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科学家成功合成铹的第14个同位素******

　　超镄新核素铹-251不仅是近20年来科研人员首次直接合成的铹的新同位素，也是迄今为止合成的中子数N为148的最重同中子异位素。铹-251具有α衰变性，可以发射出两个不同能量的α粒子。

　　超重元素的合成及其结构研究是当前原子核物理研究的一个重要前沿领域。铹是可供合成并进行研究的一种超镄元素，引起了人们极大的兴趣。

　　近日，科研人员利用美国阿贡国家实验室充气谱仪（AGFA）成功合成了超镄新核素铹-251。相关成果发表于核物理学领域期刊《物理评论C》。

　　此次合成铹的新同位素，运用了什么技术方法？合成得到的铹-251，具有什么基本特征？合成的铹-251对于物理、化学等学科的研究来说具有什么意义？针对上述问题，记者采访了这一工作的主要完成人之一，中国科学院近代物理研究所副研究员黄天衡。

　　不断进行探索，再次合成铹同位素

　　铹的化学符号为Lr，原子序数为103，是第11个超铀元素，也是最后一个锕系元素。“一般来说，原子序数大于铹的元素被称为超重元素。”黄天衡介绍。

　　质子数相同而中子数不同的同一元素的不同核素互称为同位素。同一种元素的同位素在化学元素周期表中占有同一个位置，同位素这个名词也因此而得名。

　　103号元素由阿伯特·吉奥索等科研人员于1961年首次合成。为纪念著名物理学家欧内斯特·劳伦斯，103号元素被命名为铹。锕系元素是元素周期表ⅢB族中原子序数为89—103的15种化学元素的统称，其中，铹元素在锕系元素中排名最后。

　　截至目前，科研人员们共合成了铹的14个同位素，质量数分别为251—262、264、266。目前合成的铹的14个同位素中，铹-251至铹-262是在实验中通过熔合反应直接合成的，铹-264和铹-266则是将原子序数更高的核素通过衰变生成的。

　　目前，铹的化学研究中最常使用的同位素是铹-256和铹-260。科研人员通过化学实验证实铹为镥的较重同系物，具有+3氧化态，可以被归类为元素周期表第七周期中的首个过渡金属元素。由于铹的电子组态与镥并不相同，铹在元素周期表中的位置可能比预期的更具有波动性。在核结构研究方面，受限于合成截面等原因，目前的研究仅集中在铹-255上。然而即使是铹-255，其结构能级的指认目前也还存有争议。

　　通过熔合反应，形成新的原子核

　　铹和其他原子序数大于100的超镄元素一样，无法通过中子捕获生成。目前铹只能在重离子加速器中通过熔合反应合成。由于原子核都具有正电荷而会相互排斥，因此，只有当两个原子核的距离足够近的时候，强核力才能克服上述排斥并发生熔合。粒子束需要通过重离子加速器进行加速。在轰击作为靶的原子核时，粒子束的速度必须足够大，以克服原子核之间的排斥力。

　　“仅仅靠得足够近，还不足以使两个原子核发生熔合。两个原子核更可能会在极短的时间内发生裂变，而非形成单独的原子核。”黄天衡介绍，如果这两个原子核在相互靠近的时候没有发生裂变，而是熔合形成了一个新的原子核，此时新产生的原子核就会处于非常不稳定的激发态。为了达到更稳定的状态，新产生的原子核可能会直接裂变，或放出一些带有激发能量的粒子，从而产生稳定的原子核。

　　在此次实验中，科研人员利用美国阿贡国家实验室ATLAS直线加速器提供的钛-50束流轰击铊-203靶，通过熔合反应合成了目标核铹-251。这个新的原子核产生后，会和其他反应产物一起被传输到充气谱仪（AGFA）中。在充气谱仪（AGFA）中，铹-251会被电磁分离出来，并注入到半导体探测器中。探测器会对这个新原子核注入的位置、能量和时间进行标记。

　　“如果这个原子核接下来又发生了一系列衰变，这些衰变的位置、能量和时间将再次被记录下来，直至产生了一个已知的原子核。该原子核可以由其所发生的衰变的特定特征来识别。”黄天衡说。根据这个已知的原子核以及之前所经历的系列连续衰变的过程，科研人员可以鉴别注入探测器的原始产物是什么。

　　超镄新核素铹-251不仅是近20年来科研人员首次直接合成的铹的新同位素，也是迄今为止合成的中子数N为148的最重同中子异位素（具有相同中子数的核素），还是利用充气谱仪（AGFA）合成的首个新核素。目前的实验结果表明，铹-251具有α衰变性，可以发射出两个不同能量的α粒子。

　　拓展新的领域，推动超重核理论研究

　　由于形变，若干决定超重核稳定岛位置的关键轨道能级会降低到质子数Z约等于100、中子数N约等于152核区的费米面附近。对于这一核区的谱学研究可以对现有描述稳定岛的各个理论模型进行严格检验,从而进一步了解超重核稳定岛的相关性质。由于上述原因，对于这一核区的谱学研究是当下探索超重核结构性质的热点课题。

　　此前的理论模型均无法准确地描述这一核区铹的质子能级演化，相关的实验数据十分有限。“本次实验的初衷为把铹的结构研究进一步拓展到丰质子区，尝试开展系统性的研究。”黄天衡表示。

　　研究结果表明，形成超重核稳定岛的关键质子能级在铹的丰质子同位素中存在能级反转现象。此外，研究人员还通过推转壳模型下粒子数守恒方法（PNC-CSM）较好地描述了这一现象，并指出了ε_6形变在这一核区的质子能级演化中起到的重要作用。

　　“此次研究指出了ε_6形变在铹的丰质子核区的质子能级演化中起到的重要的作用，对现有的理论研究提出了新的挑战，将推动超重核领域相关理论研究的发展。”黄天衡说。（记者颉满斌）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）