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[转载]10月份北京二手房成交均价相比上月↓1.21%
sincos 2012-11-16 13:45
[转载]10月份北京二手房成交均价相比上月↓1.21%
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日益壮大的DSEF成员-D.S. Ecology Forum in IBCAS
xushanlichen 2012-11-14 22:14
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[转载]钓鱼岛
aaa0 2012-9-22 00:55
有意思
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混入游行队伍中的日本间谍 :孰料?
hailang0 2012-9-18 14:38
原来是日本的“暴民”在亵渎中华的抗日运动!
个人分类: 中日必有一战|380 次阅读|2 个评论
海峡惊现无数战斗机 中日必有一战
热度 1 hailang0 2012-9-13 10:16
我军战机24小时昼夜大强度对抗演练 打吧,打吧!失去的国土,没有武力,光靠外交,没辙! 首页 上一页 下一页 尾页
个人分类: 国事|218 次阅读|3 个评论
人类智慧的起源?
gzchengzhi 2012-8-21 11:53
人类智慧的起源?
  网上经常看到一些有趣照片,其中更是有一些令人深思。   下面的这两张照片就很有意思,它们是南非摄影师丹尼尔(Daniel Dolpire)在坦桑尼亚拍摄到的,反映的是六只雄狮悠闲地坐在一土堆上向远处张望。         我们知道,狮群中通常只有一只雄狮,其他的都是母狮和小狮子。照片上的这几只雄狮聚集在一起,说明这是六只被逐出狮群的雄狮,因为没有家庭,就只能在外面悠闲地过日子了。   这么悠闲的雄狮聚集在一起,吃饱喝足了,向远处张望,当然不是摆姿势照相那么简单,从他们的眼神中可以看出,这些雄狮们大脑神经网络在高效率地运行着。他们在观察和思考问题!   如果他们的肚子很饿,则他们一旦观察到猎物以后,马上就会奔跑过去捕猎。不过现在看起来这些狮子比较悠闲,因此他们的观察和思考层次就会超越一些动物基本需求的东西。比如看看天上的云彩如何漂移、远处的植物如何随风摇曳……   显然这种思考是有助于促进这些雄狮的智力水平上升的。这与母狮子为主体的狮群形成了明显的对比。与雄狮不同,母狮有更重要的繁殖后代的任务,故不会有这么悠闲的时间来观察世界,智力会始终维持在一个合适的水平上。这也是狮子等动物智力不能够达到人类水平的原因。   由此我们可以设想,古猿为何能够进化成人,其背后的原因是否也与此有关?   我们可以设想一下,当年古猿的生活也是如同现在的狮子一样。猿群之中母猿占大部分,雄性必须竞争以后才能成功进入猿群生活,而竞争失败的雄猿则流落四处。或许正是这样才使得这些雄猿没有生活压力,吃饱喝足以后悠闲地聚集在一起,观察自然并进行交流,最终促进古猿智力的增长,为古猿进化成人奠定基础。   不过古猿和现在的雄狮还是有区别的,一方面作为灵长类,古猿更适合使用工具;另一方面,从现在的猴群等灵长类群体来观察,猿群之间的竞争不如狮群那么激烈。   人类智力起源问题搞清楚与否,也会改变我们现在各种教育起源的观点。首先生物起源学说就不太合理了。原因在于养育下一代是任何动物的本能,生物起源学说不能解释为何动物界中不存在教育。其次心理起源也不太合适。毕竟如果没有人类对自然的思考,何来人类复杂的心理活动?目前也有证据证实很多动物都有非常复杂的心理活动,超越了简单的条件反射作用。   或许应该建立一种 “教育的智慧起源学说”。内容包括那些被赶出猿群的雄性古猿不断观察自然、思考自然,进而发展出复杂的智力水平,然后结合动物养育后代的本能、猿群中复杂的心理动力学机制,导致教育的产生。      图片引自:   http://www.telegraph.co.uk/news/picturegalleries/picturesoftheday/9477048/Pictures-of-the-day-15-August-2012.html
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Power Law ?Rank for Internet Users of the World
jerrycueb 2012-8-18 23:30
Power Law ?Rank for Internet Users of the World
数据加密: Internet Users of the World.rar 名次函数的高端都符合幂律? http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=2024do=blogid=602409 Rank Country Internet Users per Capita Date (total) (users) (per cent) 1 China 298,000,000 22.4 2008 2 United States of America 231,000,000 76 2008 3 Japan 90,910,000 71.4 2008 4 India 81,000,000 7.1 2008 5 Brazil 64,948,000 33.8 2008 6 Germany 61,973,000 75.2 2008 7 Great Britain Northern Ireland 48,755,000 80 2008 8 Russia 45,250,000 32.2 2008 9 France 42,912,000 69.1 2008 10 Korea (South) 37,476,000 76.1 2008 11 Indonesia 30,000,000 12.6 2008 12 Spain 25,240,000 62.3 2008 13 Canada 25,086,000 75.5 2008 14 Italy 24,992,000 43 2008 15 Turkey 24,483,000 34.1 2008 16 Mexico 23,260,000 21.2 2008 17 Iran 23,000,000 34.9 2008 18 Vietnam 20,834,000 24.2 2008 19 Poland 18,679,000 48.5 2008 20 Pakistan 18,500,000 11 2008 21 Colombia 17,117,000 38 2008 22 Malaysia 16,903,000 66.9 2008 23 Thailand 16,100,000 24.6 2008 24 Australia 15,170,000 73.6 2008 25 Taiwan (Rep. of China) 15,143,000 66.1 2008 26 Netherlands 14,273,000 85.7 2008 27 Egypt 11,414,000 14 2008 28 Argentina 11,212,000 27.6 2008 29 Nigeria 11,000,000 8 2008 30 Ukraine 10,354,000 22.5 2008 31 Morocco 10,300,000 30 2008 32 Sweden 8,100,000 89.5 2008 33 Saudi Arabia 7,700,000 27.3 2008 34 Belgium 7,292,000 70.1 2008 35 Venezuela 7,167,000 27.1 2008 36 Peru 7,128,000 24.4 2008 37 Romania 6,132,000 27.6 2008 38 Czech Republic 6,028,000 59 2008 39 Austria 5,937,000 72.4 2008 40 Hungary 5,873,000 59.1 2008 41 Switzerland 5,739,000 75.7 2008 42 Philippines 5,618,000 6.1 2008 43 Chile 5,456,000 33.2 2008 44 Denmark 4,579,000 83.5 2008 45 Portugal 4,476,000 41.9 2008 46 Finland 4,383,000 83.6 2008 47 Greece 4,253,000 39.7 2008 48 Sudan 4,200,000 10.4 2008 49 South Africa 4,187,000 9.6 2008 50 Hong Kong 4,124,000 58.8 2008 51 Algeria 4,100,000 12.1 2008 52 Norway 3,935,000 84.7 2008 53 Slovakia 3,566,000 65.4 2008 54 Syria 3,565,000 18.1 2008 55 Singapore 3,370,000 73.1 2008 56 Kenya 3,360,000 8.9 2008 57 Belarus 3,107,000 32.1 2008 58 New Zealand 3,047,000 73 2008 59 Serbia 2,936,000 28.9 2008 60 United Arab Emirates 2,922,000 63.2 2008 61 Ireland 2,830,000 68.1 2008 62 Tunisia 2,800,000 27 2008 63 Bulgaria 2,647,000 36.4 2008 64 Uganda 2,500,000 8 2008 65 Uzbekistan 2,469,000 8.7 2008 66 Kazakhstan 2,300,000 15 2008 67 Lebanon 2,190,000 55.1 2008 68 Dominican Republic 2,147,000 22.6 2008 69 Israel 2,106,000 29.6 2008 70 Guatemala 1,960,000 15.1 2008 71 Croatia 1,880,000 41.9 2008 72 Lithuania 1,777,000 49.8 2008 73 Jamaica 1,540,000 54.9 2008 74 Jordan 1,500,000 24.2 2008 75 Azerbaijan 1,485,000 18.2 2008 76 Costa Rica 1,460,000 34.8 2008 77 Cuba 1,450,000 12.7 2008 78 Zimbabwe 1,421,000 11.5 2008 79 Uruguay 1,340,000 38.5 2008 80 Ecuador 1,310,000 9.4 2008 81 Bosnia Herzegovina 1,308,000 28.5 2008 82 Latvia 1,254,000 55.8 2008 83 Sri Lanka 1,164,000 5.5 2008 84 Slovenia 1,126,000 56.1 2008 85 Georgia 1,024,000 22.1 2008 86 Senegal 1,020,000 7.9 2008 87 Bolivia 1,000,000 10.8 2008 87 Haiti 1,000,000 11.2 2008 87 Kuwait 1,000,000 38.5 2008 87 Puerto Rico 1,000,000 25.3 2008 91 Ghana 997,000 4.3 2008 92 Panama 934,500 28.4 2008 93 Paraguay 894,200 13.1 2008 94 Estonia 888,100 67.9 2008 95 Kyrgyzstan 850,000 15.9 2008 95 Moldova 850,000 19.7 2008 97 Macedonia 847,900 41.1 2008 98 El Salvador 826,000 11.7 2008 99 Cameroon 725,000 3.9 2008 100 Zambia 700,000 6 2008 101 Cote d'Ivoire 660,000 3.6 2008 102 Honduras 658,500 8.6 2008 103 Tajikistan 600,000 8.3 2008 104 Bangladesh 556,000 0.4 2008 105 Angola 550,000 4.4 2008 106 Tanzania 520,000 1.3 2008 107 Afghanistan 500,000 1.5 2008 108 Nepal 499,000 1.7 2008 109 Albania 471,000 13 2008 110 Oman 465,000 14 2008 111 Qatar 436,000 47 2008 112 Bahrain 402,900 56.1 2008 113 Luxembourg 387,000 79.6 2008 114 Mauritius 380,000 29.8 2008 115 Yemen 370,000 1.6 2008 116 Ethiopia 360,000 0.5 2008 117 Palestinian Territories 356,000 8.6 2008 118 Mozambique 350,000 1.6 2008 118 Togo 350,000 6 2008 120 Cyprus 334,400 42.2 2008 121 Mongolia 330,000 11 2008 122 Libya 323,000 5.2 2008 123 Madagascar 316,100 1.6 2008 123 Malawi 316,100 2.3 2008 125 Iraq 300,000 1.1 2008 125 Rwanda 300,000 2.9 2008 127 Montenegro 294,000 43.4 2008 128 Congo (Dem. Rep.) 290,000 0.4 2008 129 Macau 259,000 56.2 2008 130 Iceland 250,000 82.1 2008 131 Trinidad Tobago 227,000 21.7 2008 132 Brunei 217,000 56.9 2008 133 Guyana 205,000 26.6 2008 134 Eritrea 200,000 4 2008 134 Mali 200,000 1.6 2008 136 Malta 198,800 49.3 2008 137 Armenia 191,000 6.4 2008 138 Barbados 188,000 66.7 2008 139 Nicaragua 185,000 3.2 2008 140 Benin 160,000 1.9 2008 141 Congo (Republic) 155,000 4 2008 142 Burkina Faso 140,000 0.9 2008 143 Chad 130,000 1.3 2008 143 Laos 130,000 1.9 2008 145 Botswana 120,000 6.5 2008 145 Papua New Guinea 120,000 2 2008 147 Gambia 114,200 6.6 2008 148 Namibia 113,500 5.4 2008 149 Myanmar 108,900 0.2 2008 150 Bahamas 106,500 34.6 2008 151 Fiji Islands 103,000 11.1 2008 152 Cape Verde 102,800 24.1 2008 153 Somalia 102,000 1.1 2008 154 Saint Lucia 100,000 57.8 2008 155 French Polynesia 90,000 31.8 2008 155 Gabon 90,000 6.1 2008 155 Guinea 90,000 0.9 2008 158 New Caledonia 85,000 37.8 2008 159 Niger 80,000 0.6 2008 160 Turkmenistan 75,000 1.4 2008 161 Cambodia 74,000 0.5 2008 162 Lesotho 73,300 3.4 2008 163 Maldives 71,700 18.9 2008 164 Saint Vincent the Grenadines 66,000 55.7 2008 165 Antigua Barbuda 65,000 93.1 2008 165 Burundi 65,000 0.7 2008 167 Andorra 59,100 81.6 2008 168 Bermuda 51,000 76.7 2008 169 Suriname 50,000 10.5 2008 170 Swaziland 48,200 4.3 2008 171 Guernsey 46,100 70.1 2008 172 Mauritania 45,000 1.3 2008 173 Bhutan 40,000 5.9 2008 174 Faroe Islands 37,500 77.1 2008 175 Guinea-Bissau 37,100 2.5 2008 176 Greenland 36,000 63.9 2008 177 Belize 34,000 11.3 2008 178 Seychelles 32,000 38.9 2008 179 Virgin Islands of the US 30,000 27.7 2008 180 Jersey 29,000 31.7 2008 181 Dominica 27,500 37.9 2008 182 Sao Tome and Principe 24,800 12 2008 183 Aruba 24,000 23.6 2008 183 Grenada 24,000 26.6 2008 185 Cayman Islands 23,000 48.1 2008 185 Comoros 23,000 3.1 2008 185 Liechtenstein 23,000 66.7 2008 188 Monaco 22,000 67.1 2008 189 Liberia 20,000 0.6 2008 190 Central African Republic 19,000 0.4 2008 191 San Marino 17,000 56.7 2008 191 Vanuatu 17,000 7.9 2008 193 Micronesia, Federated States of 16,000 14.9 2008 193 Saint Kitts Nevis 16,000 40.4 2008 195 Sierra Leone 13,900 0.2 2008 196 Djibouti 13,000 2.6 2008 197 Equatorial Guinea 12,000 1.9 2008 198 Solomon Islands 10,000 1.7 2008 199 Samoa 9,000 4.1 2008 200 Tonga 8,400 7.1 2008 201 Gibraltar 6,500 23.2 2008 202 Cook Islands 5,000 22.8 2008 203 Anguilla 4,500 31.9 2008 204 Tuvalu 4,200 34.5 2008 205 British Virgin Islands 4,000 18.8 2002 206 Falkland Islands 2,800 89.2 2008 207 Marshall Islands 2,200 3.5 2008 208 Kiribati 2,000 1.8 2008 209 East Timor 1,800 0.2 2008 210 Montserrat 1,200 12.5 2008 210 Wallis and Futuna 1,200 7.3 2008 212 Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha 1,100 14.5 2008 213 Niue 1,000 69.3 2008 214 Tokelau 800 55.8 2008 215 Christmas Island 464 16.7 2001
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2012.07.16
gogowang 2012-7-16 16:12
2012.07.16
已经送出去两本论文了 23号再送给王老师 开学送盲审 估计10月底也差不多意见回来了 不出意外的话,应该在10月底 11月初 进行答辩了 6号交论文到现在一晃10天就过去了,还真是“人无压力轻飘飘” 什么也没干 无所事事的 买了个ssd硬盘还比较爽 有点迷茫的感觉
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虚实空间的统一表示
gzchengzhi 2012-6-9 19:28
虚实空间的统一表示
  虚实空间的界限在于光速。超过光速为虚空间,小于光速为实空间。   如果从相对论的公式可以看出二者之间的区别。但其中的物理规律需要用独立的方式来表示。这里采用一种新的方法来实现对这种虚实空间的统一表示。      图1 两个空间的对比   用一个圆形来表示虚实空间。R为圆形半径,这样相同半径的地方就形成了一个园。   光速和半径R之间的关系:   \   设虚实空间分界面对应的半径为R=1,圆形内部为虚空间,外部为实空间。我们现在看得见的宇宙位于园形外部。   在虚空间中,物质运动的速度vc,而在实空间中,物质运动的速度vc.   与洛伦茨变换之间的关系:   \   \   在R1时, $\gamma \approx -iR$
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还存在最终解决问题的可能
gzchengzhi 2012-5-23 15:04
还存在最终解决问题的可能
  前文通过计算发现按照目前的生活方式,人类在地球上繁衍的时间可能不会超过当年中生代的恐龙。这是一个令人伤心的结论。不过通过观察灭绝方程的解,我又发现,其实还是有其他的解决方案的。这就是通过观察方程不同的解对应的条件。如果人类社会的发展能够满足这些发展条件,在不牺牲现在生活的舒适性的前提下,人类还可以延续更长的时间。   第一种解的分析      图1 振荡上升的解      图1显示了在所有灭绝因素A i 衰减速度比较快的情况下,生物种群数量呈现振荡式上升的趋势。而从“ 灭绝方程近似解 ”两篇博文的理论分析结果来看,在时间足够长以后,种群数量将进入快速指数增长阶段,不再出现大幅度振荡。此时就要考虑马尔萨斯引入的种群内部相互竞争或资源限制的非线性项了。通过该非线性项,可以促使种群最终维持在一个稳定的数量上——基本上不出现剧烈增加和衰减的现象。   目前所要做的工作就是寻找那些可能影响人类生存的短期灭绝因素,然后想办法加快这些因素衰减。比如重金属污染和温室气体,现在能否获得一种快速消除这些污染的技术?能否确保消除这些污染因素不会产生新的污染问题?   第二种解的分析      图2 与古生代以来的数据比较一致的情况      图2显示的情况也有解决的方法。注意到图中导致种群最终灭绝的是蓝色的曲线。目前的困境是还不能确定蓝色曲线的意义。但是想信这一因素是存在的,否则所获得数值解不会跟实际的情况符合的这么好。   这一因素如果是生物死亡腐化以后形成石油、煤炭等非常稳定而长期存在于地球环境之中的物质。那为何这些因素的存在对生物有害?现在的人类不断消耗这些化石资源是否反而有利地球上生物的生存?如果这一因素是宇宙中各种有害射线、物质在地球上的累积效应等,那应该如何应对?又或者是整个太阳系的演化过程使然?按照人类已经具备的智慧,如果能够确定找出这样的因素,相信是能够寻找出有效的方法来消除这一因素的影响的,则人类的历史还是可以有效延续更长时间的。
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协同智能计算系统赖以生成的标准化与个性化融通融合的数据库
geneculture 2012-1-21 10:16
协同智能计算系统赖以生成的标准化与个性化融通融合的数据库
日期 :2012/1/19 黑暗流浪鹰 21:26:17 邹叔叔,我大概看了一下您的博客,佩服佩服 黑暗流浪鹰 21:26:28 有些问题还想请教 ~ 黑暗流浪鹰 21:30:31 对 广义的语言或者符号 分为 四种类型 分别处理,尤其 意、义的区分 十分重要。而这一区分的 前提 是能够识别出一个 本真信息 ,这就要求有一个近乎 全知 的数据库 可供比对 。如果没有,对某些跨文化的信息在不同领域含义的解读 可能就会 产生偏差, 例如 龙这个文化符号 在东西方的解读 就是大为不同的。 黑暗流浪鹰 21:31:14 结合 语境 对同一个符号进行 区别性阐释 是否能通过您的这个系统来 快速实现 呢? 黑暗流浪鹰 21:33:48 另一点跟我的工作多少相关:目前我做 投资分析 ,会频繁接触一个企业包括生产现场、企业内部人员、财务数据、行业第三方数据、行业咨询人员等 多方面信息 , 综合度 比较高,而 有效识别出 其中的 关键信息 依靠的其实是 常年进行重复工作所积累的经验、其实是一种感性和直觉的判断 。 黑暗流浪鹰 21:38:01 对于 还没有长期工作经验的人 来说,如何才能 用您的办法 对信息 先编码、后识别 ,找到对 投资决策 比较 关键的几块重点突破 ? 是的。有。 能。 “综合度”高的集合,也就是:杂多集合。 你邹叔叔我的办法就是:首先,把“综合度”高的集合(即:杂多集合)分解成一系列的标志集合、分层集合和单一集合,进而,再从中找出关键的标志和层次乃至它们之所以被派生出来的一系列单一元素,最后,便可有针对性地从一系列单一集合可构造出的分层集合以及由此被具体用户选订的同时也是计算机辅助统计分析的三大类理想分类集之中提炼出具体的若干应对参照系——这就是协同智能计算系统赖以生成的标准化与个性化融通融合的那个你说的“ 近乎 全知 的数据库 ”,即:广义语言形式和多科知识内容及其相互之间存在的一系列纽带关系背后的序位关系(本真信息)。 融智学发现:三个特有的不等式 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=94143do=blogid= 527407
个人分类: 融智学前期探索|1529 次阅读|2 个评论
[转载]Useful tools for VASP users
ywmucn 2011-9-8 15:41
Useful tools for VASP users Here are links to some tools which I hope VASP users will find useful. Vaspview This program can be used to visualize the calculated charge density (CHGCAR). Unfortunately not really publication quality figures? Also, seems to require an infinite amount of computer horsepower to work well, especially when you want to view equipotentials. Transition State Tools for VASP A site with tools e.g. for NEB calculations. Formerly known as the Jónsson group vasp page, now apparently done in collaboration with another group. Especially their Script collection contains a lot of useful small scripts. VASP freeware Some VASP utilities by Dr. Jürgen Furthmüller, one of the VASP developers. Contains source for some extra stuff, e.g. for calculating optical properties. LEV00 TETR manual Manual of the lev00 and tetr utilities. These utilities are very useful, although somewhat cumbersome to use. You can use this matlab script to plot the charge density generated with lev00. Note that this matlab script works correctly only when the size of the plot in the x and y directions are equal; the vasputil_chgplaneplot script, part of vasputil (see below) does not have this restriction. Update 2008-02-21: lev00 has been converted to Fortran 95 and now uses dynamic memory allocation, so you no longer need to recompile it again and again and again for every system, making it no-longer-cumbersome! OpenDX Somewhat gigantic, complicated and slow. It is however very useful. With the help of lev00, opendx and for example this net file (i.e. script for opendx) you can create nice charge density pictures. Charge density in OpenDX A C program and some net files that can be used to plot charge density with OpenDX. v2xsf A tool to convert VASP files to XCrysDen format. Python Python is an awesome very high level programming language. Together with the IPython enhanced interactive prompt and the matplotlib plotting library, Python provides an interactive scientific analysis environment like R or MATLAB, except with a nice general purpose programming language and open source. R A very good open source statistics program with plotting capabilities. It is a clone of the popular S and S-plus statistics programs. Grace A plotting program with a GUI. Successor to the famous xmgr program. jmol A simple molecule viewer. There are zillions of molecule viewers around, and I haven't tested all of them. VMD A molecular visualization program. Like jmol, but much more advanced. Newer versions have direct support for some VASP file formats, including POSCAR and CHGCAR. p4vasp A graphical VASP utility program. My own VASP utility Vasputil (older website here ), a VASP utility package. Vasputil contains a Python library that can be used to create your own analysis utilities or to analyze stuff interactively, and a set of command line utilities. These can be used to measure and manipulate various stuff in POSCAR files, do simple arithmetic on charge density files, in conjunction with lev00 plot charge density in a plane, and so forth. As of vasputil 5.0, vasputil is now a 100 % pure Python package. This should make it easier to install and develop (contributions welcome!). For information on the older vasputil 4.x, that contained some utilities not available in vasputil 5.0, see the README-4.3 . You can download all available version from the link above. Other stuff syshwinfo syshwinfo is a collection of tools to gather system information (CPU, memory, HD, OS version, etc.) from Linux systems. It contains a simple command-line tool, and a set of CGI scripts and an agent program that can be used to gather information about a number of computers and store them centrally in a database. Download it here . VASP benchmarks on kvartsi I have made some notes and benchmarks about running VASP on the Linux/dual Opteron/GbEth/pgf90 cluster "kvartsi". See here .
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czyu 2010-5-5 16:38
MDI Jade users Handbook.pdf MDI Jade users Handbook.pdf
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