宇宙中一半的普通物质去哪了?消失的重子或潜藏于星际空间

作者:小菜 更新时间:2025-04-20 点击数:
简介:对年轻宇宙发出的光进行观察,得到的数据表明,普通物质约占宇宙总质能的5%,但现在能看到的普通物质加起来仅占

【菜科解读】

对年轻宇宙发出的光进行观察,得到的数据表明,普通物质约占宇宙总质能的5%,但现在能看到的普通物质加起来仅占预期物质总量的一半左右,“消失”的一半普通物质去哪了?科学家在最新一期《自然》杂志撰文指出,他们对来自其他星系的快速射电暴进行研究,发现宇宙中“消失”的一半普通物质其实潜伏于星际空间。

这些“消失”的普通物质由质子和中子等重子组成,困扰了宇宙学家近20年。

虽然他们一直怀疑,这些物质隐藏在星系之间,“但我们无法确切地探测到它们,因为它们非常分散,也没有发出璀璨的光。

”荷兰阿姆斯特丹大学天体物理学家贾森·赫塞尔说。

厘清星际空间中所有重子的方法是依靠其他星系发出的快速射电暴FRB,它们可能由中子星或黑洞周围的高能活动产生。

即使无人知道这些FRB产生的原因,它们也可以充当有用的重子探测器。

FRB的高频、高能无线电波比其低频波更快穿过星系物质。

FRB脉冲波穿过的星际物质越多,它的低频波落得越远,当无线电信号到达地球时就产生了可检测到的拖尾现象。

美国加州大学圣克鲁兹分校天体物理学家科萨维尔·普罗查斯卡及其同事研究了来自5个星系的5个FRB——由“澳大利亚平方公里阵列探路者”ASKAP射电望远镜检测到。

对每个FRB,研究人员比较了不同频率无线电波的到达时间,以计算这些FRB在穿越星际空间时遇到的重子的数量,然后,利用FRB所在星系与银河系之间的距离,计算出了该路径的重子密度。

研究表明,银河系与5个FRB宿主星系之间的平均物质密度约为1个重子/立方米。

普罗查斯卡说,银河系中的物质密度约为星际物质密度的一百万倍,这显得星际物质“非常稀疏”,但所有这些物质加在一起,足以解释宇宙中消失的普通物质,使普通物质占现代宇宙总质能5%左右。

总编辑圈点

宇宙的大部分物质,都未曾对人类露出真容。

除了95%的暗能量和暗物质,剩下的5%的“正常物质”里,也有一半不知所踪。

遥远宇宙中,会突然出现短暂而猛烈的无线电波暴发,时间短,能量强,这就是FRB。

此次能发现数个FRB,也要多亏了位于澳大利亚的ASKAP,这是一个由36个无线电天线组成的阵列。

从FRB得来的信息显示,人类对普通物质构成的基本判断没什么问题,一部分普通物质,确实漂浮在无垠的星际空间中。

深入探索深度技术:理解背后的原理与实际应用

在当今瞬息万变的科技世界中,"深度技术"已逐渐成为各行业的核心驱动力。

随着计算能力和数据获取的增多,深度学习、人工智能以及物联网等新技术被越来越多地应用于提升产品质量和用户体验的领域。

本文将通过深入分析这些技术的原理与实际应用,揭示它们在改善硬件产品质量、优化系统使用以及故障解决方面的潜力。

工具原料:系统版本:Windows 11, iOS 17品牌型号:Dell XPS 13 (2023), iPhone 14 Pro软件版本:TensorFlow 2.11, PyTorch 1.10一、深度学习的原理与应用深度学习作为人工智能的重要分支,其基础是模拟人脑神经网络的多层结构,通过海量数据训练模型以实现自动化决策和预测。

深度学习的强大之处在于其能处理原始数据并自动进行特征提取。

例如,在图像识别中,深度学习可分析图像的像素级信息并识别特定模式,大幅提升识别准确度。

在实际应用中,深度学习已被广泛用于智能手机的摄影系统。

以iPhone 14 Pro为例,其借助深度学习算法能够实现实时图像增强,如夜间模式和人像光效。

这不仅提升了用户拍照的体验,也提高了硬件的竞争力。

二、人工智能提高系统使用效率人工智能技术的进步让操作系统更智能、更高效。

Windows 11通过引入AI助手和改进的任务管理,使用户能够更快速地完成工作。

例如,自动化助手可以根据用户习惯推荐应用程序或展示日程安排,从而优化时间管理效率。

在智能手机平台上,AI则通过学习用户的使用模式来优化电池使用性能。

例如,基于AI的智能电池管理系统可以预测并供给能量,减少不必要的电池消耗,延长设备的续航能力。

三、物联网助力故障诊断物联网技术通过连接设备与网络,使得硬件故障诊断变得更加高效。

借助传感器和实时数据采集,系统能及时发现并修复潜在问题。

例如,在智能家居系统中,采集到的温度数据可用于检测供暖设备的异常,从而避免故障的发生。

在车联网中也同样如此,许多制造商已开始利用物联网技术进行车辆的远程监控与故障诊断。

实时数据传输能够让系统自动分析车辆状态并提出维护建议,为用户节省了大量的时间与费用。

拓展知识:大数据的作用在深度技术中的价值同样不可忽视。

无论是深度学习、AI还是物联网,它们的有效运行都依赖于大量的数据。

数据不仅决定了模型的训练效果,也影响到整个系统的响应速度与稳定性。

在未来,随着数据分析与处理技术的进步,我们可以期待更为精准和个性化的智能解决方案。

对于企业而言,实施这些深度技术不仅要求技术的积累,也需要策略上的变革。

企业应积极探索数据驱动的运营模式,以应对市场快速变化的需求。

探索事件中某男子在印度发现奇特生物

在印度新闻上所报道的一个探索事件,就是某男子在丛林当中发现了奇特的生物,并且将其拍摄了下来,这组照片不断的在网络上传播,受到了许多人的关注,那么这一组奇特的生物是否具有一定来源的,如果通过世界上对于相关生物的记录,是否能够将其种类推断出来呢? 在该事件爆发出来之后,许多的科学家也已经关注了这个奇特的探索事件,所以进行了一系列的实验,并且进行了许多生物类型的查询,发现图片上的奇特生物是完全没有踪迹可循的,所以许多人都推测这个生物是外太空来的。

而且如果我们仅仅推测这个生物的来源,并不能够对于生物的各方面信息有更多的了解,因为毕竟奇特生物可能会影响地球环境,也有可能会对于人类生活造成一定威胁,所以仔细去搜寻该生物的踪迹是十分关键的外星人学说,是不能够完全否认的,而且通过一系列资料的查询,既然不能够搜索到该生物的踪迹,那么外星人存在就具有了更高的可信度。

现在各大网络上都散布了各种各样的探索事件,可能是在某一个地区发现了奇特的生物,也有可能是在某一个地区发生了奇特的事件,无论是怎样奇特的事件,引起了人们更多的关注,这一些探索事件组合在一起,都越发的证实了外星人是有可能出现在地球上的,菜叶说说,从外星人说出发进行该事件的探索,却能够具有更多新的发现。

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Tag: 宇宙大神秘谜案
               

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