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来源:乐发彩票注册2024-05-29 17:48

  

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探访尼雅遗址,传说中的精绝古城是何模样?******

  中新网新疆和田2月4日电(潘琦)远处,晨光初起,宿雾未散,近处,10余辆越野车一字排开向着千年遗址尼雅出发。近日,记者跟随“2022-2023跨年横穿塔克拉玛干沙漠探险队”一行40余人,驱车4个小时,从新疆民丰县穿越无人区走进塔克拉玛干沙漠中心,探寻精绝古国的踪迹。

  出发,前往塔克拉玛干沙漠腹地

  精绝古国,是否是小说《鬼吹灯》里的秘境?尼雅遗址地处丝绸之路南道交通必经之地,曾经是精绝古国繁盛的城郭。

  精绝古国的存在时间约为公元前2世纪到公元5世纪。自1901年尼雅遗址被发现以来,多次考古活动出土了大量精美文物,尤以1995年的中日尼雅遗址联合考察队发掘成果最丰,其中最著名的就是“五星出东方利中国”汉代织锦护臂,为国家一级文物,中国首批禁止出国(境)展览文物之一,被誉为20世纪中国考古学最伟大的发现之一。

  从民丰县城沿315国道行驶至沙漠公路(新疆轮台至民丰县)后,大地开始变得荒凉,只有两侧人工栽植的沙拐枣、梭梭、红柳等排排涌来。在抵达离尼雅遗址最近的小镇后,车队突然停了下来。

  “给轮胎放气!”远处传来领队嘹亮的声音。司机师傅华林告诉中新网记者,在进入沙漠前,降低轮胎气压将增加轮胎与地面接触的面积,减少车身重量对地面的压力,降低被陷在沙中的概率。

尼雅住宅遗址。 阿力木江?胡加布都拉 摄尼雅住宅遗址。 阿力木江?胡加布都拉 摄

  跋涉,在黄沙大漠中

  汽车在漫天黄沙中奔驰,沙漠丘陵高低起伏,因干涸而死去胡杨再一次提醒我们这里是死亡之海。

  从平坦的村道拐下路基,一人多高的红柳扑面而来,四轮驱动的越野车左冲右突,剧烈地颠簸,树枝刮擦着车门发出刺耳的声音,坐在车内的我们东倒西歪,忍不住阵阵惊呼。

  继续向沙漠深处前进,眼前最有趣的地貌是红柳包,它们孤立高大,像一处处破败的烽燧。

  红柳包由流沙围绕红柳缓慢而有规律地堆积逐渐形成,起初土包很小很矮,经过数百年不间断的沙土堆积和红柳植物的逐年生长,常常出现高达10米以上的大土包。新疆文物考古研究所研究员张铁男说:“1995年中日联合考古发掘时,我们把国旗插到红柳包上,高高飘扬。”

干枯的胡杨散布在沙漠之中。 阿力木江?胡加布都拉 摄干枯的胡杨散布在沙漠之中。 阿力木江?胡加布都拉 摄

  记者抬起相机,远处的沙丘近在眼前。细细观摩,沙丘的轮廓甚是迷人,两翼顺着风向延伸,平面轮廓呈现新月形,黄沙漫漫,蜿蜒曲折。

  神秘,精绝古城又现真容

  翻过一道沙丘,连片木桩突然映入眼帘。“这是尼雅遗址中保护最为完整的N3和N4居址,曾经是精绝人居住的地方。”张铁男介绍,这里就是精绝古城,保留着受损程度不一、规模不等的众多房屋、葡萄园、羊圈等遗址。

  据张铁男介绍,精绝人住宅遗址边有果园分布,当时食用的果品,除了葡萄、桑葚以外,还有石榴、杏、桃、沙枣等。顺着木栈道走进N3,尽管有些地方已被流沙掩盖,但精绝人木骨泥墙的建筑依稀可见,胡杨木为房屋的基柱,红柳枝编成篱笆做墙体。风吹过,一些枯萎了的果树树干,一小簇一小簇地从流沙层中露了出来。

  如今,走近尼雅遗址,仍能轻松辨认出这里的“地标”——佛塔遗址。塔体通体乳白,下呈正方形,上为圆柱形,佛塔用土坯加泥砌成,6米高的佛塔分3层。绕着佛塔走一圈,想象着千年前精绝人在这里生活的点滴。

  农田果园,人们种植小麦、葡萄、桑树,织造毛毯,烧制各类陶器。仿佛随时会炊烟再起,牛羊撒欢,驼铃声响。

尼雅佛塔。 潘琦 摄尼雅佛塔。 潘琦 摄

  “佛塔西北数千米的地方,就是国宝‘五星出东方利中国’锦护臂出土的地方。”新疆和田地区文化体育广播电视和旅游局局长吐送古丽·买托胡提说,关于精绝古城消失有很多猜测,是战争?疾病?还是自然条件恶化?遗址并没有发掘出刀剑戟箭,也没有战斗过的尸横遍野。反倒是所有的墓葬亡者安详平静,大礼陪葬。生活痕迹都清晰可见,但这里居住的人们却忽然消失了......丰富的文化内涵和神奇的未解之谜让尼雅遗址成为众多探险者和考古工作者的向往之地。(完)

                                                • 未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

                                                    近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

                                                    根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

                                                  图源:pixabay

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                                                    赶配送

                                                    目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

                                                  图源:巴伦周刊

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                                                    跳舞蹈

                                                    美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

                                                  图源:Boston Dynamic

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                                                    做手术

                                                    医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

                                                    有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

                                                  图源:pixabay

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                                                    修动车

                                                    配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                    它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

                                                  图源:pixabay

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                                                    做刑侦

                                                    日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                  图源:中国机械工程学会

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                                                    助行走

                                                    2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                    机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                  图源:环球网

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                                                    做清洁

                                                    目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

                                                  图源:pixabay

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                                                    忙配药

                                                    零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                    这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                  图源:pixabay

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                                                    进厨房

                                                    美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                  图源:pixabay

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                                                    帮搜救

                                                    哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                    根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                  图源:网络

                                                    机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                    知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                    审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                    参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                  [责编:天天中]
                                                  阅读剩余全文(

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