众文网1.近年来科学家对火星有什么新的发现
近年来科学家发现了火星可能曾经存在生命的蛛丝马迹。
一块来自火星的石头在太空中遨游了约70万年，化作地球上空的一颗流星，坠落在非洲沙漠中。由中外科学家组成的研究团队最近从一块拇指大、重约6克的灰黑色火星陨石中，发现了10多颗比头发丝的十分之一还要细小的、成分类似于煤的碳颗粒。
这些科学家最初是想从陨石中寻找水的痕迹，却意外发现了只有几微米大小的碳颗粒。由于地球上的生物作用会使有机物中轻的碳同位素变多，所以科学家从碳同位素可以判断它是否与生命有关。
扩展资料：
以前，科学家也曾宣布从火星陨石中发现了有机物或“生命迹象”的证据，但不少遭到了质疑。林杨挺团队的研究成果还需要进一步的检验。
如果找到地外生命，那将是科学史上最重大发现之一。火星是除地球之外，被认为是最有可能孕育生命的行星。
参考资料来源：人民网-科学家从陨石中发现火星可能曾有生命的新证据
2.四轴飞行器的结构原理
如图所示，电机1和电机3逆时针旋转的同时，电机2和电机4顺时针旋转，因此当飞行器平衡飞行时，陀螺效应和空气动力扭矩效应均被抵消。
四轴飞行器是一个在空间具有6个活动自由度（分别沿3个坐标轴作平移和旋转动作），但是只有4个控制自由度（四个电机的转速）的系统，因此被称为欠驱动系统（只有当控制自由度等于活动自由度的时候才是完整驱动系统）。不过对于姿态控制本身（分别沿3个坐标轴作旋转动作），它确实是完整驱动的。
与直升机相比，四轴飞行器可以实现的飞行姿态较少，不过基本的前进、后退、平移等状态都可以实现。但是四轴飞行器的机械结构远远比直升机简单，维修和更换的开销也非常小，这让四轴飞行器有了比直升机更大的应用优势。 在图（f）中，由于结构对称，所以侧向飞行的工作原理与前后运动完全一样。
3.科技小论文400字（奇思妙想）
妈妈曾给我出过这样一个谜语：“南阳诸葛亮，稳坐中军帐。排下八卦阵，单捉飞来将。”这则迷语告诉我们：蜘蛛专吃活的东西，难道它不吃死的东西吗？这引起了我的兴趣，我做了实验。
我从墙角处捉来一只小蜘蛛，把它放进一个盒子里（四周扎有小洞，上面盖有玻璃，便于观察）。没等蜘蛛织网，我又捡来一只死的小虫、一只死苍蝇，放在蜘蛛的前面，蜘蛛置之不理，随即用手碰撞盒子，蜘蛛就向其他方向爬去了。
为了彻底弄懂蜘蛛吃不吃死苍蝇，第二天，我又来到盒子前观察，看到死昆虫、死苍蝇还在原来的地方，可盒子角处多了一个网，蜘蛛在网上安静地趴着。这时，我想：昨天死苍蝇、死昆虫没被吃掉是不是因为没有网呢？于是，我又将死苍蝇拿起来轻轻地放在网上，可蜘蛛还是一动不动，紧接着，我又用笔轻轻地触动了一下网的边缘，咦，蜘蛛好像有了反应，开始向颤动的方向爬去，我把笔收回，网停止了颤动，信号断了，它就停了下来，不一会儿，蜘蛛又向网中心爬去。我又用笔尖触动网上死苍蝇的身体，网开始颤动，蜘蛛就开始向这边爬来，我又把笔尖收回，蜘蛛就停了，像上次那样，过了一会儿，蜘蛛又向网中心爬去。噢！我终于明白了：原来蜘蛛是靠网的颤动来产生感觉的，靠织网而捕食的。于是，我把实验结果记录下来。
为了证实蜘蛛靠网的颤动产生感觉，我又做了实验。将笔尖放在网上死苍蝇的身上，长时间的颤动，网的震动越来越大，蜘蛛产生的感觉好像也越来越强烈，蜘蛛便匆匆地赶过来，等蜘蛛碰到苍蝇，我将笔尖收回，只见蜘蛛尾部很快喷出黏乎乎的丝将苍蝇捆住，接着又看着蜘蛛的背一动一动的，好像在吸食苍蝇，不一会儿，网上就剩下一个完整的空壳了。这个实验证明蜘蛛吃动的昆虫。
我们探密小组又到图书馆、书店查阅了大量有关蜘蛛的书籍。其中《普通动物学》一书中写道：蜘蛛为食肉性动物，其食物大多数为昆虫或其他节肢动物。但口无上颚，不直接吞食固体食物，而是慢慢地吸食。当昆虫等动物触网时，会用力在网上挣扎，使网丝颤动而使蜘蛛很快发觉，蜘蛛便顺着纵向丝向猎物爬去，用蛛丝包裹猎物，固定于网上，先用螯肢内的毒腺分泌毒液注入捕获猎物体内，将其杀死，再由中肠分泌的消化酶灌注在被螯肢撕碎的捕获物的组织中，很快将其分解为液汁，然后吸进消化道内，最后吃剩下的体壳，就被完整的弃留在蛛网上了。这些充分证明：飞来的昆虫使蜘蛛网颤动，网颤动会使产生感觉，蜘蛛产生感觉就会将猎物捕获，因此，证实了蜘蛛只吃活动物，而不吃死的昆虫。
4.有哪位高手可以帮我翻译一篇毕业论文摘要,谢谢了
Thirty thousand spring water power plant is located 4 kilometers north of TuLuFan Railway Station, the east longitude 34 ° 40 ', north latitude 53 ° 30'; climate has adequate light, hot summer and cold winter, less rain; the river rises in the mountains along the peaks Bogda, floods due to heavy rain; power plant at the surface is gravel, seismic design intensity is 6 degree. Thirty thousand spring water power plant design uses vertical layout, i.e. water turbine shaft and the generator are arranged in the same vertical plane. Hydraulic turbine model for 240-LJ-140, the installed capacity of 10200KW, TSL325/36-20 type of generator, turbine installation height is 1036.0m. The main contents of the design include the design of roof structure of hydropower station workshop layout, workshop, crane beam calculation, structure calculation, calculation of plant and machine pier with the hood using reinforced concrete ribbed structure of integral casting. Plate for each span is 2.2 meters five span beam; work secondary beams as each span of 8 meters of the three cross beams; beams are arranged between the span of 10.5 meters single span beam; beam for the span of 10.5 meters single span beam. Crane beam is divided into two parts and installation work, adopt independent reinforced concrete beam T type section. Architecture as the main part of the design, under the roof, the crane load and structure weight of Liang Chuanlai, and to the large volume of concrete building structure. Workshop of frame column in reinforced concrete structure, internal force calculation of general methods according to structural mechanics. The pier of the cylindrical pier more common. Because the stress is smaller, the pier and wind cover according to the constructional reinforcement.。
5.四轴飞行器所需专业知识
四轴飞行器必备知识 • 接收陀螺仪，保持平衡 • 测量三轴加速度数据 • 测量大气压力，用于高度控制 • 接收数字罗盘信号 •测量电池电压 • 接收R/C 信号 •处理传感器数据以及计算真实角位置 •驱动四个无刷电机 卡尔曼滤波器（Kalman Filter ） 1.什么是卡尔曼滤波器（Kalman Filter ） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。
跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。
1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。
简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。
他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
2.卡尔曼滤波器的介绍 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。
结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。
3. 卡尔曼滤波器算法的实现原理 在这一部分，我们就来描述源于DrKalman的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。
但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一一描述。 首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。
该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference equation）来描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)。
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