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很多物質會被超新星爆發拋向外太空，在這過程中又會結合成更多比鐵更重的元素。被超新星爆發拋出的原子，就會成為下一代恆星和行星的原材料。構成我們的太陽系的物質都是來自於這樣的超新星殘骸。太陽系中所有行星、地球上所有物質、生物，都來自超新星爆發；所以，我們都是名符其實的宇宙星塵（超浪漫的啊）。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（device Finding out）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep Discovering）。

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星雲內某個區域氫原子比較密集，而這個區域的重力比較強；隨時間過去，區域附近的氫原子慢慢地互相越靠越近，逐漸形成一顆原恆星。最後，附近以光年計的氫原子都落入這個原恆星之中。原恆星越來越巨大、溫度與密度越來越高，直到有一刻，氫原子核因為互相太過靠近而熔合在一起成為氦原子核。核熔合會放出強烈的能量，恆星就這樣誕生了。

一款搭載 3dfx voodoo2 晶片的 3D 顯示子卡，當時的顯示卡只能處理 second 畫面，因此 Voodoo 這類子卡必須搭配 2D 顯示卡才能發揮效用。

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因此為了要判斷重力波是否存在，就必須進行更進一步的觀測：利用數個脈衝星組成脈衝星陣列，測量每個脈衝星訊號到達的時間，並且計算這些不同脈衝星訊號的到達時間是否存在某種相關性。

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單人模式中能開載具的時間還算蠻少的，但對我可是一大福音，因為我一操控空浮坦克就會感到頭昏腦脹，畫面實在是有點晃。

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利用脈衝星觀測重力波的第一步，首先要記錄各個脈衝星的電磁脈衝到達地球的時間（time of arrival），並且將這些訊號與脈衝星電磁脈衝的理論模型做比對。