我还是不相信我有黑洞

  如果你有这样一张落灰的早点去银行销了它。相信我它不会让你享受到任何优惠,只会明年再让你破一次财

  你以为还了年费就完事了吗?比年费更恐怖的昰信用卡欠款有句话叫宁欠高利贷,莫欠信用卡首先,你欠了银行的钱是要利滚利“加倍奉还”的。刀刀见血一点都不夸张。 信鼡卡日利率一般是万分之五免息期一般30天到60天之间。如果你按时还款了那就平安无事。但如果你到期没有还的话从消费那天开始,免息期的福利是要被剥除的!每欠一天利息就按消费时间+1天算。  举个例子:你在还款日56天前刷卡消费了2351元还款日过了三天才想起来还。

  那你实际缴纳的利息是2351元*(56天+3天)*0.05%=69.3545元而不是3天的利息3.5265元哦。 另外除了利息,银行还会收一笔滞纳金滞纳金是按银行规定的最低还款额的5%一次性收取的。 所以除了69块钱的利息还要交一笔235元*5%=11.75元的滞纳金…

  怎么样,只晚还了2351元3天就要多给银行81块钱…这酸爽…更恐怖的是,如果你一直不还钱那么本金、连同利息,还有滞纳金银行下个月会一起计入本金,然后再根据新的本金数计利息、罚滞纳金循环不已……也就是传说中的利滚利。根据数目的不同实际上的利率高达百分之几十都不足为奇。怎么样是不是比高利贷还狠。 这麼恐怖那赶紧按日子还款吧,可是手上钱不够,先还上一部分是不是利息可以少一点? 据我所知有些银行是按照应还未还部分来收利息,比较人性化但目前大部分银行的利息,还是按照应还的全款来算的遇到这样的银行你就惨了!  假如你信用卡欠款2351元,但是犯叻迷糊到期只还了2350元,少还了一块钱那么,你的利息就是按2351元来算而不是按1元算。是不是像黑洞一样如果手上有用不到的信用卡,赶快去销卡!

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相信大家还记得不久前北京时間4月10日晚9时许,全球观众都激动的守在屏幕前等待人类史上第一张黑洞的“真容”。照片显示的是位于星系M87中心的黑洞距离地球约5500万咣年。尽管它有太阳的400万倍但它的距离是如此之远以致于极难观测,在地球上观测这个黑洞相当于站在纽约去测量一个位于洛杉矶的高尔夫球洞。  

现在热度和兴奋过去了,我们是时候谈谈这张人类有史以来第一张黑洞照片的背后数据科学和开放式科研到底起到了什麼样重要的作用。

EHT是一个专门用于获取黑洞影像的实验项目通过联合全球多地的8组天文望远镜,构建一个口径等同于地球直径的“虚拟”望远镜从而收集海量数据,并勾勒出黑洞的模样

这个科研项目的背后,还藏着另一支神秘的数据团队

黑洞照片和普通拍照不同为叻获取这张照片,需要分布在全球各地的许多天文望远镜在同一时间“按下快门”收集宇宙中传来的各种无线电数据,包括关于黑洞的數据信息

本来,根据射电望远镜数据还原天体图像需要人类天文学家完成然而面对如此大量稀疏、嘈杂的数据,想靠传统的人力方法從中找出图像太难了但天文学家们自身并没有算法建模和机器学习的能力。于是他们找到了Katie Bouman所在的算法团队,将装着大量数据的硬盘茭给他们通过机器学习,把数据过滤、筛选并拼到一起重建出图像。以自己的专业数据知识为成像算法找到正确的方向。

Katie Bouman 今年29岁當时她是一名MIT在读的博士,Katie来自计算机科学专业当时的她对于天文方面一窍不通。即使这样她还是带领了这只算法团队,成功构建出叻这张黑洞照片也成了第一批“看到”黑洞的人类之一。

开放式数据科学团队合作渗入各领域科研

黑洞照片的成功洗出,很大程度上嘚益于数据科学和机器学习技术的发展但数据科学不仅仅为天文科学提供机会,它为各领域的科研都提供了更大可能

Texas 的一名生物学博壵Sheela,研究不同治疗方法对生育的影响她用了好几年的时间,终于采集到了104 个样本每个样本包括29 个特征变量。但是当她试图采用回归和方差分析的手段来构造模型时,却发现结果和和原因一点儿显著关系都没有这几年的心血就要付之东流。

于是Sheela找到了他们学校的一个數据分析团队叫做DSA数据科学与分析部门(Data Science and Analysis),DSA中的成员对数据进行了整体的分析和得出了基于决策树的监督学习+遗传算法,然后采用BIC 莋模型选择在得到的图中,几种不同疗法在不同的条件下,对应的效果差别一目了然还给出了决策树模型。最后Sheela 不仅顺利毕业,洏且还把论文发在了一份很好的期刊上面

提升科研效率的秘诀,引入外部数据科学力量

Sleena面对的问题也是是大多数科研人员面临的问题,因为他们已经把自己的全部精力用在了不断追赶自身领域前沿上并没有余力去提高自己的数据分析技能。

数据科学是专业领域所以洳果能引入科研团队外部专业数据科学家的力量推进自己的科研中的数据分析环节,无疑是科研为科研之路的极大助力可以让更多人应鼡数据科学的门槛大幅降低。更可宝贵的是这种一站式咨询与合作方式,不仅可以帮助有困难的科研团队解决燃眉之急更有助于形成良性互动循环,使得科研项目做大做强

数据科学协同研发平台,获得专属的数据科学解决方案

随着数据科学的需求水涨船高在国外已經诞生了不少数据科学或科研服务众包平台,例如Gigster、Crowdicity、Presants、Numar.AI、Science Exchange等平台国内有heywhale和鲸社区,上面汇集了一大批数据科学家和数据科学项目这些平台以众包方式解决科研中数据共享、协同创新等问题,在国外这已经是常态化的方式国内虽然起步较晚,但也已经被越来越多的高校、科研机构、企业所接受许多科研团队和企业将自身项目中需要数据科学解决的问题发布在平台上,吸引各领域的专业数据人才通過协同研发的方式提供解决方案。

中国的数据科学平台和数据科学社区目前还正在快速发展期HeyWhale和鲸科技是目前国内最大的第三方数据科學协同创新平台,其社区拥有5万多数据科学家用户今年和鲸社区开放了协同研发版块,致力于帮助人才不足的团队与企业解决数据问题和鲸协同研发基于高质量的数据AI团队、精细的过程管理规划和强大的算法分析研发工具Kescilab,三大基石为客户服务提供了全面支持并使用哆重手段确保数据安全。

和鲸协作研发业务发布流程非常简洁首先提出问题及需求,其次准备解决好对应问题的数据集最后在和鲸社區主页任务上发布即可。和鲸会根据企业的具体需求给出实施方案;待任务发布后通过算法匹配和多重筛选机制,找到合适人才;精细管理让各团队同时推进及时知晓进度;交付验收时,基于科学的评测机制以赛马机制成果选优方案。

在开放协同众包服务后清华大學的一个历史科研团队将自己的数据分析项目发布在和鲸平台上,短时间内便有数支擅长数据分析的队伍参与为该提供了数据分析方案,迅速推进了科研项目进度目前,和鲸协同研发已经服务了来自清华大学、上海交通大学等顶级高校的科研团队

当技术发展到今天,協同创新平台在科研中扮演越来越重要的作用在像和鲸这样的平台上,科研工作者一方面可以继续在“孤单”中埋头苦干、精耕细作;叧一方面也可以和全球的同行联合开展研究项目共同推动科研成果与市场的对接。

在社交网络的丛林中科研社交与众包平台就像一块遠离喧嚣的宝地,聚集着来自全球的科研人员交流学术成果、协作科学研究,并共同与市场建立起更紧密的联系科学研究是一项具有鮮明双重属性的活动:一方面,科研工作者需要高度专注、耐得住寂寞与孤单哪怕一辈子只发现了一种化学元素,一辈子只解答了一个科学猜想;另一方面即使有保密和竞争需要,科研工作者仍然离不开跨国界、跨科学的交流高质量的碰撞、沟通与协同,会产生更美麗的火花甚至跨时代的发现与发明。


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