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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（equipment 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 Mastering）。

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目前對這些奈赫茲級別的重力波訊號最合理也最自然的解釋，是來自多個超大質量雙黑洞系統互繞而產生的疊加背景。若真是如此，那這項發現將對天文學產生重大的意義。

就像天文學家也常用「太陽質量」作為天體質量的單位，或是用「天文單位」衡量距離，一個「螃蟹」指的是一個蟹狀星雲發出的 X 射線強度。一個天體發出的 X 射線有幾個螃蟹，就是其亮度是蟹狀星雲幾倍的意思。之所以選擇蟹狀星雲作為標準，是因為在這個領域，它實在太近、太經典了。

中子星非常細小，尺寸大約等於一個紐約市。想像把整個太陽塞進這麼細小的空間裡，就能夠大致想像中子星的密度有多高。在地球上，每茶匙物質只有幾克重；而在密度極高的中子星上，每茶匙物質卻可重達幾億公噸。

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