埃尔·居里，并嫁给了他。皮埃尔·居里是她的学术伙伴，在他的帮助下，玛丽·居里的革命性创意才在这个男性主导的领域站稳了脚跟。“如果没有皮埃尔，玛丽将永远不会被科学界所接纳。”俄克拉荷马大学科学史荣誉教授玛丽莲·b·奥格尔维说，“尽管如此，那些指导未来放射性本质调查的基本假设都是她提出的。”居里夫妇大多数时间都在皮埃尔工作的大学校园里一间改建过的房子里一起工作。1897年，为了完成自己的博士论文，玛丽开始研究一年前发现的一种与X射线有些相似的新型放射现象。利用皮埃尔和他的兄弟发明的一种名叫静电计的仪器，玛丽对钍和铀发射的神秘射线进行了观测。结果发现，不管这些元素的矿物组成是黄色的晶体还是黑色的粉末，铀的辐射率完全取决于其中所含的放射性元素的含量。根据这一观察，玛丽推断物质释放辐射与物质的分子排列无关。相反，“放射性”（玛丽创造的一个术语）是单个原子本身的固有性质，由原子内部结构中放射出来。在此之前，科学家们一直认为原子是基本的、不可分割的整体。但玛丽成功打开了一扇理解物质的大门，让人们得以从更基础的亚原子层面认识物质。1903年，居里夫人成为第一个获得诺贝尔奖的女性，并于1911年再次获奖（因为她后来发现了镭元素和钋元素），成为了极少数获得两次诺贝尔奖的科学家之一。有人评论道，无论是在生活还是工作方面，对于有志于从事科学事业的年轻女性而言，玛丽·居里都是一名出色的榜样。伊万·巴甫洛夫：研究条件反射实验结果：发现了条件反射现象时间：19世纪90年代～20世纪初1904年，俄罗斯生理学家伊凡·巴甫洛夫凭借对狗的研究获得了诺贝尔奖，他研究了狗的唾液和胃液是如何消化食物的。虽然他的科研成果似乎总与狗的口水联系在一起，但他对思维的巧妙运用使其至今仍备受赞誉。测量胃液的分泌可不是件容易的工作。巴甫洛夫和他的学生收集狗的消化器官产生的液体，是用一根管子悬挂在一些狗的嘴里收集唾液。经验丰富的研究者开始注意到，喂食的时候，还没等食物吃到嘴里，这些狗就会流口水。就像其他许多身体功能一样，唾液的分泌被认为是一种反射，只有咀嚼食物时才会无意识地发生。但是巴甫洛夫的狗却已经学会了把实验者的出现和食物联系起来，这意味着狗的经验已经影响了它们的身体的生理反应。“在巴甫洛夫的研究之前，反射被认为是固定不变的，”不列颠哥伦比亚大学心理学教授、巴甫洛夫学会会长凯瑟琳·兰金说，“但他的研究显示，反射可以受个人经历的影响发生改变。”随后，巴甫洛夫和他的团队教狗把食物和各种各样的中性刺激因素联系起来，如蜂鸣声、节拍器、旋转的物体、哨声、闪光和电击等。这些发现构成了经典条件反射概念的基礎。后来这一概念基本上延伸到任何有关刺激的研究，即使不涉及反射性反应。巴甫洛夫条件反射无时无刻不在我们身上发生着，我们的大脑总是把我们经历的事情联系在一起。事实上，切断这些条件反射之间的联系恰恰是目前治疗创伤后应激障碍症的主要策略。罗伯特·米利根：测量电荷实验结果：精确测定了单个电子所带的电荷时间：1909年从大多数方面来看，罗伯特·米利根干得不错。1868年，他出生在伊利诺斯州的一个小镇上，后来在奥柏林学院和哥伦比亚大学获得了学位。他曾与德国和欧洲的杰出学者一起学习物理学。后来他在芝加哥大学物理系任教，甚至还编写了几本非常成功的教科书。但是他的同事们做得更多。19世纪与20世纪之交是物理学发展的繁荣时期：在仅仅10年的时间里，世界被相继引入了量子物理学、狭义相对论和电子——原子具有可分割部分的第一个证据之中。到了1908年，米利根发现自己已年近四十，却没有一项重大发现。不过，电子为他提供了一次机会。研究人员一直想要弄清这个粒子是否代表一个基本的电荷单位，并且在所有情况下始终保持不变。这个问题的答案是进一步发展粒子物理学的关键基础。米利根想着反正也没什么损失，不妨放手一搏。在芝加哥大学的实验室里，米利根开始研究一种叫做“云雾室”的容器，里面装着浓厚的水蒸气，并在研究过程中不断改变其中的电场强度。水滴在重力下降之前，会先在带电原子和分子周围形成液滴云。通过调整电场的强度，它可以减慢甚至停止单个液滴的下落，相当于用电与引力相对抗。只要确定液滴取得平衡时的电场强度，并假设液滴在该强度上能始终保持平衡，就可以推算出液滴所带的电荷量了。当发现水蒸发得太快时，米利根和他的学生转而使用一种更持久的物质：药店里的油，用香水喷雾瓶将油喷入“云雾室”中。在此之后，他们又对油滴实验做了进一步改进，最终确定电子确实代表一个电荷单位。他们测得的单个电子电荷量与目前公认的一个电子的电荷（1.602×10-19库仑）相差无几。这是粒子物理学的一次成功，同时也是米利根的一次成功。加州理工学院的物理学家大卫·古德斯坦说：“毫无疑问，这是一个出色的实验。米利根的结果毫无疑问地证明了电子是存在的，而且电子带有固定的电荷量。粒子物理学的所有发现均建立在这一基础之上。”杨、戴维森和格尔默：发现粒子的波动性实验结果：发现了光与电子的波动性时间：分别于1801年和1927年光究竟是粒子还是波？长期以来，许多物理学家都曾为这个问题苦苦思索、困扰许久。直到艾萨克·牛顿用光学的方法证明了粒子的存在，许多物理学家决定将其视为一种粒子。但英国科学家托马斯·杨最终有力地打破了这一传统认知。杨的兴趣广泛，从埃及学（他曾助罗塞塔石碑的破译一臂之力）到医学、再到光学，他都有着浓厚的兴趣。为探索光的本质，杨在1801年设计了一个实验。他在一个不透明的物体上切出两条狭缝，让阳光从中穿过，观察光束如何在远处的屏幕上投射出一系列明暗条纹。据他推断，这些图案是光以波的形式向前传播时产生的，就像涟漪在池塘水面上不断扩散时，两道波的波峰和波谷会相互叠加或抵消一样。尽管当时的物理学家一开始并不认可杨的发现，但他的“双缝实验”被人们做了一次又一次，最终证明构成光的粒子的确会以波的形式传播。麻省理工大学的物理学和科学史教授大卫·凯瑟说：“双缝实验的难度并不大，却很有说服力。该实验设计相对简单、容易实现，验证的概念却又极其重要，这种例子在科学史上并不多见。”一個多世纪之后，由克林顿·戴维森和莱斯特·格尔默进行的一项相关实验进一步证明了这一概念的重要意义。在现在新泽西的诺基亚贝尔实验室，他们将电子射入镍晶体中，散射后的电子在相互作用后产生了一种独特的图案，只有当粒子也像波一样运动时，散射的电子才会相互作用产生图案。随后用电子进行的类双缝实验证明，具有质量和波动能量的粒子既可以表现出粒子性，又能表现出波动性。当时的科学家们正好刚开始从基本粒子层面解释物质行为，而这一看似矛盾的理论正是量子物理的核心。“这些实验从根本上表明，世界上的物质，无论是辐射还是实实在在的固体物质，都具有一些不可减少的、不可避免的波状特征，”凯瑟说，“无论这看起来多么令人惊讶甚至有些违反直觉，但自此之后，物理学家在研究物质时必须考虑到这种本质上的‘波纹’”。罗伯特·潘恩：研究海星实验结果：发现关键物种对生态系统的重要影响时间：最早在1966年发表的论文中提出到了上世纪60年代，生态学家已经达成了共识：生物栖息地的繁荣兴盛主要通过生物多样性实现。科学家采用的研究方式一般是对大大小小生物构成的生态网进行观察。但罗伯特·潘恩却独辟蹊径，采用了另一种研究方法。潘恩很好奇对某个环境进行人工干预后会发生什么事情。于是他在美国华盛顿州崎岖的海岸附近的潮汐池中进行了驱逐海星的实验。结果发现，驱除这一物种会破坏整个生态系统的稳定性。失去了海星的制约，猎物藤壶开始疯狂生长，为贻贝提供了丰富的食物，使贻贝数量迅速增加。这些贝类，反过来导致帽贝和藻类植物的生存空间受到挤压。最终的结果是：整个食物网变得支离破碎，潮汐池变成了一个由贻贝主宰的“天下”。由于这种海星是整个生态系统的中流砥柱，潘恩将其称为“关键物种”。这里所说的“关键”是一个相对概念，它意味着在给定的生态系统中，所有物种的贡献是不平等的。潘恩的发现对生态保护产生了重大影响，推翻了为了保护物种而狭隘地保护单个物种的做法，应该制定以整个生态系统为基础的管理策略。俄勒冈州立大学的海洋生物学家简·卢布琴科评论道：“潘恩的影响具有变革性意义。”她和她的丈夫、同在该大学任教的布鲁斯·曼格于50年前在华盛顿大学潘恩实验室读研究生时相识。卢布琴科在2009至2013年间担任过美国国家海洋与大气管理局局长，亲眼见证了潘恩的关键物种概念对渔业管理政策的深刻影响。卢布琴科和曼格认为，正是潘恩的求知欲望和不懈精神改变了这一领域。“他对灵感怀有一种孩童般的热忱，”曼格评论道，“他在好奇心的驱使下进行了这项实验，然后取得了这些惊人的成果。”潘恩于2016年逝世。在职业生涯后期，他开始探索人类作为“超级关键物种”造成的深远影响，如通过气候变化和无限掠夺，改变全球生态系统等等。来源《奥秘》本文由龙源期刊网提供授权
黑崎实验研究工作流程详解：如何把你的机器学习想法变成现实
选自stintran作者：DUSTIN TRAN机器之心编译参与：李泽南、Smith从研究思想的提出到实验的具体实现是工程中的基础环节。但是这一过程常常被一些明显的小瑕疵所影响。在学术界，研究生需要辛苦的科研——大量的编写代码，撰写说明以及论文创作。新的工程项目经常需要全新的代码库，而且通常很难把过去应用过的代码直接延伸到这些新项目当中去。基于此种情况，哥伦比亚大学计算机科学博士生及 OpenAI 研究者 Dustin Tran 从其个人角度概述了从研究思想到实验过程的步骤。其中最关键的步骤是提出新观点，这往往需要大量时间；而且至少对作者来说，实验环节不仅是学习，更是解决无法预测的问题的关键所在。另外，作者还明确说明：这个工作流程仅适用于实验方面的研究，理论研究则需要遵循另外的流程，尽管这两者也有一些共同点。机器之心对该工作流程进行了编译介绍，你有什么想法呢？不妨在评论中与我们分享。找对问题在真正开始一个项目之前，如何让你的想法「落地」成为更正式的议题是非常关键的。有时它很简单——就像导师会给你分配任务；或者处理一个特定的数据集或实际问题；又或是和你的合作者进行谈话来确定工作内容。更为常见的是，研究其实是一系列想法（idea）不断迭代所产生的结果，这些想法通常是通过日常谈话、近期工作、阅读专业内和专业外领域文献和反复研读经典论文所产生的。我的所有尚未探索过的研究思想的主文档我发现了一种方法非常有用——即保持一个单一的主文档（master document），这通常需要很多工作。首先，它有一个项目列表来排列所有的研究想法、问题和题目。有时它们可以是比较高层面的问题，就像「用于强化学习的贝叶斯/生成方法」、「解决机器学习领域的公平性问题」；也可以是一些很具体的议题，比如「处理 EP 中记忆复杂度的推理网络」、「规模偏置的与对称的 Dirichlet 先验的分析」。我经常努力把项目列表写得更加简明：子内容通过一些链接进行展开。然后，根据接下来要做的工作来对 idea 清单进行分类。这通常会给我的后续研究指明方向。我也可以根据其方向是否和我的研究观点一致、其必要性和有效性随时修改这些项目的优先级。更重要的是，这个列表清单不仅仅是关于后续观点的，更是关于接下来我更愿意研究什么内容的。从长远角度来考虑，这对于找到重要问题和提出简单新颖的解决方法是有重要贡献的。我经常访问这个清单，重新安排事务，添加新想法，删除不必要的议题。最终当我可以详细说明一个 idea 的时候，它就可以成为一篇比较正式的论文了。一般来说，我发现在同一个位置（同一个格式）迭代 idea 的过程可以使正式论文写作中的衔接和实验过程都变得更加流畅。管理一个项目我们为近期的 arXiv 预印本搭建的 repository我喜欢在 GitHub 存储库中维护研究项目。不管一个「单元」的研究是多少，我都会将其定义成某种相对自我包含的东西；比如，它可能会连接到一篇特定的论文、一个已被应用的数据分析或目前一个特定主题。GitHub 存储库不仅可用于跟踪代码，而且还可用于跟踪一般的研究进程、论文写作进度或尝试其它合作项目。但项目的组织方式一直以来都是一个痛点。我比较喜欢以下的结构，该结构来自 Dave Blei，可参阅：http://www.cs.columbia.e/~blei/seminar/2016_discrete_data/notes/week_01.pdf-- doc/ -- 2017-nips/ -- preamble/ -- img/ -- main.pdf -- main.tex -- introction.tex -- etc/ -- 2017-03-25-whiteboard.jpg -- 2017-04-03-whiteboard.jpg -- 2017-04-06-stin-comments.md -- 2017-04-08-dave-comments.pdf -- src/ -- checkpoints/ -- codebase/ -- log/ -- out/ -- script1.py -- script2.py -- README.mdREADME.md 为自己和合作者保持了一个需要去做的事的列表，这让面临的问题和前进的方向变得明确。doc/包含所有的记录事项，每个子目录都包含一个会议纪要或是文献提交，main.tex 是主要文档，每一章节都是不同文件，如 introction.tex，让每个章节分开可以让多人同时处理不同的章节，避免合并冲突。有些人喜欢在主要实验完成后一次写出完整论文，但我更喜欢把论文作为目前想法的记录，并且让它和想法本身一样，随着实验的进展不断推进。etc/是其他与前面的目录无关的内容。我通常用它来存储项目中讨论留下的白板内容的图片。有时候，我在日常工作中获得了一些灵感，我会将它们都记录在 Markdown 文档中，它也是一个用于处置对于工作的各种评论的目录，如合作者对于论文内容的反馈。src/是编写所有代码的位置。可运行的脚本都是直接写在 src/上的，类和实用程序写在了 codebase/上。下面我将详细说明一下（还有一个是脚本输出目录）。编写代码我现在写所有代码的工具都是 Edward，我发现它是快速实验现代概率模型和算法的最佳框架。Edward 链接：http://edwardlib.org/在概念层面上，Edward 的吸引力在于语言遵循数学：模型的生成过程被转化为每行 Edward 代码；随后希望写出的算法被转化为下一行……这种纯净的转换过程免去了在未来试图将代码拓展为自然研究问题时的麻烦：例如，在之前使用了不同的方法，或者调整了梯度估值，或尝试了不同的神经网络架构，或是在大数据集中应用了其他方法等等。在实践层面上，我总是从 Edward 的现有模型示例（在 edward/examples 或 edward/notebooks）中受益，我将预置算法源代码（在 edward/inferences）作为一个新文件粘贴到我的项目中的 codebase/目录中，然后进行调整。这样从零开始就变得非常简单了，我们也可以避免很多低级细节上的缺失。在编写代码时，我一直遵循 PEP8（我特别喜欢 pep8 软件包：https://pypi.python.org/pypi/pep8），随后尝试从脚本共享的类和函数定义中分离每个脚本；前者被放在 codebase/中以备导入。从第一步开始维护代码质量总是最好的选择，这个过程非常重要，因为项目会随着时间不断膨胀，同时其他人也会逐渐加入。Jupyter 记事本。许多人在使用 Jupyter 记事本（链接：http://jupyter.org/）用作可交互式代码开发的方法，它也是嵌入可视化和 LaTeX 的简单方法。对于我来说，我并没有将它整合到自己的工作流中。我喜欢将自己所有的代码写入 Python 脚本中，然后运行脚本。但 Jupyter 等工具的交互性值得称赞。实验管理在好的工作站或云服务商做投资是必要的事。GPU 这样的特性基本上普遍可用，而我们应该有权限并行运行许多工作。我在本地计算机完成脚本编写之后，我主要的工作流是：1. 运行 rsync 同步我本地计算机的 Github Repository（包含未授权文档）到服务器的 directory。2. ssh 到服务器。3. 开始 tmux 并运行脚本。众事驳杂，tmux 能让你超脱此进程，从而不需要等待它的结束才与服务器再次交互。在脚本可行之后，我开始用多个超参数配置钻研实验。这里有一个有帮助的工具 tf.flags，它使用命令行论证增强一个 Python 脚本，就像下面这样为你的脚本增加一些东西：flags = tf.flagsflags.DEFINE_float('batch_size', 128, 'Minibatch ring training')flags.DEFINE_float('lr', 1e-5, 'Learning rate step-size')FLAGS = flags.FLAGSbatch_size = FLAGS.batch_sizelr = FLAGS.lr然后，你可以运行下面这样的终端命令：python script1.py --batch_size=256 --lr=1e-4这使得提交超参数更改的服务器任务变得容易。最后，说到管理实验时输出的任务，回想一下前文中 src/目录的结构：-- src/ -- checkpoints/ -- codebase/ -- log/ -- out/ -- script1.py -- script2.py我们描述了每个脚本和 codebase/。其他三个目录被用于组织实验输出：checkpoints/记录在训练中保存的模型参数。当算法每固定次数迭代时，使用 tf.train.Saver 来保存参数。这有助于维护长时间的实验——你可能会取消一些任务，后来又要恢复参数。每个实验的输出都会存储在 checkpoints/中的一个子目录下，如 20170524_192314_batch_size_25_lr_1e-4/。第一个数字是日期（YYYYMMDD），第二个是时间（HMS），其余的是超参数。log/存储用于可视化学习的记录。每次实验都有属于自己的和 checkpoints/中对应的子目录。使用 Edward 的一个好处在于，对于日志，你可以简单地传递一个参数 inference.initialize(logdir='log/' + subdir)。被追踪的默认 TensorFlow 摘要可以用 TensorBoard 可视化。out/记录训练结束后的探索性输出；例如生成的图片或 matplotlib 图，每个实验都有自己的和 checkpoints/中对应的子目录。软件容器。virtualenv 是管理 Python 安装环境的必备软件，可以减少安装 Python 的困难程度。如果你需要更强大的工具，Docker containers 可以满足你的需要。Virtualenv 链接：http://python-guide-pt-br.readthedocs.io/en/latest/dev/virtualenvs/Docker containers 链接：https://www.docker.com/探索、调试和诊断TensorBoard 是可视化和探索模型训练的一种优秀工具。因为 TensorBoard 具有良好的交互性，你会发现它非常易于使用，因为这意味着不需要配置大量 matplotlib 函数来了解训练。我们只需要在代码的 tensor 上加入 tf.summary。Edward 默认记录了大量摘要，以便可视化训练迭代中损失的函数值、渐变和参数的变化。TensorBoard 还包括经过时间的比较，也为充分修饰的 TensorFlow 代码库提供了很好的计算图。对于无法只用 TensorBoard 进行诊断的棘手问题，我们可以在 out/目录中输出内容并检查这些结果。调试错误信息。我的调试工作流非常糟糕。对此，我在代码中嵌入打印语句并通过消去过程来寻找错误。这种方法非常原始。虽然还没有尝试过，但我听说 TensorFlow 的 debugger 功能非常强大提升研究理解不断考研你的模型与算法，通常，学习过程会让你对自己的研究和模型有更好的了解。这可以让你回到制图板上，重新思考自己所处的位置，寻求进一步提升的方法。如果方法指向成功，我们可以从简单的配置逐渐扩大规模，试图解决高维度的问题。从更高层级上看，工作流在本质上就是让科学方法应用到真实世界中。在实验过程中的每一次迭代里，抛弃主要想法都是不必要的。但另一方面，这一切的理论基础必须稳固。在这个过程中，实验并不是孤立的。合作、与其他领域的专家沟通、阅读论文、基于短期以及长期角度考虑问题、参加学术会议都有助于拓宽你看待问题的思路并能帮助解决问题。说明本工作流主要用于实证研究，但其中的一些方法是值得其他任务参考的。主文档结构的模板可以参考：https://github.com/stinvtran/latex-templates参考文献1. Gelman, A., & Shalizi, C. R. (2012). Philosophy and the practice of Bayesian statistics. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 66(1), 8–38.2. Pearl, J. (2000). Causality. Cambridge University Press.3. Wainwright, M. J., & Jordan, M. I. (2008). Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference. *Foundations and Trends in Machine Learning, 1(1–2), 1–305.
一鳞一爪「小声哔哔」如何看待实验研究的结果
好久没写东西了。今天的灵感来自于一位很牛逼的人物，他叫爱因斯坦。没错，提出相对论的那位大佬。为什么说他呢？因为他颠覆了过去物理学的研究方法。回答原文链接：物理学家杨振宁到底有多厉害？- 长尾科技的回答 - 知乎https://www.hu.com/question/324737835/answer/702209123这其实给了我们一个很大的启发，也让我们思考一个问题：实验真的可靠吗？我们先来看看我们的研究。我们总是从实验当中发现一些现象，然后归纳为结论，理论。这当然没什么大问题。可是我们也总是看到一些奇怪的事情，比如差不多的实验，得出的结果完全相反。比如准备活动到底要不要拉伸？大多数人认为准备活动中进行拉伸不会降低损伤风险，还会降低随后的运动表现。但偏偏还有一些研究结果相反。到底谁错了？也许都没错，只是还有很多因素没有考虑进来。比如，受试者本身有没有活动受限？受试者在拉伸之后有没有进行其他练习来热身？受试者日常有没有久坐等行为习惯，有没有长期保持不良体姿态？……很多很多因素会影响实验结果，而不仅仅是拉伸和不拉伸本身。另一个话题是短跑运动员的速度耐力训练。我们也会发现，研究人员测量的100米，200米跑供能系统占比与我们过去的认知存在差异。甚至在Arsac，L的数据中，其测得100米跑有氧占比达13%，200米跑中占35%。《周期训练理论与实践》第6版短跑决胜的关键永远是速度，这点应该毋庸置疑。但是实验结果显示有氧和糖酵解系统如此重要，难免让教练员困惑，到底要不要专门强化无氧乳酸系统和有氧系统？中长跑项目的数据会更让人困惑。虽然我们可以通过周期化统一这个问题。但是，如果换一个角度，从基础科学本身出发去推导，似乎就没有矛盾。例如，拉伸可以提高肌肉延展性，从而提高关节灵活性是已知的结论。那么，对于那些因肌肉失衡而导致活动受限的运动员，就可以通过拉伸改善灵活性，来提高运动表现。对于没有受限的运动员，拉伸的不利影响也会在动作准备中消除。供能系统取决于强度和持续时间，与距离无关，因此，水平越高的运动员，完成比赛的时间越短，那么磷酸原系统占比就越高，有氧占比越低。那么，对于100米而言，就可以通过提高速度能力，推迟最大速度的距离，维持速度的距离就更短，速度耐力自然得到改善。当然，这并不严谨。研究所展示的供能系统占比差异，受实验误差、计算方法、受试者水平和努力程度等非常多因素的影响，如果以此来指导训练，必然会出问题。再扯一下激活后增强效应。我一直对它存有疑惑，不是因为有些研究说有效，有些研究说无效，这个不重要。这些研究是如何进行的，准备活动是如何做的，有没有让运动员的生理机能充分动员？如果运动员已经充分动员，那么PAP还会有效吗？实际上我们先要定义什么是PAP，先不管和PAPE的差别。现在的实验研究大多都是通过大负荷抗组练习来诱导PAP，也有用增强式的，还有奇葩用400米跑的。那么这个PAP如何去界定？它和准备活动的生理机制的异同？PAP和神经激活都有体温升高，增加神经肌肉募集的机制。PAP还有羽状角改变的机制，神经激活有没有？动态拉伸有没有？动作技能整合有没有？肌球蛋白调节轻链磷酸化作用加强这一点，准备活动有没有？这些生理机制上的差异就该先整明白。如果机制都一样，还搞什么PAP嘛，费那么大劲干啥？实验结果的差异还存在于受试者。比如短距离冲刺跑，专业的短跑运动员更有可能无效，因为他们的体能和技术水平都相对稳定，在一定时期内总是处于瓶颈，而对于其他项目或者非运动员群体，提升的空间自然更大。所以，实验本身结果如何是一回事，更重要的是我们如何看待这些结果。做实验必然会有误差，因为我们不可能把所有变量都考虑进来，还要加以控制，这不现实。我们只能控制已知的，可控的变量。然而，实际操作过程中，还是会有麻烦。实验本身要处理的问题要远比论文当中所阐述的要多得多。这些都需要研究人员对理论和实践的双重把握，才能做出尽可能严谨的结果。研究人员不能只沉迷于论文，而不参与实践。懂科学，会实践，是对教练员、科研工作者以及其他相关职业共同的要求。
制片人Science经典：BBB实验研究的进展
以核酸为基础的疗法，如小干扰RNA（siRNA），可能有助于治疗被认为是小分子药物“无法治疗”的疾病。一些神经退行性疾病中重要基因的鉴定显示了这一研究领域的前景，但是siRNA通过血脑屏障（BBB）并进入大脑仍然是一个挑战。现在，一种纳米颗粒已经被开发出来，可以促进在小鼠体内的传递。事实上，在一个创伤性脑损伤（TBI）的小鼠模型中，这种传递系统在大脑中的积累是传统方法的三倍。这项工作表明，这种纳米颗粒平台可能是治疗TBI的一种有前途的新一代药物递送方法。这项研究发表在《科学进步》杂志上，题目是“BBB病理生理学——创伤性脑损伤中siRNA的独立传递”哈佛医学院布里格姆妇女医院医学教授、联合资深作者杰夫·卡普博士说：“能够在没有炎症的情况下给整个BBB输送药物在该领域是一个圣杯。“我们的方法非常简单，适用于治疗许多需要向大脑输送治疗药物的神经系统疾病。”创伤性脑损伤是儿童和青少年死亡和致残的主要原因，每年有数百万人在事故、体育和军事冲突中遭受创伤性脑损伤。TBI不仅导致潜在的长期神经功能障碍、记忆障碍、行为改变、言语不规则和步态异常，还与神经退行性疾病的发展有关，特别是慢性创伤性脑病、阿尔茨海默病，帕金森病等。以前开发的将治疗药物输送到脑外伤后大脑的方法依赖于头部物理损伤后短暂的时间窗，此时血脑屏障暂时被破坏。然而，BBB在几周内修复后，医生就开始缺乏有效的药物输送工具了。通讯作者Nitin Joshi博士说:“通过血脑屏障传递小分子和大分子治疗药物是非常困难的。”Nitin Joshi博士是布里格姆麻醉科、围手术期和疼痛医学科纳米医学中心的生物工程师。“我们的解决方案是将治疗药物封装到生物兼容的纳米颗粒中，这些纳米颗粒经过精确设计的表面特性，使其能够在不依赖血脑屏障的情况下有效地运输到大脑中。”本研究中的siRNA分子旨在抑制tau蛋白的表达，而tau蛋白被认为在神经退行性变中起关键作用。聚乳酸-羟基乙酸(PLGA)是一种生物可降解和生物相容性的聚合物，用于FDA批准的几种现有产品中，被用作纳米颗粒的基料。研究人员设计了一种独特的纳米颗粒设计，最大限度地通过完整的血脑屏障运输被包裹的siRNA，并显著提高了脑细胞的摄取。”这份报告除了展示药物输送到大脑的机制,也首次确定,系统的调制可以利用表面化学和涂层密度调节纳米粒子的渗透生物屏障的紧密连接,”第一作者说。在通过新传递系统接受抗tau siRNA的TBI小鼠中，观察到tau蛋白表达下降了50%，无论该配方是在突破血脑屏障的临时窗口内或外部注入。相比之下，通过本身系统接收siRNA的小鼠tau蛋白没有受到影响。第二作者,进一步强调,BBB可治疗药物的中枢神经系统(CNS)广泛的急性和慢性疾病。她说:“这次开发的技术可以用于大量不同的药物，包括抗生素、抗肿瘤药物和神经肽。”“这可能会改变许多表现在中枢神经系统的疾病的游戏规则。”除了瞄准tau蛋白外，研究人员还在研究如何利用新型传输平台攻击其他目标。Karp说:“在临床转化方面，我们希望超越tau蛋白，来验证我们的系统是否适用于其他靶点。”“我们使用创伤性脑损伤模型来探索和发展这项技术，但基本上任何研究神经障碍的人都可能发现这项工作的益处。我们当然有很多工作要做，但我认为这为我们向多种治疗靶点迈进提供了重要的动力。。。”Cell Systems原代细胞 BBB实验部分经典参考文献：1. Brown JA, Pensabene V, Markov DA, Allwardt V, Neely MD, Shi M, Britt CM, Hoilett OS, Yang Q, Brewer BM, Samson PC, McCawley LJ, May JM, Webb DJ, Li D, Bowman AB, Reiserer RS, Wikswo JP. Biomicrofluidics. 2015 Sep; 9(5): 054124. doi: 10.1063/1.49347132. Herland A, van der Meer AD, FitzGerald EA, Park T-E, Sleeboom JJF, Ingber DE. PLoS ONE. 2016; 11(3): e0150360. doi: 10.1371/journal.pone.0150360
幽助儿科举办科研选题与实验研究专题讲座
为培养临床医生及医学研究生科研意识，解答大家在科研中的疑惑，11月7日，医院儿科特邀中国医科大学生命科学学院教授、博士生导师国家“青年千人”赵伟东来院进行题为《科研选题与实验研究》的专题讲座。儿科等多科室医务人员及研究生80余人参加，医院副院长赵建民、科研部部长赵海霞对活动给予大力支持，儿科主任杨光路主持讲座。赵伟东现任生命科学学院发育细胞生物学教研室副主任，依托教育部医学细胞生物学重点实验室暨卫健委细胞生物学重点实验室开展研究工作。发表SCI论文30余篇，先后主持国家自然科学基金4项。讲座中，赵伟东从科研选题的基本原则、如何进行科研选题、科研选题的注意事项三个方面讲解了临床中科研选题与实验研究的相关内容。赵伟东指出， 科研选题要注意重要性、科学性、创新性和可行性，应结合自己的临床工作背景，对重要领域的重要问题进行选题，同时应符合现代科学和伦理，并在理论、技术、方法上有所创新。赵伟东结合自己所做的科研课题为例，分享如何进行科研选题的经验，一方面要从临床实际工作中提炼，另一方面也要善于在基础研究中发现新现象，再研究该现象的机制、与疾病的关联等。讲座结束后，赵荣伟在儿科病房示教室，对儿科、胸外科、妇科、内科的10名研究生的科研思路和方法给予了详细具体的指导。他通过讲述自己开展科研工作的经历，将专业高深的课题用平实易懂的语言向同学们讲述了科研具体要做什么。从实验操作引申到实验设计，从阅读文献了解某领域到写文章进行深入研究，由浅至深、由简至繁，鼓励同学们多阅读、多思考、多借鉴学习。此次针对科研选题与实验研究的讲座非常实用，对医务人员和研究生科学思维很有启发，将激发大家参与科研的积极性，提高临床科研水平和质量，为成功申报各级科研课题打下基础。【来源：内蒙古医科大学】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn
茉莉专家通过一项实验研究，调查了100个小孩
美国人通过一项实验研究，调查了100个小孩，结论是：小时候的行为习惯，很大程度影响到长大后的事业成就。研究人员在一个设定好的房间里装上了监控。每次叫进来10个小孩，在他们眼前摆着一块蛋糕，研究人员告诉孩子们，不要动那块蛋糕，等他回来再分蛋糕。门一关各个小孩表现都不一样。有的小孩爬到窗口往外乱瞄，长大以后经常换工作，因为对环境不安；有的小孩紧盯着蛋糕，长大后成为优良的业务员，因为紧盯着目标不放；有的小孩什么都不干，在墙角里扣手，长大后容易自闭，很不合群。有的小孩子对着蛋糕唱歌，长大以后通常不会自杀，懂得排遣自己的情绪；有的孩子会指挥别人，走开走开，离蛋糕远点，鼻子快碰到蛋糕奶油了，长大后当主管，懂得支配别人；有的孩子干脆躺在地上睡觉，长大后做什么事情都无所谓。研究人员故意在房间放出声音。有的小孩一直盯着蛋糕，什么都不管，最多干到部门经理；最厉害的小孩，一边看蛋糕，一边注意声音的来源，长大了当总经理，因为蛋糕代表客户，声音代表市场。还有一些小孩，看到蛋糕，不管三七二一，扣了一块就在旁边吃起来，长大后是贪官污吏。但是很奇怪，扣蛋糕的都是男的，而挑拨的是女的。女的跟小男孩说，那蛋糕非常好吃，扣一块试试。小男孩说不敢，等一下叔叔阿姨会骂人的。女孩子说，没关系，扣一块，结果小男孩扣一块在旁边干起来了，女的跟过去，我叫你扣的我先吃，结果女的把蛋糕干掉了，小男孩没有了。然后女的又叫男的再去扣一块。难怪坐牢的都是男的，躺在床上睡觉的都是女的。优秀的人才都是从小养成了良好的习惯，而不是成绩优秀，父母要及时监管纠正小孩的行为，否则后悔莫及。
第三代科学家经过近二十年的实验研究，终于完成了对中微子的“称重”
科学家经过近二十年的实验研究，终于完成了对中微子的“称重”，中微子是宇宙中最丰富的物质粒子，无时不刻地穿透您身体。中微子可能是最奇怪的亚原子粒子；虽然数量丰富，但它需要一些最灵敏的探测器来观测。几十年来，科学家们一直在研究中微子是否有质量，如果有，质量是多少。德国的卡尔斯鲁厄氚中微子卡特琳（katrin）实验现在揭示了它的第一个结果，限制了该质量的最大极限。这项工作对我们理解整个宇宙有着重要的意义，因为这些粒子在宇宙大爆炸后不久就形成了，并帮助塑造了早期宇宙中形成结构的方式。卡内基梅隆大学的助理研究教授戴安娜·帕诺（Diana Parno）在接受媒体采访时说：“在实验室里，你没有太多的机会测量影响宇宙演化的宇宙学参数。”中微子有三种类型：电子、μ子和τ，这取决于它们如何与相应的电子、μ子和τ粒子相互作用。早在1957年，物理学家布鲁诺·庞蒂科夫（Bruno Pontecorvo）就预言中微子会在这三种不同的“味道”之间振荡，但这种振荡需要粒子具有质量。自那以后，实验证明了振荡的存在，这一发现使阿瑟·B·麦克唐纳和高崎·卡吉塔获得2015年诺贝尔奖。但要计算出中微子的质量是很困难的，原因很多，最重要的是，中微子只能通过微弱的核力与物质相互作用，而核力是人类建造的实验难以获得的基本力。在量子力学中，每一种中微子都是由三种“质量状态”的概率组合而成。由于量子力学的怪诞，你可以测量中微子的质量状态或味道，但不能同时测量两者。探测一个与典型传感器不相互作用的粒子需要科学家们发挥创造力。卡特琳（katrin）实验以一种叫做氚的25克放射性氢气开始，这种氢气储存在一个10米的容器中，容器的低温足够冷，即使是氖气也是液体。这些原子经历一种称为β衰变的放射性衰变，其中一个中子变成质子，在衰变过程中吐出一个电子和一个电子反中微子（其质量与电子中微子相同）。这些衰变产物进入一个称为光谱仪的室内探测器，该探测器是用来测量电子的能量。电子和中微子各自带走了反应的一些能量，但是它们带走的能量会有所不同。科学家必须研究所有不同电子能量的光谱，特别是那些带走了最大能量的电子，而这些电子的中微子反过来又带走了最小能量。对结果图形状的分析揭示了任何中微子质量态的最大能量。中微子的三种质量态的平均质量最低值小于0.1电子伏（ev）。经过一个月的运行和18年的规划和建设，卡特林现在已经预测三种质量态中任何一种的上限为1.1电子伏（ev），其中一个电子重约50万电子伏（ev），一个质子重近10亿电子伏（ev）。上周五，卡特琳（katrin）实验室的科学家在日本富山举行的“2019年天体粒子与地下物理专题”会议上宣布了这一结果。卡特琳（katrin）实验研究合作始于2001年，但华盛顿大学物理学名誉教授、卡特琳（katrin）科学家哈米什·罗伯逊（hamish robertson）对媒体说：“展开科研合作已经很长时间了，因为这是一个非常复杂的实验。”实验气源的压力和温度需要精确控制，运动部件多。设计和建造这台巨大的光谱仪花了数年时间，它可以排除不需要的电子，并精确测量产生的电子能量。“这在某种程度上是分形的，”帕诺说，“如果放大实验的任何部分并问及这些问题，您将再次获得相同级别的复杂性。”卡特琳（katrin）只是计算中微子质量的几种不同方法之一。就在上个月，研究人员利用宇宙学数据，论证了三个中微子质量之和至多为0.26电子伏特。其他实验希望利用稀有原子衰变，来计算中微子质量。但没有参与这项研究的杜克大学物理副教授菲利普·巴博指出，卡特林的发现很有价值，因为他们并不依赖于宇宙如何运作的宏大理论。卡特琳（katrin）最近“称重”中微子，获得的质量的限制区间是其他实验装置中确定的最大质量的一半，并且仅来自一个月的数据。还有很多事情要做，包括获取五年测量数据。科学家们最终想知道的不仅仅是中微子状态的最大质量；他们想知道所有三个状态的绝对质量以及它们如何相互比较。解决这个问题对于理解早期宇宙的行为，中微子是否是它自己的反粒子，以及为什么宇宙中的物质比反物质多，都有影响。许多物理学家对卡特琳（katrin）结果很感兴趣。“这是一个基本参数，”没有参与这项研究的杜克大学物理学教授凯特·斯科尔伯格（Kate Scholberg）告诉吉兹莫多。“如果你试图建立基本物理的整体模型，大统一理论和类似的东西，那么你想要所有你能得到的信息——就像所有粒子的质量一样。”
多而无已小学生的实验研究获奖，科学启蒙并不难，3个步骤激发创造力
6年级小学生凭借“基因研究项目”获得全国青少年科技创新大奖，不料引发舆论争议。有人认为获奖项目的立意和实验设计，都得达到硕士研究生的科研水平，一个小学生怎么做的出来。根据报道，这个孩子的父母都是基因研究的科研员。网友表示，在家中耳濡目染，孩子绝对有研究天赋，需要好好培养。抛开争论，佑妈想说的是，在音乐、美术、舞蹈等兴趣班遍地开花的同时，父母其实也应该注重孩子科学思维能力的培养。热爱科学从好奇心开始在大科学家爱因斯坦眼中，科学是一种探求意义的经历。科学不仅仅是已经获得的知识体系,更是通过亲身经历去探求事物的意义,从而深刻理解这个世界。对孩子来说，学习科学不是学习数理化，也不是接受书本上的新知识和新科技，而是树立思辨性思维。作为父母，我们必须得是研究员或者具有很高的专业知识，才能帮助孩子学习科学吗？答案当然是否定的。我们不能解释汽车或者电脑的工作原理，但是我们可以蹲下来跟孩子一起观察，从而培养孩子的好奇心。日常生活中蕴含很多学习时刻。比如在人行道上滴一点冰淇淋,蚂蚁就会出现;往水盆里丢一些孩子不同类的玩具,有的浮起来,有的就沉到水底;秋天的时候穿脱毛衣,静电会让头发直立起来。我们有很多机会让孩子见证科学的奇迹。6项建议塑造思辨性思维学习科学，首先要有思辨性思维。美国哲学协会提出了几项建议，可以帮助父母，培养孩子的批判性思维能力。● 尽早开始。幼小的孩子对于系统的理论知识，没有理解能力。但是，他们可以培养逻辑思维能力，通过自己的认知水平，尝试独立判断一件事情。● 避免强制教条。当我们教导孩子按照某种方式去做事情的时候，家长应该给出这么做的理由。● 鼓励孩子提问。家长要注重培养儿童的好奇心。如果孩子认为一件事情的理由没有意义，我们应该鼓励他表达自己的反对意见。●引导孩子考虑多种解决方案。父母都希望从孩子口中听到正确答案。但是，事实上，很多问题的答案并不是唯一的；很多事情的解决方案也不止一个。所以，当家长引导孩子多考虑几个解决方案的时候，就是在拓宽他们的思维面，让他们的思考能力变得更灵活。● 让孩子们解释意义。孩子们的想法总是天马行空。当他想做一件看起来无厘头的事情，鼓励他用自己的语言把意义表达出来。● 不要把批判性思维局限在纯粹学术问题上。事实问题和学术问题，是最容易进行批判性思维训练的。但是不要局限在此，可以跟孩子讨论思想道德、公共事务等问题。3步骤开启家庭科学启蒙尽早开始，最早在孩子三岁的时候，父母就可以进行科学启蒙了。家庭科学启蒙有3个简单的步骤：阅读，做实验，问问题。阅读其实，家长多给孩子阅读科普书籍，就能让孩子发现身边的科学事实，比如飞机会什么能飞，鱼儿为什么一定得生活在水里。读完书，还要与现实生活联系，从二维世界上升到三维世界，孩子就会有参与感和成就感。实验科学实验并不是说要满足复杂的实验室要求，不需要弄来一堆专业的实验设备。实验的真谛就是，动手尝试看看会有什么结果。比如，你带孩子去厨房看看调味品，把糖和盐放在水里融化品尝，就是生活中的实验。说不定，孩子的科学信仰就从这里开始了呢。提问会问问题比知道问题的答案还重要。因为提问可以提高孩子的思考能力。随着孩子长大，他们心中有十万个什么，有些答案家长知道，有些答案，连家长也不知道。直接回答孩子的问题不是最好的方法，更好的选择是，先肯定孩子的问题，然后把问题继续向下拆解出几个小问题，再向孩子反问。这样的目的是，让孩子开始自我思考，一步步去寻找答案，在这个过程中，思维能力得到提升和锻炼。结束语：对孩子而言，科学是一件自然而然的事情。在浓烈的好奇心驱使下，每个孩子都是科学家。父母要做的，就是正面引导和鼓励，让他们自由探索这个世界。
红指甲科学家最新实验研究，证明生命起源来自于地球“吞没”了一颗行星
虽然科学家研究了许久，但是地球生命起源一直是一个谜，而在最近科学家似乎找到了线索，根据一项最新的研究表明，我们地球的生命可能与一次远古的大碰撞有关，这次碰撞不仅诞生了地球的生命，还诞生了地球的唯一卫星——月球，这到底是怎么回事呢？大约在44亿年前，在太空中有一颗被称为“忒亚”的小行星在宇宙中遨游，与当时尚未有生命痕迹的地球相遇，这次的大碰撞将许多的物质撞击到太空，小行星大部分被地球所吞没，然被洒向空中的物质则由于引力原因形成了月球。两次大碰撞！6500万年前让恐龙灭绝，44亿年前却给地球带来生命！事实上这个月球诞生的假说，在很早之前已经被科学家承认，而新的研究则是证明这次大撞击比预想要严重的多，科学家认为这次大撞击，很大可能给地球带来了从未有过的元素，例如碳、氮和硫，而这些正是生命所必须的元素。为了证明理论的正确，科学家做了一个实验，在实验室模拟了当时情况，科学家模拟了44亿年前的地球模样，然后通过不断的改变当时地球的温度，还有压力和硫的不同比例，来确定生命在何种情况下最适合诞生，结果科学家发现在高浓度的硫存在的情况下更加适合。此后科学家制定了一套程序，让计算机模拟了数十亿种，可能产生大规模硫化物的可能性，计算机最后得出了几个不同的结果，而概率最高的则是一个核心包含大约25到30%硫的巨大小行星与地球碰撞产生的，科学家表示，实验还会继续进行下去，以获得更多的讯息来证明这次的推测！
行秀中国科大实验研究首次实现宇称
中新网合肥1月8日电 (记者 吴兰)记者8日从中国科学技术大学获悉，该校研究组首次实现“宇称-时间”对称增强型量子传感器，其灵敏度比传统量子传感器提高了8.86倍。中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子传感和宇称-时间(PT)对称系统的实验研究中取得这一重要进展，近期发表在国际知名期刊《物理评论快报》上。浩渺的宇宙中有无数普通或者奇妙的对称性。如果物质同时满足时间和空间对称，科学家就认为他们满足“宇称-时间”对称。“宇称-时间”对称理论，由美国物理学家本德尔等人于2002年对量子力学进行推广而提出，它有许多违反直觉的现象和引人注目的应用，包括单向光传输、无线能量传输、“宇称-时间”对称增强的传感器等。但这些现象和应用都是在经典物理系统中实现，能否在量子系统实现？能否利用“宇称-时间”对称来增强量子传感器的灵敏度？在前期工作中，李传锋、唐建顺研究组已经利用量子开放系统和非厄米量子逻辑门，构建出量子“宇称-时间”对称系统。随后，他们构造了一个弱测量辅助的量子“宇称-时间”对称系统，该系统可以有效地从非对称破缺区域过渡到对称破缺区域。基于这一系统，该研究组首次实现“宇称-时间”对称增强型量子传感器，并研究了与提高灵敏度的最佳条件相关的各种特性。实验结果表明，将工作点设置在“宇称-时间”对称系统的破缺奇异点，则这种传感器的灵敏度相较于传统量子传感器提高了8.86倍。审稿人认为，“这是一个非常有趣且有意义的实验，对非厄米物理和‘宇称-时间’对称性领域有着非常大的影响”。【编辑:朱延静】
