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方舟的小心脏瞬间骤停。
全场这么多教授和专家，其他人都没有说话，唯独身份最高的那位跳出来。
这就仿佛你打一个升级的单机游戏，才打到一半，等级还没有加满，最终Boss就跳出来说，我想要和你过两招。
“你的加密算法思路很不错，但是前面采用的随机算法却有些配不上后面这么优秀的搜索算法。我建议你照我说的修改一下子。
在第七行，通过3种理想状态的假设，寻优搜索的位置和路径的更新公式如下:
xit+1=xit+α⊕L(λ)，i=1，2，..，n(1)
式中：xi为第i个数据在第t次迭代的位置，用于控制步长的搜索范围，其值服从正态分布。
在式(1)中，L(λ)L(\lambda)L(λ)为Ｌéｖｙ随机搜索路径，随机步长为Ｌéｖｙ分布
L(s，λ)~s?λ，(1<λ≤3)式中：—由前面的计算得到的随机特征。
从你的上式可以看出，该迭代方式是一个随机漫步的过程。由于其随机游动特征，局部极值点附近往往会出现新解，因此这样的短步长搜索更加有利于提高解的质量。另外，距离局部最优值较远的地方也存在新解，偶尔的大步长探索，使得算法不容易陷入局部极值点。
对于这样的问题，我个人建议更改一下步骤的顺序：
步骤1定义目标函数f(X)，X=(x1，...，xd)Tf(X)，X=(x_1，...，x_d)^Tf(X)，X=(x）函数初始化，并随机生成多个数据保存的初始位置Xi(i=1，2，...，n)X_i(i=1，2，...，n)X(i=1，2，...，n)，设置数据大小、问题维数、最大迭代次数等参数；
步骤2选择适应度函数并计算每个数据位置的目标函数值，得到当前的最优函数值；
步骤3记录上一代最优函数值，利用式(1)对其他鸟窝的位置和状态进行更新；
步骤4现有位置函数值与上一代最优函数值进行比较，若较好，则改变当前最优值；
步骤5通过位置更新后，用随机数r∈[0，1]r\in[0，1]r∈[0，1]与PPP对比，若r>Pr>Pr>P，则对xt+1x^{t+1}xt+1进行随机改变，反之则不变。
步骤6若未达到最大迭代次数或最小误差要求，则返回步骤2，否则，继续下一步；
步骤7输出全局最优位置...”
“以此来使得数据进行”
2021年12月3日，天格计划的GRID-02天文立方星载荷观测到的宇宙伽马射线暴事例GRB210121A及其物理分析的论文在线发表在《美国天体物理学报》（TheAstrophysial）上。南京大学与清华大学天格团队合作完成了这次天格观测数据的处理和物理分析。这是天格计划首篇正式发表的伽马暴科学观测结果，也是国际上同类微纳卫星（指质量小于10千克、具有实际使用功能的卫星）伽马暴探测项目中，首例取得科学发现和论文发表的伽马暴事例。这项工作表明该类微纳卫星在空间天文粒子探测、前沿天文科学观测等方面具有广阔的应用前景。
“天格计划“是一个以本科生学生团队为主体的空间科学项目，其主要科学目标为寻找与引力波、快速射电暴成协的伽马暴以及其它高能天体物理瞬变源。其特色是利用立方星(分米级别的小卫星模块)平台，搭建由多个小卫星组成的全天伽马射线暴监视网络，用以探测和定位伽马射线暴等天体瞬变源。相比于综合型、高功率的大型卫星，如美国航空航天局(NASA)将于2021年底发射的质量高达6.2吨、成本已逾数百亿美元的詹姆斯·韦伯空间望远镜(JWST)，立方星具有模块化、低成本、短周期的特点，能够实现大卫星无法实现的快速发射、多颗组网、全天覆盖，还可以降低风险与成本。天格计划预计利用10-24颗立方星在500-600公里的近地轨道进行组网，在2018～2023年内逐步完成。这一方案能够实现对短伽马射线暴真正的全天覆盖探测，并可通过时间延迟和流强调制的方式实现有效定位，可保证不错过任何一次与引力波暴发成协的短伽马射线暴，有着重要的科学意义。
2016年，天格计划由清华大学工程物理系和天文系共同发起，目前有南京大学、中科院高能所等20余所高校和研究所共同参与合作。南京大学、BJ师范大学等高校的天格团队也将完成卫星载荷的研发调试。截至目前，天格计划已于2018年10月、2020年11月和12月分别发射了三颗天格卫星。天格02星(GRID-02，见图2)已积累了5个月的科学数据，其首批科学数据已被国家空间科学数据中心接收，未来将对科学界保持开放共享。
南京大学天格团队自2018年成立以来，在江苏省双创计划、南京大学天文与空间科学学院、南京大学双创办公室等的有力支持下，成立了创新团队，充分发挥团队的天文专业优势，开发了科学数据产品分析的流程管线(pipeline)，设置了富有特色的科创融合课程，展开对小卫星探测器的研发。目前，南大天格团队已经成功完成了首颗南大-川大合作天格立方星——天宁星——载荷的地面试验，预期于2022年3月发射。同时，南京大学天格小卫星团队经过1年半的研发、设计、实验论证，于2021年10月最终确定了自主设计的第二颗立方星——应天星——的载荷设计方案。该方案使用可编程逻辑门(FPGA)芯片替代原有的单片机（MCU）芯片，充分利用可编程逻辑的并行性、高性能和灵活性等特点。这个方案在本领域内具有前沿创新性和独特性，充分体现了了以学生为主体的小型项目的灵活性和创新性。
天格计划的主要科学观测目标是伽马射线暴。宇宙伽马射线暴是人类已知最剧烈的天体物理过程之一，是天体物理领域的研究前沿。2020年11月清华大学天格计划团队研制发射的天格02星载荷成功开展持续科学观测，已获得首批几十例伽马暴事例的候选体。2021年1月21日，天格02星观测到GRB210121A伽马暴事例（图1），该事例也被我国怀柔一号（GECAM，极目）卫星、慧眼（HXMT）卫星和美国费米（Fermi/GBM）卫星所确认。有趣的是，GRB210121A在近万个伽马暴样本中的统计分布中处于很特殊的地位。其持续时间大约为13秒，具有明显的长暴特征（长于2s的伽马暴被定义为长暴）。通过使用截断幂率谱(CPL;cutoffpower-law)模型对观测数据进行拟合，研究团队发现GRB210121A的谱指数偏硬，高于同步辐射限制的低能谱指数上限，此外其峰值能量(Ep)很硬，在第一个脉冲的时候由硬到软，但是即使在最后的爆发阶段也始终居高不下。高能量伽马射线光子总是比低能量光子更早到达，这一现象被称为谱延迟(Spectrallag)，在GRB210121A中同样观测到这一现象，并且在相对于ΔE的图像中显现出一个拐点，这一现象有可能用于对洛伦兹破缺效应的限制。
研究团队进一步通过该伽马暴的谱指数初步判断其属于光球模型，利用多色黑体的模型进行拟合得到了很好的效果。理论上伽马暴的峰值能量应小于等于黑体所释放的最大能量，通过这一限制可以求出光球模型的半径范围，利用物理的光球模型对GRB210121A进行拟合，得到其半径为几百千米，正好处在光球模型的半径限制内，同时这一模型也限制了该伽马暴的红移位于0.14到0.46的范围内。通过Ep-Eiso的统计相关关系，研究团队限制了其红移应位于0.3到3.0的范围内。此外再结合GECAM、HXMT、GRID等卫星以及IPN所给出的定位信息，在星表中对GRB210121A的宿主星系进行了证认，仅有SuperOS星表中的J010725.95?461928.8星系能够满足上述限制，其红移为0.319。研究团队随后使用LasCumbres天文台全球望远镜网络对该宿主星系进行了后随观测，在观测图像中该宿主星系候选者清晰可见，从而进一步证实了本文的结论。
本研究工作由南京大学天文与空间科学学院硕士研究生王翔煜领衔完成，清华大学天格团队郑煦韬同学、中科院高能物理研究所肖硕同学等分别带领研究团队合作完成了GRID-02、GECAM、HXMT等科学数据的分析处理。南京大学多个院系的多位本科生和研究生参与了相关的科学分析，包括杨俊（天文学院博士研究生）、刘子科（天文学院硕士研究生）、杨雨涵（天文学院博士研究生）、邹金航（天文学院联合培养硕士研究生）、陈国银（天文学院本科生）、倪阳（天文学院本科生）、张子键（天文学院本科生）、吴雨暄（天文学院本科生）、邓云未（天文学院本科生）、马永昶（天文学院本科生）、蒙延智（天文学院博士后），王培源（匡亚明学院本科生）、许晟（天文学院本科生）、尹一涵（物理学院本科生）、张廷钧（匡亚明学院本科生）、张钊（天文学院硕士研究生）等。南京大学张彬彬老师、清华大学曾鸣老师、中科院高能物理所的熊少林老师为该文的通讯作者。清华大学、中科院高能物理所、河北师范大学、广西大学等多位专家学者共同参与了这一研究工作。本工作得到国家自然科学基金、科技部重点研发计划、江苏省双创计划、中央高校基本科研业务费专项资金、双一流大学建设经费，南京大学天文与空间科学学院、以及南京大学双创办公室的多项基金和机构的支持。
人与其他灵长类动物相比，最重要的一项区别就在于大脑的体积。在人类进化过程中，人脑容量不断增加，经过200万年的演变，人类大脑体积增加了三倍，而其他灵长类动物的大脑却变化不大。
这项发表在《自然》杂志上的论文称，和其他灵长类动物相比，人类活得更久，生育更多，体脂率更高，消化系统更小，而大脑更大，这些特征都需要更多的新陈代谢，这意味着人和猿在能量消耗和分配方面差异显著。然而，这些差异背后的机制此前并不明确。
为了解决这一问题，美国纽约市立大学亨特学院的赫尔曼·庞瑟和他的研究小组对141个人和已知大型类人猿每天的能量消耗进行了测量，并对相关数据进行了对比分析。结果发现，与其他灵长类动物相比，人类具备更快的代谢速率，需要更高的能耗。人类每天消耗的能量比黑猩猩、大猩猩以及红毛猩猩分别高400、635和820千卡。而总能量消耗高出部分主要来自人类更高的基础代谢率，即人体在清醒又极端安静的状态下，不受肌肉活动、环境温度、食物及精神紧张等影响时的能量代谢率。基础代谢主要服务于维持心肺、内脏功能和大脑运作，更高的基础代谢率说明心肺、内脏和大脑更为活跃。
此外，研究人员还发现，与其他灵长类动物相比，人类还演化出了更高的体脂率，为更广泛的新陈代谢提供了能量储备，同时大幅降低了高能量需求的风险。
以及
在大脑中，葡萄糖通过不同的新陈代谢途径起作用从而产生能量——这是它在大脑中最重要的功能，但葡萄糖同时也可以通过其他几种关键的调节（例如，细胞凋亡）、保护（即对抗活性氧自由基）以及合成代谢（例如，蛋白质和脂质合成）途径来起作用。产生能量的最有效的途径与氧化磷酸化有关，但是葡萄糖也能够迅速和高效地向离子交换膜法直接输送能量，例如离子泵。当葡萄糖在完成这些功能时起作用且不依赖氧化磷酸化时，它传统上被称为有氧糖酵解。有氧糖酵解在大脑中的研究一直相对匮乏，但是在两项最新的研究中，美国圣路易斯市华盛顿大学的S.NeilVaishnavi、MarcusE.Raichle和同事发现，这一过程在休眠的大脑中存在区域差异，同时高水平的有氧糖酵解可能与后来的β淀粉样沉积（也就是斑）有关。
在第一项研究中，研究人员利用正电子发射断层显像（PET）技术在年轻成人体内测量了氧和葡萄糖的新陈代谢速度。他们在前额皮质、外侧顶叶皮质、楔前叶和后扣带回皮质、颞侧皮质、回直肌和尾状核中发现了高速的有氧糖酵解。这些区域对应的区域包括“默认模式网络”——当个体清醒但并未从事一项工作时最活跃的一组区域——和认知控制网络。小脑和颞下回，包括海马，则表现出了较低的有氧糖酵解速度。