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Uniswap V2

去中心化交易所Uniswap是DeFi热潮的催化剂之一，于2020年5月发布了其第二版。它允许任何人在以太坊上发送和接收ERC20代币，并且比其前身Uniswap V1具有更高的技术效率。去中心化交易所早在Uniswap之前就存在了，但Uniswap的简单界面使该项目自发布以来就支持超过500亿美元的交易额。

2020年区块链领域取得巨大进步，关键事件包括比特币创下历史新高，DeFi崛起为一个价值数十亿美元的产业，以及华尔街投资区块链资产。与2017年的牛市不同，2017年的牛市是由猖獗的投机行为、散户投资者和一些市场操纵行为推动的，而当前的牛市似乎是基于更切实的技术进步。让我们来看看2020年一些最引人注目的区块链技术。
 

神经网络首先通过研究一小块夜空中的无线电频率来进行“学习”。从这个较小的数据集中，它可以学习到什么是“正常”声音。然后凭此过滤掉较大的射频数据集的背景信号，剩下一些“不正常”的重复信号或模式。这些剩下的光点可能代表潜在的外星通讯，将被发送给人类工程师进行进一步研究。

但这些光点也未必能证明存在外星通讯。它们可能只是模型无法识别的随机模式。随着时间推移，一旦模型学习了这一点，其工作也会更高效。

神经网络的优点在于，不需要编写代码来告诉系统“正常”是何种状态，而只需指示系统将数据分类存储，然后识别出常规模式，或者异常情况。事实上，其他行业已经在应用类似的神经网络模型。例如，银行一直在使用类似的模型来检测欺诈和洗钱等异常情况。

天文学领域的其他人工智能应用案例

NASA称，自动驾驶汽车采用的人工智能方法很快就可以用于探测可能与地球相撞的小行星，以及识别类地行星(系外行星)的宜居条件。

NASA前沿发展实验室(FDL)的机器学习软件不仅可以创建附近小行星的3D模型，还可以准确估计这些行星的大小、形状和自转速率。快速计算出这类信息对于识别对地球有威胁的小行星(以及在未来改变其轨道)至关重要

在传统软件技术的条件下，天文学家需要花费一到三个月的时间来分析一颗小行星。而现在的机器学习算法在短短四天内就能绘制出一颗小行星的渲染。

不久，神经网络可能会帮助人类快速识别宜居的系外行星。目前，研究利用望远镜数据来分析系外行星大气中的分子吸收或发射光波的过程。这种分析可反映出该行星的化学成分信息，例如大气中是否含有氧气。

到目前为止，我们已经发现了数千颗系外行星，但仍处于起步阶段。尽快找到“最宜居”的行星有助于集中精力和资源，避免大海捞针。

FDL团队与Google Cloud合作开发了一个神经网络模型，用以分析2008年发现的系外行星WASP-12b的大气成分。神经网络的性能优于基本的机器学习技术，甚至可以就预测结果的确定性进行打分。这个重要的特性有助于人们建立起对这些新模型的信任。
 

神经网络是机器学习的一个分支，可以解决上述问题。神经网络能够完成密集度更高的模式识别与任务分类工作。一个神经网络模型具有的“处理层”越多，可以处理的任务就越复杂。

将ATA采集的无线电波数据输入神经网络模型进行分析。该模型试图从无线电波的大量“噪音”中识别通信“信号”。这是在星系层面进行模式识别。重复且结构化的无线电波模式可能意味着通信。换句话说，该模型旨在寻找非常规现象。

（编辑：南通站长网）

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