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1米80徐中锋!跟付豪朱荣振抢前板 替补席沸腾了

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网易体育3月8日报道:

CBA常规赛,粤辽大战进行中。第三节2分40秒,1米80的徐杰在朱荣振和付豪镇守的篮下抢下一记前场篮板,并且完成二次进攻!看到此景,广东替补席站起来欢呼沸腾。

作者:阿乐

(责任编辑:马必乐_NS4800)

2021奥运会女篮分组:中国避开美国&西班牙 与澳大利亚同组

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直播吧2月2日讯 2021奥运会分组仪式今天举行,在先进行的女篮分组中,中国女篮避开了美国以及西班牙,被分到了C组。

同处C组的还有澳大利亚,波多黎各以及比利时。

具体分组如下:

A组:西班牙、加拿大、塞尔维亚、韩国

B组:美国、法国、日本、尼日利亚

C组:澳大利亚、中国、比利时、波多黎各

新赛制下, 三个小组每小组的前两名将会出线,另外成绩最好的两个第三名也会获得晋级八强的门票。

(吉吉)

【来源:直播吧】

解放程序员双手!GPT-3自动生成SQL语句 | 代码开源

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来源:量子位

金磊 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

“无所不能”的GPT-3,现在又来解放程序员们的双手了。

像这样,只需用简单的英文问下GPT-3“上个月注册了多少个用户”。

GPT-3便会迅速作答,给出对应的SQL语句

SELECT COUNT(*) FROM users

WHERE signup_time > now() – interval ‘1 month’

更神奇的是,GPT-3是在不知道“数据库模式”的情况下,默认存在“users”这个表;以及在用户注册过程中,存在“signup_time”这样的字段。

相当的智能了!

就连开发者本人都连连惊叹道:妙啊

更复杂的SQL语句,GPT-3 hold得住吗?

当然,刚才提到的提到的例子,只是非常简单的提问。

那当GPT-3面对更加复杂的SQL查询时,还能如此智能吗?

为此,作者给它“投喂”了更多的上下文,以及与“数据库模式”相关的信息:

输入一个问题,GPT-3需要回答正确的PostgreSQL

数据库包含2个表,分别是“users”和“charges”。

“users”表包含的字段有:id (integer), signup_dt (timestamp), email (character varying)和 plan_type (character varying)。

“charges”表包含的字段有:amount (bigint), user_id (integer), 以及charge_dt (timestamp)。

OK,信息“投喂”完毕,现在来看下GPT-3的表现。

输入

how much revenue did we have in the past 7 days?

GPT-3

SELECTSUM(amount) FROM charges WHERE chargedt > now() – interval ‘7days

不难看出,GPT-3正确地推断出了”amount” = “revenue”,并且知道为了回答问题,要用SUM()来汇总过去7天的费用。

看来GPT-3已经掌握了基本的SQL语法

但作者也表示,GPT-3有的时候喜欢自己“发明”一些字段,所以现在就用“例子引发”的方式,让它变得更加智能。

先让GPT-3做些简单的例子实验,例如让它从“users”和“charges”2个表中,提取所有可用的字段。

基于这样的引导之后,再向GPT-3提问:

what was the largest payment amount made in the past 30 days?

GPT-3回答道:

SELECTMAX(amount) FROM charges WHERE charge_dt > NOW() – INTERVAL ‘30days

这个小实验的结果看着还是挺不错的,但当作者加大难度后,问题还是出现了

作者提出了更加复杂的问题:

when did user with email brian@seekwell.io make his last payment?

这次GPT-3的回答是:

SELECTMAX(charge_dt) FROM charges WHERE user_id = 1AND email = ‘brian@seekwell.io’

很明显,在“charges”表中,并没有“email”这样的字段,而是存在于“users”表中。

也就是说,对于SQL经常用到的联合查询,GPT-3还没有get到。

让GPT-3一步步学会“联合查询”

于是,作者还是通过“例子”的方式,一步一步让它“学”会联合查询。

输入:how many users signed up in the past 30 days?

GPT-3:

SELECTCOUNT(*) FROMusersWHERE signup_dt >= now() – interval ‘30days

输入:when did user with email brian@seekwell.io sign up?

GPT-3:

SELECT signup_dt FROMusersWHERE email = ‘brian@seekwell.io’

输入:how much revenue did we have in the past 7 days?

GPT-3:

SELECTSUM(amount) from charges WHERE charge_dt >= now() – interval ‘7days

输入:how much revenue did we have from 10-01-20 through 11-15-20?

GPT-3:

SELECTSUM(casewhen charge_dt>= ‘10-01-20’::dateand charge_dt < ‘11-15-20’::datethen amount else0endas revenue

FROM charges

输入:how much revenue have we had from users that signed up in the last 6 months?

GPT-3:

SELECTSUM(charges.amount) FROMusersINNERJOIN

charges ON users.id = charges.user_id

WHERE users.signup_dt>= now() – interval ‘6months

输入:when did user with email brian@seekwell.io make his first payment?

GPT-3:

SELECTMIN(charge_dt) as last_payment_dt fromusersINNERJOIN

charges ON users.id = charges.user_id

WHERE users.email = ‘brian@seekwell.io’

输入:how many new users signed up in each of the last 2 months?

GPT-3:

SELECTsum(casewhen signup_dt>= now() – interval ‘1month’ then1else0endas signups_this_month,

sum(casewhen signup_dt>= now() – interval ‘2months’ and signup_dt < now() – interval ‘1month’  then1else0endas signups_last_month

FROMusers

在经过这样一番“学习”之后,回过头来,再去问GPT-3刚刚出错的问题:

how many payments has user with email joe@freshpizza.com made?

这次它的回答是:

SELECTCOUNT(*) FROMusersINNERJOIN  charges ON users.id = charges.user_id WHERE users.email = ‘joe@freshpizza.com’

瞧瞧!GPT-3学会“内联”了,很酷有木有!

当然,除了用“例子”的方式让GPT-3变得更加聪明外,作者表示还可以通过调参的方式。

同时作者还强调了一点,他发现,起码在“让GPT-3写SQL语句”这件事上,GPT-3 Instruct 要比泛化(generalized)的GPT-3引擎好用得多。

为什么要搞这个项目?

这个项目的作者是一位分析师,目前就职于一家叫做SeekWell的公司。

他每天日常的工作,就是编写大量的SQL语句,来回答与业务相关的问题。

这就让他萌生了“自动化”的想法。

与此同时,他也注意网友们用大火的GPT-3,做了各种各样有创意的项目。

例如自动生成HTML、CSS代码等等,于是他便操刀开始训练GPT-3生成SQL语句。

当然,效果也是让他震惊不已,在博客中也是连连发出“Cool”的声音。

……

参考链接:

https://blog.seekwell.io/gpt3

GitHub项目地址:

https://github.com/bkane1/gpt3-instruct-sandbox

太惨烈!比特币持续回调 近24小时共有4万人爆仓

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原标题:太惨烈!比特币持续回调,近24小时共有4万人爆仓,16.90亿资金灰飞烟灭,更有加密挖矿创始人瞬间被割6000万 

比特币冲破4万美元高点后,进入持续回调期。Coindesk数据显示,1月24日比特币价值约在32000美元左右,已经较1月初的4万美元高点下调了20%。1月22日一日内,比特币一度跌破3万美元关口,最低跌至28845美元,较日内最高价跌去17.83%。而1月20日,比特币还维持在37000美元左右的高位。

另据比特币家园网数据显示,近24小时共有4万人爆仓,16.90亿资金灰飞烟灭。

针对近期的暴跌,有分析称,比特币市场已经进入资产泡沫周期的恐慌阶段,这当中既有投机导致价格泡沫过高的内部原因,也有外部政策和监管变化因素的影响。

另据华夏时报报道,近期,加密行业矿业资本的一位创始人丹丹(化名)向他们爆料,“COCOS币被强制兑换1000:1,这一把损失了6000万。”

COCOS原本预计发行1000亿枚,现在缩减到1/1000,只有1亿枚了,理论上价格应该是之前的1000倍才对,但是丹丹表示截至目前,价格并没有上涨1000倍,自己离回本还差98%。

Cocos-BCX 是2018年发起的游戏数字经济项目,主要是提供游戏领域的区块链技术应用解决方案以及游戏开发工具等,自称为下一代游戏数字经济平台。

丹丹提醒大家:“不要乱买些奇怪项目的币,太容易被割。”据不完全统计,在加密行业目前存在超过8000种“山寨币”,很多山寨币都在打着“创新”的名义进行内外盘操作圈钱的网络传销犯罪,而当下充斥投机、赌博和欺诈味道的“伪创新”项目也令投资者难以辨别。

每日经济新闻综合华夏时报、比特币家园网

每日经济新闻

松下发布全新HUD系统:将你的挡风玻璃变成视频游戏界面

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本文来自cnBeta

据外媒报道,松下在虚拟CES 2021展会上展示了其最新的HUD系统,据悉,该系统包含了AI(人工智能)和AR(增强现实)技术。它的目标是超越标准HUD,后者通常只是简单地显示速度和其他一些信息。松下的想法是把挡风玻璃变成一个视频游戏用户界面。

从公布的样本照片可以看到,松下的这个HUD包含了导航导航路线、自行车检测、速度、地下通道测量以及街道限速等信息。虽然现在市面上的HUD会显示其中一些信息,但松下提供的所有集成方式无疑是令人愉快的。毕竟人们在车上看其他屏幕的时间越少越好,而HUD能保持人们的眼睛向前并在路上。

松下表示,该公司利用其最新技术,从先进的光学、体积优化和成像技术到创造了这套综合系统。比如,AI系统还可以检测骑自行车的人或马路上的行人并向司机将他们清晰地标记出来。所有的信息都在以300毫秒的速度更新,并且眼球追踪确保信息显示在驾驶员的视线水平面上进而不会引起混乱。该公司还表示,该系统结构紧凑,可适用于任何车型,如果汽车制造商希望将该系统纳入到他们的汽车中。

跟该公司今年在CES上展示的所有最新技术一样,它不是单独销售的。相反,消费者可能很快就会在车里找到这个HUD和其漂亮的带移动线圈的无线手机充电器。

三年大赚850亿 养老金入市规模为何仍难达预期

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三年大赚850亿 养老金入市规模为何仍难达预期

作者: 郭晋晖

2020年的疫情并没有对基本养老金投资运营的业绩造成不利影响。在2017年~2019年这三年赚了850亿元的基础上,2020年的投资收益还会上一个新的台阶。

然而,投资收益的大涨并没有带来投资规模的大幅增加。在基本养老保险基金累计结余只有4万亿元的2015年,官方曾预期基本养老金入市的规模可以达到2万亿元。现实的情况却是,在此后的五年间,基本养老金累计结余曾一度达到了6.2万亿元,但入市资金仍然只有1万亿元左右。

全国社保基金理事会养老金部主任陈向京近日公开表示,受疫情的影响,减费措施出台,养老金委托投资规模的增长面临很大的压力。过去一年间,该会与31个省份进行了沟通,再加上监管部门也通过正式发文的形式扩大委托规模,除了个别省份之外,到2020年底大部分省份都能完成委托签约。

第一财经采访的业内专家均表示,在社保降费、全国统筹尚未实现以及老龄化加速的大环境之下,基本养老保险基金入市的增量不会太大。

武汉大学证券研究所所长董登新对第一财经记者表示,扩大养老保险投资运营规模的唯一路径是尽快实现全国统筹,让全国31个省份的资金汇到中央,才能形成规模效应。2020年,全国各省份都已经宣布实现了省级统筹,从省级统筹到全国统筹既没有政策障碍,也没有技术障碍,只差临门一脚了。

疫情拉慢养老保险投资“进度条”

按照国务院2015年8月印发的《基本养老保险基金投资管理办法》,2016年基本养老金正式开展委托投资运营,社保基金会作为目前唯一受托机构,对基本养老保险基金进行单独管理、集中运营、独立核算。

截至2019年底,已有22个省份与社保基金会签约,委托规模达10930亿元,占我国当年基本养老保险基金结余比例的17%,这一比例并不是很高。

全国社会保障基金理事会发布的《基本养老保险基金受托运营年度报告(2019年度)》称,2019年,基本养老保险基金权益投资收益额663.86亿元,投资收益率9.03%。基本养老保险基金自2016年12月受托运营以来,累计投资收益额850.69亿元。

陈向京表示,2017到2019年的年化收益率是5.58%,2020年总体收益水平还是不错的。可以预期,如果加上2020年的业绩,基本养老保险基金历年年均投资收益率将上一个新的台阶。

虽然基本养老保险基金投资取得了不错的业绩,但从数据来看,2020年前三季度委托投资的进展较为缓慢。人社部的数据显示,到三季度末,有24个省份启动基金委托投资,只比2019年底增加两个省,委托规模从1.09万亿元增长到1.1万亿元,到账金额尚未超过1万亿元。

疫情下社保费大幅减收是去年养老金投资滞缓的重要原因。为了保市场主体和保就业,中央在疫情期间实施“减免缓”养老保险缴费政策,企业养老金基金缴费全年减收将超过1.5万亿元。

人社部养老保险司司长聂明隽曾表示,企业养老保险基金2019年底累计结余为5万亿元。实施减免政策后,会有较多的省份出现当期收不抵支,但绝大部分省份都能通过动用历年结余确保发放,预计到2020年底还能保持3.8万亿元以上的结余。

董登新认为,养老保险“减免缓”政策影响到了养老金当期的收支平衡,在这种情况下,地方首先要考虑保发放,这会影响到地方参与养老保险基金运营的积极性。

为了推进基本养老保险基金投资运营的进程,2020年全国社保基金理事会在2019年22个省份的基础上,和31个省份以及新疆生产建设兵团进行了沟通,除了个别省份2020年签约无法落地之外,大部分省份估计都能完成委托签约。

陈向京说,委托规模上,随着新增委托省份的增加和城乡居民保新增的签约,2020年委托规模仍然是稳步增长的。

什么制约了养老金入市规模

疫情只是影响养老金运营规模的原因之一,还有其他方面的原因。

自2015年《基本养老保险基金投资管理办法》出台之后,业内就认为入市规模不会像官方预想的那么乐观,五年来的实践也证明了这一点。

地方政府的积极性是非常关键的一个因素。华中师范大学公共管理学院副教授孙永勇接受第一财经记者采访时表示,基本养老金投资运营存在一种内在矛盾,对于“有钱”的省份来说,养老金支付规模不大,做投资的动力不足;对于“穷”的省份来说,也没钱去投资,这两种类型的省份对于投资的积极性都不高,只有那些“有点钱又有较大支付压力”的省份才有动力去做投资。

“虽然富裕的省份存在养老金增值保值的压力,但对于政府来说,按时足额发放养老金才是第一要务,投资虽然有收益,但也是与风险相伴的,地方政府会权衡之间的关系。”孙永勇说。

董登新认为,虽然我国企业养老金累计结余有4万亿元,但分布并不均衡,大部分都是东部沿海和经济发达省份。对于累计结余的大省来说,这些资金都存在当地的银行,是属于当地的金融资源,在地方本位主义的影响之下,参与投资运营的积极性不高。

养老金支付压力也是制约养老金投资规模的一个客观原因。在“统账结合”的制度模式下,由于制度转轨成本没有得到及时解决,养老金支付压力逐年增大,各省份出于保发放的审慎考虑,只能将较低比例的结余资金进行固定期限的委托,这使得基本养老保险基金实际开展委托投资运营的规模偏小。

陈向京也表示,截至目前,各省份都选择了理事会需要承诺保底的合同,同时各个省份收益波动容忍度还是非常有限的。如何在风险容忍度较低的情况下拉长投资期限,提升风险容忍度,获取较高的收益率对社保基金理事会来说确实是一个挑战。

提高养老金的投资效益是实现我国养老保险制度可持续发展的重要一环。中国社科院世界社保研究中心主任郑秉文认为,如果不考虑通过积累、储备和增值来建立真正可持续的养老金制度,必将在未来陷入老龄化的集体困境中。20年来,我国的养老保险资金一直处于低收益率的状态,这些长期基金难以分享到经济发展的成果,是一种极大的浪费。

去年末发布的《中国养老金发展报告2020》建议,尽快推进养老保险全国统筹,是深化养老金体系改革的重要措施。只有在全国统筹的基础上建立专业的定期精算报告制度,并根据精算结果实现缴付政策和投资管理的更好联动,才能促进基本养老基金形成适当的投资规模,并通过投资收益“反哺”养老保障支付,助力我国养老金体系的长期可持续发展。

一跳广场舞就停不下来?这和人类演化的秘密有关

Kbet365阅读(32)

来源:环球科学

撰文丨玛尔塔·扎拉斯卡(Marta Zaraska) 

翻译丨杨珮琳

史蒂夫·马克思(Steve Marx)是一名音乐家,他曾说过:“为了拯救自己行进乐队的任何一名成员,我会毫不犹豫地冲进川流不息的马路之中。”通常来说,这种话只会出自军人,而不是音乐家,但是马克思却想用这种假设来显示他对这个团体的感情有多么深厚。

马克思现在是宾夕法尼亚州盖茨堡学院行进乐队的指挥,他从高中至今已经有二十多年的音乐合奏经历,他说:“行进乐队成员之间建立起来的联系是十分紧密的,整个乐队就像一个家庭一样。”大家都穿着统一的服装,手中拿着乐器,演奏出无比和谐的乐章,肢体动作和声音都如此同步,仿佛每个人都融入了这个整体。他承认,行进乐队的魅力对于他来说其实不是音乐,而是像家庭成员一样的亲密感。

许多团体活动都能让我们产生归属感,但是有研究表明同步地做一些事情可以让社会连接更紧密,让人们的幸福感更强。与其他较为无序的活动相比,团体划船、列队舞、合唱甚至仅仅是一起敲击手指,就能增加人们对他人的宽容度和信任度。此外,这些活动还能提高疼痛的阈值。

为什么同步化和协调的行为能给人带来更深厚的亲密感?多伦多大学研究同步行为的心理学家劳拉·西雷利(Laura Cirelli)开展的一些研究,或许逐步找出了答案。同步化行为产生的强大效应可能就来自神经激素、认知和感知的共同作用。西雷利说:“它们之间的作用十分复杂。”也有一些证据表明,人类有同步化行为的习性是演化过程中自然选择的结果,因为这种行为能让人群产生联系,而这种联系有利于生存。

人类并不是唯一能进行同步化活动的生物,一些动物也具备这种能力。例如,宽吻海豚会一齐跃出水面嬉戏,一些雄性萤火虫也会让它们的闪光节奏保持一致。动物行为学家推测,同人类一样,这些同步化行为也对它们的社交有益,比如帮助它们吸引配偶。

与其他动物相比,人类的同步化行为更加多样化:有些是有组织性的,比如集体祷告、合唱、阅兵和快闪;有些是无意识的,你可以想象音乐会上观众同时为歌曲鼓掌,又或者情侣一起散步时两人步伐一致的场景。还有研究称,如果两个人肩并肩坐在摇椅上,他们会突然同步地前后摆动。马克思将他对乐队的热情归功于同步化行为,心理学实验也的确证实了这种同步化行为能促进团体成员的感情。

在一项研究中,牛津大学的研究人员将一些小学生分成两组,分别给他们穿上橙色和绿色的背心加以区分。实验需要让孩子们同步或者不同步地跳舞。之后,研究人员发现,尽管穿的背心颜色不同,只要孩子们在实验中同步舞蹈,他们会与彼此玩得更亲近,而不同步跳舞的孩子们则没有那么亲近。

增进亲近感

同步化行为带来的亲近现象并不仅仅出现在儿童游戏中。2019年,匈牙利人研究人员发表的一系列研究显示,与少数族裔同步地走路可以减少歧视。匈牙利普遍对罗姆人有着负面偏见。研究人员准备了一些穿着传统罗姆服饰的人的照片,让非罗姆人观察后给予消极或积极的评价。此时,参与者通常会使用消极的词语。

而当照片换成穿着传统匈牙利服饰的人时,他们则会使用积极的词语进行评价。然后研究人员让非罗姆人与另一位罗姆人伙伴同步或不同步地绕着房间走几圈。之后,当研究人员询问非罗姆人对同伴的感受时,那些与同伴同步绕圈的人会对对方产生更亲近的感觉,并且更愿意再次见到对方。

科学家并不知道这种效果能持续多长时间,所以同步化行为也许并不能永久地消除敌对感。但是,同步化行为仍然能在一些情况下减少人们的偏见,一个可能的原因是,它能让我们对他人产生更多的好感。在一项 2009 年发表 在《社会认知》(Social Cognition)的研究中,志愿者需要随着节拍器用手指敲打出节奏,实验人员在一旁用相同或不同的节拍敲鼓。结果显示,志愿者会对用相同节拍敲鼓的实验人员产生更多好感。

这些亲近感也会让我们对他人表现出更积极的行为,比如同步地敲打手指可以让人们在捐款时更加慷慨。2017年,一项发表在《基础和应用社会心理学》(Basic and Applied Social Psychology)杂志的研究称,他们按照每组 6 人的方式将志愿者分成了数个组别,每个 6 人组再被分成两个 3 人小组。

志愿者完成了简单的团体活动后,他们将面对不同的瓜分金钱的场景,这时他们需要说出自己愿意与谁分享这笔金钱。结果表明,如果志愿者只是在 3 人小组内同步敲击手指,他们会更愿意将钱分给小组内的 3 人。但如果两个 3 人小组同时敲击手指,即 6 个人的大组同步了,那么他们就更愿意将钱分给大组内的 6 个人。相反,非同步敲击的动作则不会让人变得慷慨。

2017 年,一项针对 42 项同步化研究的元分析表明,同步活动,不论是同步跑动还是同时摇晃椅子,都有助于增强人们的亲社会性。心理学家和神经 科学家常采用“自我-他人模糊化”这一术语来解释同步化让人们更亲近的原因。丹麦科技大学的认知神经生物学家伊凡娜·孔瓦林卡(Ivana Konvalinka)对此是这样解释的 :“在进行同步活动时,自我和他人的边界变得模糊了。不管是有意还是无意,当我们的行为与他人的行为相一致时,我们会将他人与自己看成一个整体。”

另外,有研究表明,即使是婴儿也能在参与同步活动后变得更加乐于助人。由于无法对婴儿进行同步化行为的训练,研究者想出了一个新的办法来验证同步行为的效果。2017 年,在发表于《音乐感知》(Music Perception)的一项研究中,研究人员首先将一个 14 个月大的婴儿用背带系在志愿者的胸前,在他面前站着另一位志愿者。然后,两位志愿者会开始跳动,但两个人有时同步跳动,有时不同步。此时,婴儿也会被动地参与到这一过程中。

在进行了一系列的实验之后,研究者发现,如果同步蹦跳组的第二位志愿者不小心掉下来一个球或其他物品,婴儿会更想要把东西捡起来还给他,而非同步蹦跳组的婴儿就不会显得如此乐于助人。“同步活动的效应在婴儿身上也被验证了,这说明同步行为对人类来说很重要,”牛津大学的人类认知学家艾玛·科恩(Emma Cohen)如是说,“一种行为如果在人的婴幼儿期就出现,说明它可能对人类来说是无意识却又相当重要的。”这在人类的演化过程中可能也起着不小的作用。

同步行为的演化

牛津大学的心理学家罗宾·邓巴(Robin Dunbar)指出:在早期人类社群扩张,与同伴共同生活的过程中,同步化活动通过促进亲社会性行为和合作,帮助人类建立起集体联系。邓巴研究同步化行为已经很多年了,而这一切都缘于一次音乐考古学会议。在那个意义非凡的夜晚,一位南非的音乐家邀请了邓巴和其他参与者一起跳一种类似祖鲁人传统舞的舞蹈。音乐家让大家围成一个圈,给他们递上由不同长度塑料管制成的乐器,让他们随意吹奏出各种声音,然后转圈走。邓巴说,一开始演奏出来的声音非常难听,但是几分钟后声音和步伐不知不觉地就改变了,在场的科学家们变得非常同步,吹奏的曲调都是一致的。“每个人都感受到了作为团体一员的归属感,这项活动产生的效果令我十分震惊,”他说。

如今,邓巴认为在人类演化过程中,同步化行为可能让“服务他人”成为了一种更有效的联结手段。非人灵长类动物会互相梳理毛发以去除身上的跳蚤和其他寄生虫,这种行为能增强群体的凝聚力。邓巴认为,当群体数量增加时,个体需要花费更多的时间用于梳毛活动,而这也限制了这个亲密团体中的个体数量。他将不同物种梳理一次毛发的时间和该物种常规的团体规模进行了比较,发现这两个数值间有直接的关联,并且他得出了一个结论:一个 群体中个体数量的上限是 50。虽然猴子和猿的团体规模不会超过上限,但是人类却会。邓巴计算过,人类自发形成的社群人数大概在 150 人左右。

他通过比较人类与其他灵长类动物大脑新皮质的差别、小规模社群的乡村人口数,以及在较大规模社区中人们倾向于拥有的朋友和亲人数量,得出了这一结论。而这个数据也有早期的历史记录佐证:1086 年,当威廉一世调查他的王国时,英国乡村的平均人口数也是 150 人左右(不过不是所有人都认可这个数字,有些人认为这个数字是基于过度挑选的数据得来的)。

为什么人类组建的团体大小能达到猿类的三倍?邓巴的解释是,这是因为人类想出了一种可以同时“取悦”好几个人的办法——用声音或者身体的动作来取悦他人,而不是用手指挑寄生虫。邓巴还主张,更大的群体规模使得人类可以更好地抵御其他人类群体的突袭,以此增加存活率和生育率,而这又变相地通过自然选择,在下一代中巩固了同步化行为的存在性。

据邓巴说,同步化行为的生物学基础原理是:非人灵长类动物梳理毛发,会促进一种名叫内啡肽的神经化学物质的释放,它能够让个体感觉舒适。大脑分泌的内啡肽能够促进愉悦感并减轻疼痛感,而有研究认为人类的群体联 系行为由梳理毛发变成唱歌和跳舞,可能也是内啡肽在起着作用。有研究者将这种物质称为人际关系的“神经化学胶水”。

大脑和行为

除了邓巴的实验室的研究成果,还有好几项研究证实内啡肽与人类的“联结和奉献”现象有关。其中,一项早期研究表明,同步化行为可能刺激内啡肽系统,而这种刺激不仅仅是身体运动(例如著名的“跑步兴奋”现象)产生的。

在邓巴实验室的一项研究中,他们邀请了来自牛津大学赛艇队的男性运动员单独在划船机上训练,然后再与同伴一起同步训练。训练完成后,研究者会给运动员们套上血压套袖并不断加压直到他们无法承受,以此测试他们对于疼痛的承受力(因为直接测量内啡肽水平比较困难,所以研究通常会通过测量疼痛感进行替代)。

邓巴团队发现,和同伴一起训练的运动员在之后的测试中忍耐疼痛的能力更强,通过计算,邓巴发现这些人的内啡肽释放水平加倍了。另外,还有一系列类似的实验表明,在跳舞时,与不和谐的动作相比,同步动作能大大促进内啡肽的产生。

在实验中,参与者首先会被教授一些简单的舞蹈动作,比如“开车”(一只手放在假想的方向盘上左右来回划动,另一只手放松地垂在身体一侧)和“游泳”(膝盖有节奏地弯曲,手臂像自由泳一样交替摆动)。然后参与者被分成若干个 4 人小组,来到舞池后,每个人都会拿到一个播放着音乐的耳机。但有一些小组中,4 个人听到的是同样的音乐,并且他们还被要求做同样的动作,这就产生了同步化行为。而另一些小组里的 4 个人则会听到不同的曲调,或者被要求做不同的动作,结果就是人群中会出现奇怪而混乱的舞蹈。

舞蹈结束后,研究者拿出血压套袖进行疼痛测试。不出所料,跳了同步舞蹈的人更能抵抗疼痛,这一结果也说明这种抗痛效应不是和别人一起跳舞就能产生的,而是需要同步跳舞才能获得。这项实验结果于 2016 年发表在了《演化和人类行为》(Evolution and Human Behavior)上,研究者同样测试了参与者之间的联结关系。与其他情绪反应的研究一样,同步舞蹈的人感觉和其他参与者更加亲近。

尽管内啡肽为同步化行为的强大效应提供了神经化学方面的解释,但仍然可能有其他的生物学机制共同发挥着作用。同步化行为产生的大脑活动模式,似乎与随意地哼唱或者摆动身体时的不同。功能性近红外光谱技术可以无创伤地检测大脑某个区域的用氧量,进而通过用氧量反映大脑工作的强度。

去年,一项研究使用这项技术证明了非同步的行为仅仅能激活大脑的左半球,而同步化的行为则能同时激活左右半球。这个结论也暗示了同步化行为不只是简单的动作而已。还有研究表明,大脑中的奖赏系统(通过建立正反馈循环,也在同步化效应中起着重要作用。

该研究中的一系列实验采用了另一种检测大脑活动的技术——功能性核磁共振成像技术。实验结果证明:当人同步敲鼓时,会更愿意去帮助与他们一起敲鼓的人。“我们相信,在同步敲鼓时尾状核体被激活了,这说明奖赏系统参与了这一行为,”荷兰神经科学研究所的神经科学家克里斯蒂安·凯泽斯(Christian Keysers)是这项研究的领导者之一,他表示,“志愿者会更愿意在未来与之前有过同步化行为的人一起活动。”同步化行为激活了大脑的奖赏系统,进而促使我们去做更多能帮助同伴的事情。

尽管每个人参与同步化活动后获得的效果不完全一致,但是与他人一起有节奏地行动或者发出和谐的声音,确实在人类社会中起着重要的作用。这也是为什么我们无论在哪都能看到同步化行为——不管是在纽约音乐厅内美妙的合奏曲,还是在里约热内卢街道上或者非洲村落中的舞蹈。当我们处于同步化状态时,身体分泌的激素和大脑活动会使得整个社会更和谐,让人群凝聚在一起。成为一个行进乐队的成员也许不能让世界变得和平,但类似的行为也许可以让我们对外界更加宽容,让我们感受到融入更大的共同体的美好所在。

贵州恒丰官方:总经理赵旭东因个人原因去职

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网易体育1月7日报道:

贵州恒丰官方宣布,赵旭东辞去总经理一职,欧毅强出任球队新任总经理。赵旭东曾因为2015年亚洲杯期间担任中国男足翻译而闻名。

贵州恒丰公告如下:

经俱乐部研究决定,即日起对俱乐部管理层部分岗位进行如下调整:

同意赵旭东先生辞去俱乐部总经理一职的申请;

贵州恒丰足球俱乐部党支部书记、原常务副总经理欧毅强先生出任俱乐部总经理。

2021年,贵州恒丰定会迎难而上,砥砺前行,感谢大家一如既往的关心与支持,我们将继续为贵州足球踏实向前发展走好每一步,战斗每一刻!

贵州恒丰足球俱乐部有限公司

2021年1月7日

公告完————————

(责任编辑:张泽农_NS5732)

半个三双!追梦稳定发挥砍下5分5板5助2断

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直播吧1月5日讯勇士今日主场战胜国王,喜迎两连胜。

全场比赛,追梦延续出色的协防和指挥,砍下5分5篮板5助攻2抢断。

他复出之后,勇士取得了2胜1负的战绩。

【GIF】格林长传精准制导

【GIF】格林赛季首分

(史蒂夫盖伦)

【来源:直播吧】

东契奇为啥肉眼可见地胖了?库班出来替他解释

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北京时间12月30日,据美媒体报道,达拉斯独行侠队老板马克-库班在接受采访时透露了卢卡-东契奇在向训练营报到时没有达到最佳体型的真正原因。

当东契奇向独行侠队的训练营报到时,球迷和媒体都注意到他的身材明显发福。今天,库班在接受采访时表示他知道东契奇没有恢复到最佳体型的真正原因。

今年休赛期,东契奇原本应该代表国家队参加比赛,但是因为新冠疫情,比赛都被取消,而且东契奇的训练质量也没有达到预期。

尽管身体状态没有调整到最佳,但东契奇在本赛季开始之后场均依然可以得到27.7分、7个篮板和6.7次助攻。

“即使(卢卡的身体状态没有调整到最佳),但是这没有改变我们球队里任何人对他的看法。”库班说道,“他是联盟里前五,甚至是前三的球员,而且他只会变得越来越好。”

(罗森)

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