深度數據挖掘技術：真實世界的全球尋寶之旅

世界上很多失落的寶藏已經找到，但仍有很多尋寶活動在進行。 技術進步、大數據的興起和測繪技術幫助改變了科學家、探險家、人類學家和其他人計劃尋寶的方式。

舊理論應用於新技術尋找尋寶線索

在現代獵物尋寶中，研究保持不變。 研究人員進行了大量分析、收集證據並蒐索檔案以尋找尋寶線索。 應用舊理論，並利用新技術分析數據並確定尋寶的最佳位置。

花幾個月的時間搜尋水下表面並挖掘寶藏在經濟上不再可行。 技術允許：

而這些只是為尋寶遊戲提供探索線索的一些智能技術。 尋寶也受益於大數據的興起。 大數據，主要是計算能力的提高，允許算法篩選數百萬個數據點，以前所未有的方式查明寶藏。

舊的概率理論也在今天的現代世界中顯示出它們的有效性。

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貝葉斯理論

貝葉斯理論正在應用於多個領域，我們也看到該理論也被用於預測編碼。 該方法創建於 1700 年代，但它是一種永恆的概率理論，並被應用於今天的尋寶活動。

一個很好的例子是搜尋 1968 年失踪的 USS Scorpion。這艘核潛艇從未到達其目的地港口，指揮人員未能找到他們認為在東海岸丟失的潛艇。

貝葉斯搜索理論被應用並將海洋劃分為網格正方形。 正方形具有分配的概率值。 多個網格被創建並重疊，以增加找到失踪船隻的機會。 最終，使用這些概率理論找到了這艘船。

使用該理論發現了多個海洋尋寶活動，包括 SS Central America MV Derbyshire。 該方法還有助於定位失踪的法航 447 航班。數學是一個永不過時的領域，其理論旨在經得起時間的考驗。

以新技術應用舊理論進行現代尋寶

理論與計算機一起應用到算法中，幫助創建概率佈局以找到丟失的沉船、城市和其他寶藏。 在現代世界中使用這些理論、計算能力和新技術的許多主要例子是：

聖何塞帆船尋寶

幾個世紀以來，一場全球尋寶活動一直在進行，尋找沉沒的聖何塞大帆船，它帶著數十億美元的寶藏沉入海底。 尋寶活動在 1708 年火災導致該船在哥倫比亞海岸附近某處沉沒後不久就開始了。

這艘船在當天下午與英國人進行了激烈的戰鬥，船上有 600 名船員起火。 與船員一起的還有估計價值 200 億美元的寶藏，包括黃金、白銀和珠寶。

據說，哥倫比亞政府在 2015 年發現了世界上經過驗證和搜索最多的寶藏之一。這艘船仍在哥倫比亞海岸附近 600 米深的海洋中，因為一場重大的監護權糾紛使寶藏無法落入任何開始尋寶的人。

被認為是沉船的“聖杯”，政府拒絕公佈寶藏的坐標，因為海上的任何人都想知道他們的船下是否是傳說中失落寶藏的遺骸。 技術進步導致找到這艘船。 REMUS 6000 是一艘機器人潛艇，旨在沖刷海底，可以在海平面以下 6 公里處航行。 這艘船找到了沉船，能夠在沉船上方僅 9 m 處懸停並拍攝該船的照片。

當照片被發回給研究人員時，他們能夠找到海豚，這些海豚是著名的刻在船上大砲上的。 在哥倫比亞的水域，還有更多的沉船等待下一次尋寶活動的開始。 據估計，該國海岸附近有 1,000 艘船隻。

圖片來源：塞繆爾斯科特/公共領域。

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猴神失落之城

幾個世紀以來，世界各地的人們一直在進行一場跨越全球的尋寶活動。 尋寶是尋找一個失落的城市，它被發現並被歷史遺忘。 當地人講述這座城市的故事，但沒有人能指出這座城市的真實下落。

這座城市，也被稱為白城，迷失在洪都拉斯叢林中，隱藏了幾個世紀，沒有人能找到位置。 茂密的森林和叢林吞噬了這座城市，隱藏了該地區有人居住的任何痕跡。 如此多的冒險者未能找到大多數人認為這座城市是神話的城市。 但一次尋寶活動，就證明了這座城市的存在，傳說是真的。

新的探索是在 90 年代對這座失落的城市重新產生興趣之後開始的。 2009 年，克里斯托弗·斯圖爾特試圖尋找這座城市。 儘管如此，直到 2012 年史蒂夫·埃爾金斯（Steve Elkins）開始拍攝一部紀錄片，才發現了這座城市的位置。 使用了 LiDAR 技術，該技術價格昂貴，並且安裝在已磨損且已超過其使用壽命的直升機上。

該團隊將使用 LiDAR 技術檢查該城市的多個位置，該技術向茂密的森林發射激光，並使用反射來尋找丟失定居點的任何跡象。 所有數據都必須由專家分析，他們發現在野外不會自然出現的邊緣和正方形。

由於巨大的叢林、蛇和其他致命的動物，在城市被發現之前需要多次跋涉進入叢林。

圖片來源：Virgil Finlay/公共領域。

沒有人知道為什麼這座繁華的城市被遺棄了

有趣的是，當球隊回到家時，他們都開始生瘡。 該團隊患有利甚曼病。 它是一種由白蛉傳播的食肉寄生蟲病。 許多團隊成員都患有這種疾病。

尋寶的所有探險者都必須求助於世界上最重要的專家，以試圖遏制這種疾病。 有趣的是，過去和現在的探險家都聽說過這座城市被詛咒了。 也許詛咒真的是一種自恐龍時代就存在的食肉疾病。

挖掘工作還使用衛星圖像在島嶼上尋找人造結構的跡象，據信這些島嶼曾經存在人類活動。 最近，通過分析衛星圖像和數據，收集大量數據，發現了一個維京時代的大廳。 它決定了地下的形狀，以及結構的整體尺寸，與那個時代的結構保持一致。

隨著成像技術、大數據和分析變得越來越流行，整個尋寶行業都將發生變化。 探索者將從他們的計算機開始他們的在線尋寶活動，通過分析和算法查看數據中的異常情況以尋找過去的寶藏。

我們還看到了金屬探測技術的進步，這些技術可以進一步深入地下，甚至可以在水下取得巨大成功。 無人機和機器人可以探索更廣闊的海洋和洞穴，而不會在尋寶過程中危及人類生命。

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結論

世界各地正在發生更多的尋寶活動，大數據收集在醫療領域、城市和其他領域。 數據科學家正在創建他們的尋寶活動，可以分析數百萬個數據點以確定數據與興趣點之間的相關性。

一個很好的例子是城市街道網絡，以及城市如何改變城市佈局以促進出行便利並限制擁堵。 數據分析一切，從關鍵事故點到交通信號燈的時間和其他與交通有關的數據。 藥物和健康治療也是尋寶的一部分。 科學家們利用大數據來確定哪些治療方法有效，哪些無效，以及有可能對疾病和疾病有效。

您認為科技和大數據會幫助我們找到更多失落的過去寶藏嗎？

 本文由 FutureEnTech 的 Thomas Quary 撰寫。 Thomas 是一位對大數據和新技術充滿熱情的計算機技術人員。 他對尋寶的熱情促使他探索數據、新技術以及尋寶與城市之間的關聯。