พรุ่งนี้จะมีการประกาศผู้ชนะรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปีนี้ นี่จะเป็นรางวัลโนเบลครั้งที่ 14 ที่ฉันได้รับรางวัลสำหรับและฉันสามารถพูดได้อย่างตรงไปตรงมาว่าความตื่นเต้นไม่เคยลดลง อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่สำหรับนักข่าวคือการคิดหาวิธีใหม่ๆ ในการสร้าง “เสียงฉ่า” เล็กน้อยในช่วงก่อนการประกาศ นี่เป็นเรื่องยากเพราะไม่เหมือนกับรางวัลอื่น ๆ ตรงที่ไม่มีรายชื่อสาธารณะสำหรับ
รางวัลโนเบล
ที่จะกระตุ้นความอยากอาหาร อันที่จริง ผู้ได้รับการเสนอชื่อและการพิจารณาของคณะกรรมการโนเบลถูกเก็บเป็นความลับเป็นเวลาอย่างน้อย 50 ปี ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะรู้ว่าใครอยู่ในรายชื่อ และเป็นการยากที่จะเข้าใจว่าคณะกรรมการกำลังตัดสินใจอย่างไร อย่างไรก็ตาม ฉันไม่ได้บ่นเกี่ยวกับการขาดข้อมูล
นี้ ฉันคิดว่ามันเป็นหนึ่งในหลาย ๆ สิ่งที่ทำให้รางวัลโนเบลสดใหม่และน่าตื่นเต้นทุกปีปีที่แล้วฉันโชคดีมากที่ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการคัดเลือกเมื่อฉันสัมภาษณ์นักฟิสิกส์ชาวสวีเดน ผู้ดำรงตำแหน่งคณะกรรมการโนเบลสาขาฟิสิกส์ถึงแปดครั้ง ดังนั้น หากคุณกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ
ประเด็นปลีกย่อยของวิธีการคัดเลือกผู้ชนะ โปรดดูบทความของฉัน เผยให้เห็นวิธีการมอบรางวัลฟิสิกส์ชั้นนำของโลก ”ทำนายผู้ชนะวิธีหนึ่งในการสร้างความตื่นเต้นเล็กน้อยในการเข้าชิงรางวัลโนเบลคือการทายว่าใครจะเป็นผู้คว้ารางวัล ปัญหาเกี่ยวกับการทำนายคือของฉันมักจะผิดเสมอ
นั่นดีกว่า 50% ดังนั้นฉันอาจกำลังดูถูกความสามารถของเราในการทำนายผู้ชนะ (ฉันพูดว่า “ของเรา” เพราะฉันมีสิทธิ์เพียงข้อเดียว)ฉันไม่พอใจกับสัญชาตญาณในการเลือกผู้ชนะ ในปี 2014 ฉันได้พิจารณาอย่างใกล้ชิดว่ามีรูปแบบชั่วคราวในการมอบรางวัลหรือไม่ ฉันแบ่งฟิสิกส์ออกเป็น 7 สาขาวิชา
และสร้างอินโฟกราฟิกที่แสดงเมื่อมีการมอบรางวัลในสาขาเหล่านั้นข้อมูลควอนตัมในปีนี้?ตัวเลข “ลำดับเวลาของรางวัลโนเบล” เป็นเวอร์ชันของอินโฟกราฟิกที่อัปเดตเป็นปี 2019 และหากคุณเพ่งดูนานพอ คุณอาจมั่นใจว่ามีรูปแบบอยู่ในรางวัล ตัวอย่างเช่น ไม่มีรางวัลในสาขาควอนตัมฟิสิกส์มาแปดปีแล้ว
ดังนั้น
คำทำนายเดียวของฉันสำหรับปีนี้คือรางวัลสำหรับนักฟิสิกส์ที่ทำงานในสาขาข้อมูลควอนตัม
และหลังจากนั้นไม่กี่ปี ผมก็ไม่มีคนใหม่ที่จะทำนายว่าจะเป็นผู้ชนะเพื่อดูว่าคำทำนายนั้นดีเพียงใด ฉันย้อนกลับไปดูบล็อกที่ฉันเขียนเมื่อปลายเดือนกันยายน 2009 (“ คำทำนายรางวัลโนเบล ”)
การเดิมพันที่สมเหตุสมผลอีกอย่างคือผู้ได้รับรางวัลอย่างน้อยหนึ่งคนในปี 2020 จะเป็นผู้อพยพ คำทำนายนั้นได้รับความอนุเคราะห์จากรางวัลโนเบลประจำปี 2015 ของเรา เมื่อฉันสร้างอินโฟกราฟิกที่เผยให้เห็นว่าผู้ได้รับรางวัลสาขาฟิสิกส์มากกว่า 25% สามารถจัดประเภทเป็นผู้อพยพได้
ซึ่งได้รับการปรับปรุงในปี 2019 และคุณสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ใน “ ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์มากกว่าหนึ่งในสี่เป็นผู้อพยพ เปิดเผยอินโฟกราฟิกที่อัปเดต ”ฉันคิดว่าผลงานโนเบลที่ดีที่สุดของเราจนถึงตอนนี้คือชุดผลงานปีที่แล้วเกี่ยวกับรางวัลโนเบลที่เราชื่นชอบ สิ่งที่ฉันเลือกคือรางวัล
กล้องจุลทรรศน์ตัวแรก เพื่อให้เราตรวจสอบกระบวนการตัดและเก็บเฉพาะชิ้นส่วนของตัวอย่างที่มีสัญญาณเรืองแสงได้ จึงจำกัดจำนวนของชิ้นส่วนที่เราต้องโหลดลงในกล้องจุลทรรศน์สำหรับการถ่ายภาพ อย่างที่สองคืออุปกรณ์ขนาดเล็ก (เส้นผ่านศูนย์กลางน้อยกว่า 3 มม.) ที่พอดีกับ SBF SEM
และสามารถตรวจสอบสัญญาณเรืองแสงได้หลังจากถอดเศษไม้เล็ก ๆ แต่ละชิ้นออก วิธีนี้ช่วยให้เราสามารถระบุได้ว่าพื้นที่ใดมีวัตถุที่ติดแท็กเรืองแสง เพื่อให้เราแสดงภาพเฉพาะบริเวณที่สนใจ เพิ่มเนื้อหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์ของข้อมูลให้ได้มากที่สุด วิธีการเหล่านี้สามารถลดทั้งรอยเท้าของข้อมูล
ได้อย่างมาก
ประหยัดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ และความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องของการวิเคราะห์ ซึ่งช่วยประหยัดเวลา
แน่นอนว่าบางครั้งข้อมูลขนาดใหญ่ก็เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ การเตรียมตัวอย่างในรูปแบบที่สอดคล้องกับการถ่ายภาพ CLEM ที่มีประสิทธิภาพนั้นเป็นไปไม่ได้เสมอไป ดังนั้นจึงมีบางครั้ง
ที่เรายังต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากโดยใช้การประมวลผลแบบเดรัจฉาน ในสถานการณ์เหล่านี้ การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลด้วยตนเองยังคงเป็นมาตรฐานทองคำ และโดยปกติแล้วเป็นวิธีที่นิยม แต่ลักษณะงานที่ลำบากหมายความว่าข้อมูลจะได้รับการวิเคราะห์ช้ากว่าที่ได้มามาก
แบ่งปันภาระอย่างไรก็ตาม สำหรับโครงสร้างบางอย่าง เป็นไปได้ที่บุคคลที่มีความรู้ทางชีววิทยาจำกัดจะได้รับการฝึกฝนให้จดจำและติดตามวัตถุที่ต้องการ ซึ่งแม้แต่วิธีการคำนวณที่ดีที่สุดก็ยังต้องดิ้นรน ปัญหาการประมวลผลภาพระดับ “มนุษย์ง่าย – คอมพิวเตอร์ยาก” นี้ไม่ได้มีลักษณะเฉพาะสำหรับชีววิทยา
นักดาราศาสตร์เริ่มใช้ วิธี”วิทยาศาสตร์พลเมือง” กับปัญหาดังกล่าวในปี 2550 โดยเรียกร้องให้สาธารณชนช่วยจำแนกภูเขาภาพจากกล้องโทรทรรศน์โดยใช้โครงการทางเว็บชื่อโครงการนี้ได้เติบโตขึ้นเป็นแพลตฟอร์มที่เรียกว่าซึ่งเป็นเจ้าภาพในความพยายามด้านวิทยาศาสตร์พลเมืองอื่น ๆ
อีกมากมายรวมถึงโครงการที่เรียกว่าEtch a Cellซึ่งเราสร้างขึ้นเพื่อขอความช่วยเหลือจากสาธารณชนในงานแบ่งกลุ่มบางส่วนของเรา โดยการติดตามรอบเปลือกนิวเคลียร์ในเว็บเบราว์เซอร์ของพวกเขา ดังที่แสดงไว้ด้านบน ด้วยการรวบรวมการมีส่วนร่วมจากนักวิทยาศาสตร์พลเมืองหลายคนสำหรับข้อมูล
แต่ละส่วน เราสามารถสร้างคำอธิบายประกอบที่มีความแม่นยำเทียบเท่ากับผู้เชี่ยวชาญ
แน่นอนว่าการอภิปรายเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่จะไม่สมบูรณ์หากไม่พูดถึงการเรียนรู้ของเครื่อง และนี่ก็เป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่มองเห็นการเติบโตอย่างรวดเร็วของการถ่ายภาพทางการแพทย์ วิธีการเรียนรู้เชิงลึกหลายวิธีเหมาะกับปัญหาการวิเคราะห์ภาพ เช่น การตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วน
แนะนำ ufaslot888g
