你的创作高峰即将到来,赶快趁热打铁迎接“奇迹年”!

DMenYin 2023-07-15 17:20:19

导语

最新一期 Nature 刊文,研究者通过计算3480位艺术家、6233位导演、20400位科学家最有突破性的作品面世时间点的数据,发现其巅峰作品出现的时间是随机的,但一旦出现,个人top 3作品出现的时间便有规律可循。

这一规律在多个领域都适用,因此必须要趁热打铁,珍惜创作高峰期。通过这种预测方式,研究者认为,成功率或许不能直接提高,但能找到成功背后的机理和规律。

本文是美国西北大学凯洛格商学院网站对这项工作的介绍。

编译:集智翻译组原题:When You’re Hot, You’re Hot: Career Successes Come in Clusters地址:https://insight.kellogg.northwestern.edu/article/career-hot-streaks论文题目:Hot streaks in artistic, cultural, and scientific careers论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-018-0315-8

1905年,爱因斯坦处于持续的高产和一系列成功之中。科学家们把这年称为他的奇迹之年(annus mirabilis),在三月和六月之间,这位传奇的物理学家完成了三篇论文,彻底改变了我们对时间和空间的观念,并且为量子物理学的发展铺平了道路。

“那甚至都没有到夏天,” 西北大学凯洛格商学院组织管理学副教授王大顺惊叹道。

对王大顺来说,爱因斯坦的奇迹之年有一个未解之谜。在之前的一项研究中,他分析了超过10,000个科学家的职业生涯,并且发现研究人员发表最有影响力的论文的时间是完全随机的。这篇论文发表的时机有可能在他们研究生涯的早期,中期或者晚期,而且在任何时期发生的概率都是一样的【1】。但是“奇迹之年”的理念似乎挑战了这一结论。

论文1:DOI: 10.1126/science.aaf5239标题:Quantifying the evolution of individual scientific impact

“如果所有事情都是随机的话,这样的几率是多少呢?” 王大顺这样思索着。

在一篇新的论文里,王大顺探究了在科学以及其他领域中,像爱因斯坦所拥有的“辉煌”时期是否纯属一个幸运的巧合。他的合作者包括访问学生刘璐(Lu Liu),凯洛格商学院博士后Yang Wang,还有迈阿密大学的Chaoming Song,中欧大学的Roberta Sinatra,和宾州州立大学的Lee Giles。

论文2:arXiv:1712.01804 标题:Hot Hand Phenomena in Artistic, Cultural, and Scientific Careers

通过观察了数以万计的科学家,艺术家和电影导演的职业生涯后,这个团队发现了事业辉煌时期是真实存在并且具有普遍意义的。每个人都会实际上在职业生涯中的某个时间点经历他或者她的辉煌时期。尽管个人职业生涯的巅峰确实是随机的,但他们的最成功的一些作品极有可能在特别相近的时间内发生。

尽管我们需要更多的研究来表明是什么导致了这些天才的集中爆发,王大顺表示他们的研究揭示了在所有领域里成功的一些内在规律,并且可以用于改善终身教职的评定、升职和招聘等决定。

“如果我们知道你最佳的作品在什么时候,那么我们可以清楚地知道你次佳的作品会出现在什么时候,还有你的第三佳作品,”他说,“因为它们基本上都在较短的时间内接连发生。”

定位辉煌时期(Hot Streaks)

王大顺将他之前分析科研成功时机的论文取名为“希望计划” 。通过证明一个科学家被引用次数最多的论文可能出现在职业生涯的任何时间节点上,他的发现驳斥了一些传统意义上认为50,60岁的研究人员已经错过了事业辉煌时期的观点。王大顺认为在职业早期更有可能达到辉煌时期的唯一原因是年轻的科学家会更加高产。“所以如果你一直很高产,可能你的巅峰之作还在来的路上,” 他说。所以,一切都充满希望

但是巅峰之时一过,会发生什么呢?王大顺想象了两种不同的情况。

如果科学家写每篇论文的时期都是完全随机的,那么“向均值回归”理论可以解释 ----- 这意味着下一篇论文更有可能是平均的而非杰出之作。

另一方面来讲,我们有充分的理由认为一篇好的论文可能会带动另一篇好论文。“如果我完成了一篇优秀的论文,我会觉得我学到了一些技巧,”他这样说道。“现在我会觉得,我已经准备充分去完成另一个一样优秀甚至更好的作品了。”

在和凯洛格商学院刘璐的合作中,王大顺设计了一个实验。他的想法是:“ 我们不能仅仅关注最佳作品,还要关注次佳作品,还有第三佳作品,” 他解释道。他们的目标是研究一个人最佳作品出现的时机是否具有统计学上的有效规律。

王大顺和刘璐使用谷歌学术搜索和Web of Science获得了超过20,000个科学家的研究论文的数据。这些数据中包括了每篇论文在发表十年之内的引用情况。

然后,他们决定让研究范围扩展到学术界以外。“我们认识到,‘哈,如果在科学领域中真的存在规律,这也许可以应用到其他所有领域当中去,’”王大顺说道。

王大顺解释道,这个想法是被《鸟人》和《荒野猎人》的导演Alejandro González I?árritu所启发的。“他连续获得了两次奥斯卡最佳导演奖。然后我理解到,这不仅仅是科学家。我们的故事应该有着更大的版图。”

所以他们收集了艺术家和电影导演的职业数据。为了衡量成功,他们获得了3,480个画家、雕塑家和其他艺术家的作品的竞拍价格。接着他们又梳理了在电影资料库IMDb上6,233个导演的职业历史,然后用IMDb的评分标准来近似衡量他们的成功。

巅峰作品常常会接连出现

开始时,研究人员的发现似乎佐证了王大顺前期研究的结论:单独来看,每个艺术家三件最贵的作品,一个导演的三部评分最高的电影,还有一个科学家三篇引用次数最高的论文在个人的职业生涯中出现的时机呈现完全的不可预测性。

“这就像所有事情都是随机的,一直在买彩票一样,”王大顺说道。“但是是真的吗?当我们仔细观察的时候,谜题开始被解开,‘那么他们的相对时间呢?’”

研究人员首先计算了个体的三个最佳作品产生的时间间隔。然后他们开始进行模拟,他们随机打乱了三个最佳作品在个体职业生涯中出现的顺序,并且再一次计算了它们之间的时间间隔。如果辉煌时期是一个未知之谜,那么在现实数据中的三个最佳作品出现的时机不应该比随机数据中更加接近。

但是这不是他们所发现的。相反,他们发现一个人的两个巅峰作品大概有50%的概率更有可能连续发生,而不是纯粹偶然出现。相同地,一个人第二和第三好的作品,还有他们第一和第三好的作品,都异乎寻常的更有可能在相近的时间内发生。

在三大领域中,大约有90%的人会有至少一次的辉煌时期。举个例子,既有爱因斯坦的幸运之年,也有彼得·杰克逊的指环王系列,杰克逊·波洛克的“滴画”。还有,从巴黎移居到法国南部的一年里,梵高就创作了《黄房子》, 《梵高的椅子》, 《在亚尔的卧室》, 《夜间咖啡馆》, 《夜晚露天咖啡座》, 《罗纳河的星夜》和《向日葵》。

通过数据深入研究,研究人员发现大多人都会经历至少一次辉煌时期。(尽管幸运的人会有多次,但大多数人有且仅有一次。)辉煌时期的长度随着职业的不同而不同,比如艺术家大多持续5.7年,电影导演持续5.2年,而科学家会持续3.7年。

除此之外,那些在非辉煌时期有相对影响力较小的作品的人(更低的论文引用率,拍卖价格,和评分)在辉煌时期中影响力会有更大的提升。

默默努力者的希望

作者们推测对不同领域出现的辉煌时期还可能有一种更简单的解释:生产力。如果一个人碰巧在一定的时期内产出了更多的电影、艺术作品或者科研论文,这就能解释为什么他们在那个时期好作品扎堆,这仅仅是因为他们有更大的概率出现巅峰作品。

然而,作者没有发现在辉煌时期中人们生产力的显著变化。

王大顺期望在未来的研究中对什么导致了辉煌时期的开始和结束有一个更加深切的认识。但是他强调现在的研究结果本身就具有重要意义。“什么导致了这个现象并不重要----这个现象就在这里,”他说道。

这个现象的重要性来源于其中一位作者的最终发现:当他们的统计模型没有刻意将辉煌时期考虑在内时,他们总是系统地低估了一个人的整体职业生涯的成功程度。

“因为你在辉煌时期产出的作品会显著更好,所以你的辉煌时期从根本上决定了你整个职业生涯的影响力,”王大顺如是说。

这个研究可能会改变我们对崭露头角的天才的看法。但是王大顺警告我们不能过度解读这个结论----“想象一下,一个人走向评定终身教职的委员会,然后说,‘再多给我两年,我的辉煌时期就要来了!’这样就会极为可笑”----但是王大顺的确相信终身教职评定委员会和招聘者会忽视辉煌时期而给他们带来损失。“我们需要去想到不同的方法和政策去鉴别和培养拥有长久影响力的人才。

如果王大顺认为他早期的研究成果是希望计划,那么,作为一个研究人员,短短几年快速的成功可能会定义他的整个学术生涯,不知他现在会怎么想呢?

“这本质上使我的希望加倍,”他说,因为几乎所有人都会有一次辉煌时期,但却没人能预测它会何时到来。

王大顺开心地想着属于他自己的辉煌时期的到来。“当那天到来的时候,就不仅仅是一个巨大的科研突破,”他说,“而是会一个接着一个的持续好几年。我对此真的很期待。”

参考文献:

[1] Roberta Sinatra, Dashun Wang, Pierre Deville, Chaoming Song, and Albert-László Barabási, Quantifying the evolution of individual scientific impact, Science, 354, 6312 (2016).

美国西北大学凯洛格商学院组织管理学副教授,西北大学复杂系统研究所的核心成员。多年以来,他专注于探索大数据时代所带来的新机遇和跨学科挑战,其研究领域涉及统计物理,信息与计算机科学,以及计算社会学等多个相关学科;具体研究方向包括社交网络,人类动力学, 以及对科学演化和影响力的刻画。其研究成果发表于诸如《Science》等国际级期刊,并被Nature, Science, The Economist, MIT Technology Review, The Boston Globe等国际各大主流媒体和期刊报道。

翻译:干潇锋审校:张洪

 

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【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMS内容概要:本文主要介绍了采用BPSK或GMSK调制方式的Turbo码相关技术研究,重点涵盖GMSK调制下的二比特差分解调方法、Turbo码与BPSK/GMSK调制相结合的系统性能分析,并提供了完整的Matlab代码实现方案。研究内容包括调制解调原理、编码结构设计、误码率仿真及系统优化等关键环节,旨在通过仿真手段验证所提出方案的有效性和可靠性,帮助研究人员深入理解现代数字通信系统中的关键技术和其实现方法。; 适合人群:具备一定通信原理和Matlab编程基础,从事无线通信、信号处理、编码理论等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握GMSK调制与Turbo码结合的系统设计与仿真方法;②学习二比特差分解调算法在实际通信系统中的应用;③通过Matlab代码实现提升对数字调制解调和信道编码技术的理解与实践能力;④为相关课题研究、毕业设计或工程项目提供参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐模块运行与调试,对照通信系统基本原理深入理解各环节功能,重点关注调制解调过程与Turbo译码的协同工作机制,并尝试修改参数以观察系统性能变化,从而达到理论与实践相结合的学习效果。
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 LA 1010 逻辑分析仪被视作一种效能卓越的数字信号分析设备,其核心功能在于对数字通信协议,例如I²C,进行检测与解构。本资源将集中阐述LA 1010的操作流程以及如何借助该设备对I²C协议的波形展开分析。 确保逻辑分析仪被正确地连接至目标系统是极为关键的环节。在运用LA 1010的过程中,必须将分析仪的通道0与通道1分别对应连接至目标装置的SCL(时钟)与SDA(数据)线路。务必保证连接的稳固性且无任何干扰因素,以此确保数据采集的精确度。 随后,需要设定采样参数。采样频率对于能否成功捕捉到信号具有决定性的作用。针对I²C协议,通常选用的采样频率范围介于100kHz到400kHz之间,这一范围的选择取决于实际应用场景中I²C总线的运行速度。然而,LA 1010所能达到的最高采样速率可能高达500MHz,因此需要根据具体需求进行相应的调整。此外,还必须精心挑选适配目标设备工作电压的电压等级,例如3.3V、5V或1.8V。 在软件操作层面,需要选取恰当的通道与协议种类,即I²C。一旦启动采样,逻辑分析仪便开始记录相关数据。软件界面通常会实时展示波形图,为观察与分析提供便利。 关于I²C协议波形的解读,我们可以遵循以下步骤: 1. 总线处于空闲状态时:SCL与SDA均维持在高电平位置,这表明总线当前未进行数据传输。 2. 传输起始信号:当SCL处于高电平期间,SDA线从高电平转换至低电平,此动作标志着数据传输的开始。 3. 地址、数据及应答的识别:在每一个SCL高电平脉冲的持续时间内,SDA线上的电平状态代表了数据位。地址与数据的传输均为双向过程,而读写标识则由SDA线上的电平来...
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