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意识共振的力量 在探索科学与意识的奥秘时,我们常常会发现一些令人惊叹的规律。日本曾经做过一个实验,将许多钟摆放在一起,让它们随意摆动。然而,在短短一分多钟后,这些钟摆竟实现了声音和摆动方向的完全一致。这一现象不禁让我们思考:意识共振是否在现实中一直发挥着重要作用?而这种重要作用的背后,又是否存在着某种能量的支撑?在集体意识的体系中,有一个名词叫作“序参量”。它代表着某个单元对整个群体意识共振的重要作用。当某个单元的序参量能力特别强、数值特别高时,它就能对群体产生巨大的影响。正如伟大的领导者,他以强大的序参量能力,实现了400多万军队的同频共振,这无疑是意识共振的生动体现。正是这种意识共振,让我们能够实现一系列看似不可能的工程。在20世纪中叶,中国在短时间内完成了几万个水库的建设、两弹一星的诞生,以及人民大会堂在10个月内建成等伟大成就。这些成就不仅展现了强大的民族凝聚力,也证明了意识共振的力量。当一个群体的意识高度统一、目标一致时,他们能够创造出令人难以置信的奇迹。意识共振并非虚无缥缈的概念,它在现实中有着实实在在的体现。从微观的钟摆实验到宏观的社会工程,从个体的共鸣到集体的力量,意识共振的力量无处不在。它提醒我们,当人们心往一处想、劲往一处使时,没有什么是不可能的。#同频共振#集体意识#意识能量#意识共振#民族力量#人民有信仰#信仰的力量#教员#超维觉知#超维觉知研习社#觉知觉醒觉悟
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袁岚峰2周前
锚点 | 从0到99%,中国科学家怎么做到的? 袁岚峰:你们的核心指标叫单光子探测效率 这个指标到底是什么意思 尤立星:效率是这样一个定义 我们可以假设 有一百个光子一个一个过来 我能够探测到多少个 比如我能探测到九十个 那我的效率就是百分之九十 我们这个领域的发展 就是从刚开始 可能百分之几的探测效率 然后想办法 就是搞清楚 为什么那些光子没有被探测到 然后我们在探测器端 我们怎么样来把这些问题 把这个原因 一个一个找到 一个一个去解决 我们是从2007年开始相关的研究 花了差不多十几年的时间 在2017年左右我们几乎做到了 百分之九十这样的效率 后面我们再持续努力 在光通讯的1550纳米这个波段 我们现在最好的效率 能做到百分之九十九 这也就意味着 一百个光子一个一个来了 我只漏掉了一个 袁岚峰:那这个算是在国际上最先进的吗 尤立星:对 这是现在国际上报道的一个 最好的结果 袁岚峰:那其他国家的水平怎么样 尤立星:我们在达到(百分之)九十九的 这个测量结果之前 其实一个重要的里程碑 是在2020年 2020年我们首次实现了 百分之九十八的 这样一个探测效率 我们的文章发表了之后 大概两三个月 一个是美国的报道 美国的NIST(国家标准与技术研究院) 的结果 然后还有一个是荷兰的团队 结果是基本上同期 大家都达到同样的水平 差不多都是百分之九十八的 这样一个效率 袁岚峰:所以从2020年以来 你们的进步就是从百分之九十八 提升到百分之九十九 尤立星:对 就是花了很多年 其实只提升一个点 但往往很多时候一个点也很重要 袁岚峰:那当然 因为到了最后这几个(百分点) 难度就是指数级的增长 一束光最弱能弱到什么程度?答案是一个光子。因为光是由光子组成的,如果连一个光子都没有,就没有光了。 中国科学技术大学潘建伟院士团队2020年发布的“九章”光量子计算机,对“玻色子取样”问题超越最强的经典计算机,其中的核心技术之一就是大量的单光子探测器。 中国科学院上海微系统与信息技术研究所副所长尤立星博士,就是九章单光子探测器的提供者,他们在低温电子学与超导纳米线单光子探测方面达到了国际领先。 《锚点》节目中国科学技术大学科技传播系副主任袁岚峰对话尤立星研究员,东方卫视10月15日播出。本片为精彩片段之一。#知识前沿派对 #光子 #单光子探测 #探测效率 #超导
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试验设计与统计分析 试验设计与统计分析是现代科学研究中不可或缺的方法论体系,其核心在于通过科学规划实验流程和严谨分析数据,揭示现象背后的规律。试验设计的科学体系起源于20世纪20年代费希尔的农业试验研究,其三大基本原则至今仍是研究设计的黄金准则:随机化、重复和区组化。随机化能有效消除系统误差,确保各组可比性;重复试验则通过增加样本量提高结果可靠性;区组化则针对已知干扰因素进行分层控制。现代试验设计已发展出丰富的方法体系,包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等传统方法,以及响应面法、正交设计等优化技术。 统计分析方法与试验设计存在天然耦合关系。参数检验中的t检验、方差分析适用于正态分布数据,非参数检验如Wilcoxon秩和检验则应对非正态分布。多元统计分析中的主成分分析、聚类分析能处理高维数据,而回归分析(线性/非线性)则揭示变量间因果关系。贝叶斯统计的引入为小样本研究提供了新思路,机器学习算法则拓展了复杂模式识别的能力。值得注意的是,选择统计方法必须与试验设计类型匹配,例如裂区设计需采用混合效应模型,重复测量数据则需考虑时间相关性。 在农业科研领域,某水稻品种比较试验展示了完整的方法应用链。研究者采用随机区组设计,设置3个品种×5个重复共15个小区,通过控制土壤肥力梯度形成区组。收获后数据经方差分析显示:品种间产量差异显著(F=8.35,p<0.01),进一步Duncan多重比较确定最优品种。该案例中,科学的区组划分消除了土壤异质性干扰,而恰当的统计方法则准确识别了品种效应。 医药研发中的临床试验更具方法学挑战。双盲随机对照试验(RCT)是评价新药疗效的金标准,其设计要点包括:计算满足检验效力的样本量、采用区组随机保证组间平衡、设置安慰剂对照。食品工业中的响应面优化案例同样典型。在开发低糖饼干配方时,研究者采用中心复合设计考察成分因素对感官评分的影响。通过二次多项式模型拟合,找出最佳配比。 展望未来,随着精准医学、智能制造的推进,试验设计将更强调个体化响应建模和实时过程优化。统计分析方法则需要适应边缘计算环境下的流数据分析,开发更强大的高维数据降维工具。无论技术如何演进,科学问题的准确界定、研究设计的严谨规划、数据分析的客观解释,始终是产生可靠结论的基石。研究者应当既避免"统计万能主义"的陷阱,也不陷入"数据恐惧症"的窠臼,在方法创新与实用主义之间保持平衡。
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