加利福尼亞Riverside大學研究人員宣布發(fā)現(xiàn)了一種昆蟲分類的新方法，較之以往的方法更加準確、快速和實用，其成功關鍵在于：現(xiàn)成的激光指針結合和大數(shù)據(jù)應用。

研究人員表示，幾十年來研究昆蟲分類一直依賴麥克風捕捉昆蟲飛過所發(fā)出的聲音。遺憾的是麥克風所捕捉環(huán)境噪聲嘈雜，除非昆蟲在理想條件下飛過麥克風，要捕捉到有用數(shù)據(jù)是非常困難的。小的數(shù)據(jù)集結合非自然條件下數(shù)據(jù)，以最大限度提高數(shù)據(jù)收集，這有可能導致預測模型不準確(過度擬合)。

大數(shù)據(jù)出現(xiàn)，有助于緩解過度擬合。因為有更多數(shù)據(jù)，有多類型的數(shù)據(jù)，可供用于訓練和測試模型，有助于檢測真實的事物。想一想但我們試圖判斷某人關系模型時，只要研究Facebook有關數(shù)據(jù)，就可以建立已婚、單身或約會對象這樣的關系，結合地緣、受教育程度和年齡因素等熟悉，可以很容易建立一個模型，很容進行預測。

我們用一個激光指針，配備一個光電晶體管和數(shù)字記錄器，激光指示器提供一種新穎的方法，用于捕獲昆蟲飛過的聲音，同時又不屈從于麥克風方法的缺點。他們捕捉昆蟲翅膀飛過所引發(fā)激光束中斷，并將其轉成一個音頻文件。利用這種方法，研究人員聲稱抓獲了數(shù)千萬的昆蟲聲音，在試驗中為六大種類昆蟲提供了一個準確的標簽。

然而，該研究團隊進一步分析了昆蟲的晝夜節(jié)律(一天的時候，他們是活躍的)，他們根據(jù)時間，而不僅僅是翅膀中斷模型進行研究，讓型更加精確。他們的模型也研究相同地理屬性的，，因此可以進行正確的假設，例如，在撒哈拉以南非洲的蚊子，可能與在美國發(fā)現(xiàn)蚊子不是相同的物種，即使他們有著相似的晝夜節(jié)律和聲音。

最終他們的模型可以準確區(qū)分79.44%的昆蟲，期間包括10個不種類的昆蟲(這包括來4～6項，關于雌雄性別的研究)。但研究兩類昆蟲時，模型準確率可以達到98.99%。其相同種類雌雄分辨的準確率可以到到99%。

如果結合分析哪些昆蟲是有害的，哪些是無害的，并達到一定的準確率，那么這種新的激光結合大數(shù)據(jù)的分析方法，無疑也就具有了一定的實用性。

全球22%的人曾經(jīng)出軌，56%的成年人性生活不和諧。

全世界47％男性和40％女性曾經(jīng)有過一夜情。

36％的成年人承認曾因對方的容貌而分手——外貌協(xié)會的力量真不容小覷。

56％的成年人表示性生活不和諧。

全世界22％的婚戀中人曾經(jīng)出軌。

對婚戀最為不忠的是土耳其人，高達58％的情侶發(fā)生過出軌“事故”。接下來是冰島，這個只有33.2萬人口的北歐國家，卻有39％的人背叛過對方；第三名是奔放的意大利人——“劈腿”比例為26％；17％的浪漫美國人有外遇史；而被認為保守的英國人，也有14％的不忠率。

在這個“出軌榜單”上，位列第五的是中國香港，11％的香港人曾經(jīng)是“花心蘿卜”。排名第六的是以色列，該指標為7％。

出軌：22％的離婚原因是出現(xiàn)了第三者；“小三”也讓18％的戀人“走不下去”。

不感興趣了：28％的情侶因為厭倦而放棄了對方，而26％的夫婦出于“七年之癢”而埋葬了婚姻。

距離：16％的夫婦因為兩地分居而“有緣無份”，21％的“異地戀”無疾而終。

3.5％的分手原因是“父母或朋友不贊同”。寧拆十座廟，不毀一樁婚。前輩們可以對別人的婚姻作些“指點”，但不要“指指點點”吧。