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摇光-北京人头盖骨失踪之谜 至今下落不明(仍在讨论)

时间:2024-11-11来源:网络作者:小白

北京人头盖骨失踪之谜,至今是下落不明,还处于讨论当中。在人类的进化过程当中是拥有很多种人种,就比如猿人,北京人等等,这些人类到目前为止已经拥有多年的时间发展,直到现在只剩下很多化石出现在人们的面前。近几年来就吸引了很多的探险者,想要到各地去寻找各种人种的化石,进行详细的研究,也想要还原当时人们的生活方式。但是北京人头盖骨一直以来都是人们心目当中神秘的话题。

北京人的发现

曾经在1921年以及1923年的时候,有探险家在龙骨山进行挖掘工作,在挖掘过程中就发现了人牙。当时这样的消息还引起了很多人的关注,之后在1927年探险家就针对于龙骨山进行大规模的探索,最终在龙骨山上就发现了500箱化石。经过一系列的研究之后,就发现这种人牙化石就是由北京人身上的。

 

北京人头盖骨的出现

北京人牙齿化石的出现也吸引了更多的科学家,就展开了一系列的研究之后,在1929年12月2日的时候就在周口店发现了北京人头盖骨的化石。直到1936年的时候,陆陆续续在当地发现了三个北京头盖骨的化石,这些化石的关系也激发了很多探险者的激情,想要在周口山当地寻找到更多有关人类的化石。

北京人头盖骨离奇失踪

但是在1937年的时候,在当地就展开了一系列的战争,当时人们为了能够保护北京人头盖骨的化石,就选择将这些化石放在协和医院进行保管。之后战争越发火热,当地的人就害怕会这些北京人头盖骨化石会被日本人伤害,就选择想要运往美国。但是在运往美国的过程当中,莫名其妙的失踪了,直到现在都没有找到北京人头盖骨的踪影,也是属于下落不明,直到现在仍然是未解之谜。

执行赫拉任务的团队讨论在小行星上行走会是什么样子秘密究竟是什么?

撞击前DART最终一张完整的Dimorphos小行星图像。这是在飞船距离小行星约12公里,撞击前两秒钟拍摄的。直径160米的迪莫尔福斯大金字塔和吉萨大金字塔一样大。它的表面覆盖着很大的圆石,其中最大的有房子那么大。目前的估计是,火星表面总共有大约1000吨碎片,足以装满60节火车车厢。鸣谢:NASA/约翰霍普金斯大学APL 神奇的地球uux.cn据欧洲航天局:从事欧空局赫拉小行星任务的团队已经瞥见了它的目的地。去年9月,NASA的DART任务在撞击之前传回了布满巨石的Dimorphos小卫星的图像,这是一次大胆而最后成功的尝试,试图改变其围绕母小行星Didymos的轨道。继达特之后,赫拉将携带一对鞋盒大小的“立方体卫星”,通过降落在迪莫尔福斯星球来结束自己的观察。团队成员一直在使用飞镖图像来帮助可视化这一触地过程。在这个过程中,他们情不自禁地想象:如果有一天人类探险者能够追随这些立方体卫星的脚步,那会是什么样子?洛基恐怖“覆盖在双面行星表面的巨石比它们看起来要大得多,”法国ISAE航天公司的行星科学家娜奥米·默多克说,他正在研究立方体卫星的着陆。"直径约5-7米,最大的通常有房子那么大."这种特大岩石的组合可能是双形态形成的线索。它的母小行星Didymos很可能在其过去的某个时刻旋转得足够快,以至于这些物质被抛到轨道上收集。支持这一理论的是,迪迪莫斯的形状像一个旋转的陀螺,其部分表面似乎没有巨石。娜奥米解释说:“在这些巨石上移动可能需要更多的攀爬和跳跃,而不是走路。但是要小心——跳得太快,你可能永远也不会再下来,因为你可能会超过当地的逃逸速度。此外,在超低重力环境下,很容易产生明显的地面运动,有可能引发岩石雪崩。”洛克希德·马丁公司假想的“普利茅斯岩”任务设想将两艘猎户座飞船结合起来,进行一次两人的小行星探险。致谢:洛克希德·马丁公司下沉或射击蓝色海岸天文台的研究主任帕特里克·米歇尔是赫拉的首席研究员,他补充说:“巨大程度上取决于它的材料是硬还是软,这将决定宇航员可能反弹多高,否则就会下沉。在NASA的OSIRIS-REx访问的小行星贝努鸟上,如果你着陆太用力,你显然会沉下去。对于一个更坚硬的物体来说,每秒6厘米的向上运动可能足以将你送入轨道。”直径160米的迪莫尔福斯大约和吉萨大金字塔一样大,围绕着直径约780米的山大小的迪狄莫斯小行星运行。DART与Dimorphos小行星的撞击改变了它围绕Didymos的轨道,并将碎片抛向数千公里外的宇宙。目前的估计是,大约1000吨碎片被炸开,足以装满60节火车车厢。接下来,在2024年10月,欧空局的赫拉任务将开始自己的旅程,前往迪莫尔福斯,收集近距离数据,包括撞击坑的大小和小行星的矿物组成和质量。Hera还将部署两颗6单元立方体卫星进行额外观测。Juventas将对小行星内部进行第一次雷达探测,而Milani将利用其超光谱成像仪进行矿物勘探。这两颗立方体卫星还配备了仪器,以便在着陆后收集表面数据。Juventas有一个重力仪来测量重力场,而Juventas和Milani都有加速度计来获取它们可能的初始反弹的详情,以重建表面特征。超低重力设计立方体卫星的部署是围绕一个基本事实设计的,即迪莫尔福斯的重力水平不到地球的百万分之一。因此,这对小行星将以每秒几厘米的速度从赫拉中释放出来——再快一点,他们就有可能脱离小行星微弱的引力,消失在宇宙中。日本Hayabusa任务的MINERVA着陆器在2005年试图降落在Itokawa小行星上时,由于部署方向错误,以类似的方式丢失。因此,任何人类宇航员可能要么使用长钉和冰爪将自己固定在表面上,要么使用推进器在表面上滑行——就像戴水肺的潜水员探索珊瑚礁一样。娜奥米说:“然而,在滑翔时,你应该幸免接触表面的岩石,因为它们可能会很锋利,足以钩住你的宇航服,因为它们从未被水或风弄平过。”“更具挑战性的是,根据你在表面上的位置,你的体重会转移约10-20%,因为来自狄莫斯母小行星的潮汐力。”帕特里克评论说,导航会带来另一个困难。“在DART撞击之前,Dimorphos很可能是被潮汐锁定的,但现在可能是旋转或“天平动”——摆动——因为它绕着Didymos旋转。”不管如何样,这意味着探索中的宇航员头顶上的天空可能会一直变化,迷失方向可能会成为一种风险。短暂但有用的表面寿命赫拉的立方体卫星将首先执行它们的重要任务——在着陆小行星之前,使用冷气推进器绕过二形态卫星。Juventas的重力仪被设计成在着陆时独立于其方向在表面上运行。假设它上下颠倒,或者在巨石之间,它将继续工作大约20小时的电池寿命。Milani的加速度计将记录它降落到表面时的反弹力,收集关于Dimorphos弱重力场的进一步数据。Hera将通过其卫星间链接收集来自这两颗立方体卫星的结果。赫拉将于2024年10月发射,两年后抵达迪狄莫斯和迪莫尔福斯。

为什么“无人驾驶”汽车仍在撞击物体?这取决于他们如何“看”

据报道,一辆处于所谓的“全自动驾驶”模式的特斯拉Model 3在没有检测到鹿的情况下穿过了鹿。虽然更先进的无人驾驶系统使用了包括激光雷达在内的多种传感器,但特斯拉正试图仅使用摄像头实现完全自主。来源:uux.cn/x/@The SeekerOf42(神秘的地球uux.cn)据《大众科学》(Mack DeGeurin):上个月末,一位特斯拉车主分享了令人震惊的行车记录仪画面,显示他的Model 3似乎高速撞上并驶过一只鹿。司机称,这辆车采用的是特斯拉的无人驾驶全自动驾驶(FSD)模式,从未检测到鹿站在路中间,也没有踩刹车或躲避。据报道,就在几个月前,领先的自动驾驶公司Waymo的一辆车在一次碰撞中碾死了一只宠物狗,该公司称这是“不可避免的”。根据详细报道,两辆无人驾驶汽车都没有以足够快的速度在路上发现这些动物,从而避开它们。像这样引人注目的“边缘案例”很快就会引起人们的关注,并利用人们对自动驾驶汽车安全的深层次焦虑。皮尤研究中心在2022年调查的美国成年人中,不到四分之一的人表示,他们会非常舒适地与无人驾驶汽车共享道路。到目前为止,这些例子仍然很少见,但随着全国越来越多的城市允许自动驾驶汽车填满公共道路,它们可能会变得更加普遍。当这种情况发生时,了解这些汽车可以和不能“看到”什么很重要。自动驾驶汽车制造商正在通过几种不同的方式改进对潜在危险的检测。目前,大多数行业都在采用一种将各种传感器和摄像头与预测性人工智能模型相结合的方法。这些系统共同创建了围绕车辆的3D地图,该技术的支持者说,这些地图可以用“超人”般的能力检测潜在的危险。这些模型虽然可能比人类更擅长检测危险,但仍然不完美。摄像头、雷达和激光雷达:无人驾驶汽车的眼睛和耳朵“无人驾驶”和“自动驾驶”这两个术语往往比科学更具描述性——该领域的工程师和研究人员更喜欢“自动驾驶汽车”这一术语。汽车工程师学会(SAE)规定了从0到5的多个级别的自动驾驶。令人困惑的是,特斯拉拥有“自动驾驶仪”和“全自动驾驶功能”,可以自动驾驶制动和车道控制等驾驶的某些方面,但从技术上讲,它仍然要求人类驾驶员把手放在方向盘上,眼睛面向道路。旧金山大学教授兼自动驾驶汽车专家威廉·里格斯告诉《大众科学》,这介于2级和3级之间,应该被称为“高级驾驶员辅助”。像Waymo或亚马逊旗下Zoox提供的更先进的自动驾驶系统真的是另一回事。里格斯将Waymos和特斯拉之间的差距描述为“日夜不停”。这些技术差异在决定某些车辆可以看到什么以及可以信任多少方面发挥着关键作用。无人驾驶汽车需要能够识别周围世界的道路和物体,其准确度接近或超过普通人类驾驶员。为了做到这一点,大多数主要制造商都依赖于各种不同的传感器,通常是放置在车辆周围的摄像头、雷达和激光雷达,它们协同工作,里格斯将这一概念称为“传感器融合”。这些传感器用于检测汽车周围和正前方的一切。换句话说,它们是汽车的眼睛和耳朵。里格斯指出:“真正的复杂性在于将众多传感器连接到中央计算机或通用处理单元。”。激光雷达在车辆周围发出数百万个激光脉冲,以创建其周围环境的3D地图。图片来源:uux.cn/Waymo。对于更先进的无人驾驶汽车系统来说,这一过程实际上早在无人驾驶的情况下,自动驾驶汽车就已经开始了。例如,Waymo和Zoox让人类驾驶员收集真实世界的数据,并绘制出他们计划部署无人驾驶汽车的道路。这一过程产生了详细丰富的3D数字地图,其中充满了车道分隔符、停车标志和人行横道等重要标记。(如果你见过Waymo和Zoox的车辆在有人开车的情况下在社区里穿梭,那么他们很有可能正在绘制该地区的地图。)这项工作还没有完全完成。汽车不断地绘制路线图,以寻找可能因建筑或其他环境因素而发生的变化。但地图只能走这么远。一旦车辆准备上路,“眼睛”就会通过分散在车辆周围的各种RGB摄像头出现。一辆Waymo汽车有29个摄像头。所有这些数字眼睛结合在一起,创造出汽车周围360度的世界。也有缺点。相机视觉可能难以确定距离,有时会使物体看起来比实际更近或更远。他们在恶劣天气下表现不佳。这就是雷达发挥作用的地方。简而言之,雷达的工作原理是向其他物体发出脉动无线电波。一旦脉冲击中物体,它们就会返回传感器,并显示有关其他物体的有用信息,最明显的是它们的速度和与车辆的距离。许多无人驾驶汽车系统利用雷达来帮助车辆安全地判断它们与行驶中的其他汽车的距离并在周围导航。虽然它可以帮助确定速度和位置,但雷达的精度不足以确定道路上的物体是旧轮胎还是活体动物。如果你曾经见过一辆无人驾驶汽车,车顶上装饰着一个看起来很奇怪的旋转车顶,那就是激光雷达或光探测和测距传感器。激光雷达系统在车辆周围的各个方向上发出数百万个激光脉冲,然后测量这些激光反弹到车辆的速度,然后使用这些信息创建汽车周围环境的令人印象深刻的精确3D地图。这种光脉冲的数字图像可以检测行人、骑自行车的人和其他车辆的存在。它还可以检测地形的变化,这对汽车在坑洼或其他危险周围导航很有用。所有这一切几乎都是瞬间发生的。对于一些科技公司来说,激光雷达的大规模实施曾经过于昂贵,但近年来这些成本呈下降趋势。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气和计算机工程教授、自主安全专家Sayan Mitra告诉《大众科学》杂志,然后,自动驾驶汽车会使用它们的各种传感器来创建周围环境的“数字表示”。Mitra和其他工程师称之为“感知模块”的软件将包括汽车在自己车道上的位置、方向和速度,以及周围车道上的车辆。这些模块还使用深度神经网络(DNN)来尝试实时识别任何物体,无论是行人还是折断的树。配备激光雷达传感器的Waymo车辆已经可以在美国几个城市绘制道路。图片来源:uux.cn/Waymo。这种摄像头、雷达和激光雷达的组合虽然越来越普遍,但并不是唯一被考虑的方法。特斯拉几年前在其FSD堆栈中放弃了雷达,现在只使用摄像头视觉。首席执行官埃隆·马斯克批评激光雷达是一种“拐杖”和“愚蠢的差事”。尽管里格斯和米特拉都表示,特斯拉或其他汽车制造商有一天可能会找到一种仅使用摄像头视觉实现完全自主的方法,但这种方法目前缺乏使用激光雷达所能达到的精度。里格斯说:“它(激光雷达)会告诉你这个物体从太空移动的速度有多快。”。“而且它不会像特斯拉使用FSD时的摄像头那样进行估计。”当事情出错时会发生什么?这就是所有这些无人驾驶系统应该如何工作的,但实际上,它们并不完美。在最近特斯拉犁过鹿的案例中,米特拉表示,错误可能源于车辆的感知模块未能在摄像头图像中可靠地检测到鹿。相对较小的灰色鹿靠在同样灰色的路面上,并与道路上的线条对齐,这可能会导致图像“特征差”。Mitra和Riggs都表示,特斯拉的深度神经网络(DNN)可能没有对从那个角度或位置拍摄的鹿图像进行充分的训练。里格斯说:“如果软件从未遇到过鹿,不知道鹿是什么,也不知道鹿跑过的精确距离或精确速度,那么我对(汽车)会穿过它并不感到惊讶。”。“这是系统可以摄取的信息类型的产物。”工程师和研究人员将这些潜在的意外或训练不足的情况称为“边缘情况”。这些情况可能从相当平凡的(里格斯讲述了一辆四级车辆无法识别挂在卡车后面的拖车的情况)到危及生命的情况。后一种情况发生在去年的旧金山,当时一名行人被一辆汽车撞到,并被扔到附近车道上运行的Cruise自动驾驶出租车下面。据报道,发生了几个技术错误,导致汽车未能看到这名女子。随后,她被拖到车下20英尺处。Riggs说,在这种情况下,自动驾驶汽车制造商根本没有考虑安装摄像头或传感器来寻找车辆下方的行人。里格斯说:“车辆下方没有摄像头,工程师们看不到有人在那里。”。“这确实是没有人想过的事情。”无人驾驶汽车如何应对棘手的选择看到并发现道路上的障碍物只是成功的一半。一旦检测到,车辆需要知道如何响应。在大多数情况下,这意味着踩刹车或转向以避免碰撞。但这并不总是最好的行动方案。如果一辆无人驾驶汽车每次检测到路上的小树枝、灌木丛或雪堆时都必须停下来或进行规避动作,那么它可能走不远。机载AI模型需要确保它们面前的物体确实是树枝,而不是小狗。在其他情况下,突然刹车以避免碰撞也可能造成更大的伤害。Mitra举了一个例子,一辆小型小马冷却器在繁忙的高速公路上从卡车上掉下来,自动驾驶汽车跟在后面,另一辆车跟在自动驾驶汽车后面。Mitra指出,如果无人驾驶汽车为了避开冷却器而急刹车,那么它可能会被尾门追尾,从而导致潜在的堆积。米特拉说:“这不仅仅是为了避开障碍。”。“在许多其他情况下,都会出现乘客安全、他人安全、速度、损坏和舒适度之间的这种权衡。”米特拉接着说,他认为“迫切需要”提高透明度,并就无人驾驶汽车的高层次目标进行公开对话。过去,记者和一些研究人员将这些权衡与哲学中著名的“电车问题”进行了比较。这种功利主义的思想实验于1967年首次提出,其核心是电车司机是否应该主动选择杀死一个人,以防止对更大的人群造成更大的伤害。虽然在理解自动驾驶汽车在危险情况下的反应时,很容易应用同样的思维方式,但里格斯表示,这种比较没有切中要害。自动驾驶汽车接收大量数据并实时对其做出反应,实际上是在使用“一系列概率选择集”。这与任何一位工程师做出的编程决策有着根本的不同。里格斯说:“在这些情况下,车辆都没有做出道德决定。”。“自动驾驶汽车的设计将基本上避免碰撞,并且以一种可能是车辆最佳路径的方式实现。”即使考虑到这些边缘情况,里格斯表示,他仍然看好未来会有更多的无人驾驶汽车上路。与人类不同,自动驾驶汽车在驾驶时不会超速、驶过停车标志或发送短信。这些自动驾驶者也不会分心,也不应该违反法律。他认为,所有这些因素加在一起,意味着AV可能比人类更安全。中佛罗里达大学的早期研究比较了自动驾驶汽车和人类驾驶员的事故率,似乎表明无人驾驶汽车在常规情况下行驶更安全。米特拉表示,随着自动驾驶技术的更广泛推广,需要对自动驾驶软件的安全性进行更多的同行评审研究,以保持公众的信任。里格斯说:“我们越能增加让人类摆脱驾驶决策的东西,我们就越接近道路上的零碰撞。”。“让人们免于死亡是一件好事。”
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