百度深度研究院怎么样，百度的慧眼引擎厉害在哪儿不明白求解

来源：整理时间：2025-04-15 14:33:05 编辑：本来科技手机版

本文目录一览

1，百度的慧眼引擎厉害在哪儿不明白求解
2，如何看待百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室
3，bat哪家发展前景好
4，如何看待百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室
5，哪位看过地沟油外观初看是不是和一般食用油差不多
6，如何评价百度研究院前院长林元庆的离职
7，人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢
8，百度Q1财报发布AI推动两大生态格局进入新阶段
9，AI与AR哪个更适合
10，百度研究院都知道数据越多越好增加具体数据量能带来多大提升呢
11，CF中LG3怎样跳才能随时出大跳
12，化石是怎样形成的

1，百度的慧眼引擎厉害在哪儿不明白求解

慧眼引擎，是世界上第一款将“深度学习”技术应用到病毒查杀客户端的产品，也是国内第一款应用该领先技术的PC产品。慧眼引擎为百度技术独创，融合了百度三大特色：百度大脑+百度杀毒+百度大数据处理能力，其查杀能力已步入世界顶级启发式引擎之列。目前百度已针对“慧眼引擎”提交了6项国家技术专利。特点：1、世界级：首款结合神经网络与人工智能的病毒查杀引擎，查杀能力达到世界一流；2、自研能力强：在不到半年的时间内，百度杀毒团队推出两款自研引擎，体现了百度杀毒团队卓越的研发实力；3、最先进：基于百度丰富的大数据平台和海量的样本数据库的分析，将神经网络应用于杀毒软件，成就了自我成长性的新杀毒模式；由上可知，慧眼引擎保证了获得较高的检出率的同时能够有效的降低误报率，也为整个安全行业开拓了思路。结合百度深度学习研究院的深度神经网络技术，突破现有的启发式技术，定义全新一代智能引擎。预测识别潜在风险，将一切恶意程序拒之门外。高检出、精度高、速度快、体积更小，使查杀能力再度大幅升级！

百度的慧眼引擎厉害在哪儿不明白求解

2，如何看待百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室

为了解决中国人工智能基础支撑能力不足等问题,该实验室将着重发力于深度学习技术、计算机视觉感知技术、计算机听觉技术、生物特征识别技术、新型人机交互技术、标准化服务、深度学习知识产权七大方向,建设“国内领先、世界一流”的深度学习技术及应用研究机构,从研究突破、产业合作、技术成果转让、人才培养等方面提升中国人工智能领域整体竞争力[1]

如何看待百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室

3，bat哪家发展前景好

B家技术确实是三家里面最强的，搞的深度学习，还成立了研究院，让另外两家虎躯一震A家谁人不知马总啊，搞商业那是风声水起，底层数据库和服务器技术那也是杠杠的T家产品汪确实令人折服，个个都是人精，产品布局也是全覆盖整个生态圈未来嘛，谁把谁干趴下真不好说，反正B家是要进深山继续搞研究，不太想参和斗争，不知道学的秘籍能不能一统未来。A和T在支付领域斗的你死我活（A在社交那是活跃气氛来的），线上支付我看好A，线下支付我看好T，然后A没啥好说了。再来说说T，当大家都盯着微信的时候，T家游戏正在独霸江山，就说LOL，14年最高在线1000W同时有300多W在排队，据说今年要冲1500W？还有老牌的DNF CF 飞车炫舞，各类手游。嘿嘿，你们闹，我玩我的。总结：目前最看好T家，即使干不翻另两家，别人也动不了它。最期待B家的研究成果。A家想突破支付领域往外伸手，有点难。以上：）

现在传统企业竞争也日益严重，现在很多生意都不好做，一定要用互联网思维才能够做好事情的，要学会借力，才能够成功！现在是移动互联网时代，百度，阿里巴巴，腾讯三家公司控制并影响着这个行业，三巨头简称bat。必腾bat系统是全国唯一帮助企业直接对接三巨头的产品，试想一下，如果百度，阿里巴巴和腾讯都帮这家企业宣传推广，这家企业不成功才奇怪了呢！所以说必腾bat系统完全满足了企业的这个需求，市场前景非常大啊！中国几千万的中小企业啊！上千亿的庞大市场啊！

bat哪家发展前景好

4，如何看待百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室

国家工程实验室数量100左右，国家重点实验室数量接近300了。三大金字塔体系中。国家工程实验室位于第二个金字塔的顶尖位置。国家重点实验室位于第一个金字塔的中间位置。按照国家的定义来看国家工程实验室的档次介于国家实验室和国家重点实验室之间。但是国家工程实验室和国家重点实验室有区别，而且很大。一旦没有弄好国家工程实验室会被摘牌，而国家重点实验室不会，国家重点实验室更加保险。

5，哪位看过地沟油外观初看是不是和一般食用油差不多

百度筷子能测“地沟油” “想知道自己吃的是不是地沟油？”一只筷子加上一款手机app，就能完成舌尖上的安全检测。无论是外观形状、还是大小重量，“百度牌”筷子都和寻常家里用的筷子并无二样，不过筷子顶端几个稍稍凸起的小圆点与众不同。 “这几个圆点是用来感应物质的电极。”说着话，现场一位技术人员把一只白色筷子插进了装有食用油的试管里，再通过蓝牙连接上手机。在手机上点击“测试”后，等上两三秒钟，手机屏幕上一绿一蓝两个大圆圈显示了结果，而筷子尾部也亮出了一闪一闪的红灯以示警，“27摄氏度，油质差，谨慎食用”。 “这是我们今天早上从路边一个早餐铺子上讨来的油，看来不太靠谱。”这位技术人员解释说，通过安装在筷子上的感应器和油进行接触，他们能够检测出油品中的极化物质百分比。据了解，除了测量油质外，这双筷子还可以检验饮料和水的ph值，分析水果甜度、品种和产地。这样有创意的筷子开始只是百度市场部提出的营销概念,最终却成为现实。同样的产品还有“百度眼镜”。戴上眼镜去逛街，盯着衣服瞧上两眼，耳机里就会告诉你这件衣服在哪儿有的卖，价格多少…… 说是眼镜，和名声大噪的谷歌眼镜不同，百度眼镜并没有镜框和镜片，整体更像是一个后戴式的耳机。百度深度学习技术研究院高级项目经理丁二锐介绍，佩戴者只需要用手指在空中对着某个物品画个圈，或者拿起这个物品，百度眼镜就会通过这些手势获得指令，锁定该物品并进行识别和分析处理。这使得商场、超市成为百度眼镜的理想应用场景。“银泰的团队已经找到我们谈合作。”丁二锐透露。

地沟油外观在色泽、透明度、气味等多个方面都与一般食用油有较大差别。如果经过比较好的加工，地沟油在色泽、透明度会好一些，但气味仍然与一般食用油没有办法相比——没有食用油的香味。

外观绝对不一样,造地沟油都是为了赚黑心钱,都是粗劣提炼的,色泽发重,不是一般食用油那种半透明的样子.顺带说一下地沟油的种类:一是狭义的地沟油，即将下水道中的油腻漂浮物或者将宾馆、酒楼的剩饭、剩菜（通称泔水）经过简单加工、提炼出的油；二是劣质猪肉、猪内脏、猪皮加工以及提炼后产出的油；三是用于油炸食品的油使用次数超过规定后，再被重复使用或往其中添加一些新油后重新使用的油。

6，如何评价百度研究院前院长林元庆的离职

今日（10 月 26 日），据多家媒体报道，百度研究院前院长林元庆已经于国庆前提交离职申请，离职创业去了。林元庆离开后，可能会进行人工智能方面的创业，至于创业方向，林元庆在接受媒体采访时表示，自己的目标是“为传统行业 create big value”。林元庆早年毕业于清华大学，获得光学工程硕士学位，此后赴美深造获得宾夕法尼亚大学电气工程博士学位。2005年至今在顶级国际会议和期刊发表论文30余篇，拥有11项美国专利，在机器学习和计算机视觉等研究领域拥有多年的研究经验和显著的成果。林元庆曾是NEC（日本电气股份有限公司）美国智能图像研究院的负责人，他领导的团队主要从事与手机搜索和无人驾驶车相关的计算机视觉研究。2013年1月，百度正式对外宣布成立深度学习研究院（IDL），李彦宏亲自出任院长。2015 年 11 月，林元庆受到吴恩达的邀请，加入百度并担任百度 IDL 实验室主任。2017 年 3 月，百度首席科学家吴恩达离职创业，林元庆接任百度研究院院长一职。 8 月底，在百度的一项内部调整中，任职百度研究院院长仅仅 5 个月的林元庆便被撤下，负责 AI 技术体系的副总裁王海峰开始兼任百度研究院院长。正所谓树挪死，人挪活。像林元庆这样拥有强大技术背景的顶级人才，是各大公司竞相争夺的对象。对于他们本人来说，做自己感兴趣的事情才是驱使他们前进的动力所在。在举国创业大潮之下，像林这样的高科技人才创业，真的没有什么好奇怪的。旧的不去，新的不来。期待早日看到百度在人工智能领域的新进展。@擦亮星，爱生活爱旅行爱学习。愿与你一起擦亮星星，共同成长！

7，人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢

随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。

人工智能是指计算机在具备自然学习的能力的情况下为人们提供各种更加自然，人性化的服务。人工智能是对人类意识，思维过程的模拟，能像人那样思考。目前的人工智能具备以下四种能力：1、语音能力：语音识别和语音合成的能力。2、图像能力：图像能力是指计算机看一个图片，不止能看见还能看的懂。3、自然语言处理能力：使计算机通过知识图谱，能够有像人一样具备认知，规划，逻辑推理生成生动自然的文字或语音。4、用户画像：通过用户相关信息的解锁使计算机记住每一个用户，从而提供个性化的服务。人工智能主要用于医疗，军事，民生等行业，通过自主学习和大数据分析为人们提供更便利快捷的服务。

目前国内一流的相关机构有：微软亚洲研究院、中科院自动化所、百度研究院、华为诺亚舟实验室等。国外一流的相关机构有：Google、Facebook、IBM、NEC、斯坦福大学、多伦多大学等。当然你也可以自学。可以从图像识别、语音识别、自然语言处理当中找一个方向。有了具体的方向你才好有突破。人工智能本身包含的内容有很多。当前的热点研究在深度学习方向，瓶颈之处在于人工智能的基础理论体系缺失，各个大国都在开展类脑研究以期在基础理论上对人工智能有所突破。

8，百度Q1财报发布AI推动两大生态格局进入新阶段

百度发布了2017年第一季度的财报，这也是陆奇加入百度担任百度集团总裁兼首席运营官后的首个季度财报。而从财报公布的数据来看，人工智能作为新的驱动引擎，已经深入运用到了百度的各项业务当中，尤其是传统搜索广告和资讯流组成的双引擎表现强劲。财报数据显示：搜索方面，百度利用更丰富的内容改善搜索结果，目前超过25%的搜索结果是视频内容。截至本月，手机百度资讯流日活用户已达到8300万。同时内容平台成绩显著，百家号平台上的内容创作者数量已超过45万，比上季翻了一番。在去年中旬的百度联盟峰会上，李彦宏表示“人工智能是互联网的下一幕”，而早早确定人工智能战略的百度，无论是在专利技术还是战略深度上，业已成为国内最大的人工智能公司。不过，相比于PC和移动互联网时代看得见的红利，人工智能的商业化刚刚进入启蒙期，百度人工智能战略的果子熟了吗？或将影响整个互联网行业对人工智能的态度。AI推动的两大生态：一个是内容，一个是商业正如前面所说，百度2017年第一季度财报中，传统搜索广告和资讯流组成的双引擎表现强劲，尽管这些并非百度的新业务，却在人工智能技术的推动下已经形成了百度的两大生态，即内容生态和商业生态。全面转型人工智能之后，百度开始推动传统核心搜索以及资讯流产品的升级。在搜索方面，通过更丰富的内容，特别是视频来改善搜索结果，优化用户体验。截至本月，手机百度资讯流日活用户已达到8300万。在内容平台的建设上，百家号的内容创作者数量已超过45万，比上季翻了一番。基于百度人工智能的用户画像能力，结合百度的产品、资源和技术优势，实现了高质量内容与消费者的精准匹配，让用户获取更精准的高质量内容，同时让内容创作者实现更高效的变现，构建了一个更高效的内容生态。不止于此，人工智能的机会在于，如何凭借互联网的力量找到精准用户、根据用户兴趣洞悉其真实意图，进而吸引用户产生消费行为。而百度在信息分发2.0时代借助，“搜索+推荐”双引擎在内容生产、分发、用户核心指标等方面成效显著，这对于百度商业生态的完善也大有裨益。究其原因，与人工智能带来的精准、智能的信息流推广不无关系，不再是单纯的人找信息，而是“人找信息+信息找人”的结合。诚然，不管是内容生态还是商业生态，人工智能技术都在优化百度这两大生态，在用户端完成了千人千面的信息分发，在商业层面的资讯流广告实现了个性化的精准触达。人工智能不再是空中楼阁，已经渗入到了服务和商业当中。双生态成功落地，AI已成百度的增长引擎内容生态也好，商业生态也罢，其所被验证的价值绝不止于为百度的优势业务注入了新的理念，而是证实了在搜索引擎之外，人工智能作为百度新增长引擎的事实。从2013年成立百度深度学习研究院，到百度硅谷人工智能实验室成立，再到今年3月初百度深度学习技术及应用国家工程实验室的成立，百度是人工智能领域的“领头羊”。对于前者，公开报道显示：百度在人脸识别、图像识别、语音识别等人工智能的基础技术上实力强劲。在人脸识别技术上，百度实现72个人脸特征点检测和实时追踪，识别准确率达到99.77%；截止到2016年，百度语音技术公开专利数量达到404项，占国内智能语音公司公开专利数量的57%，并被《MIT Technology Review》评为“2016全球十大突破技术”，如此种种，都证明百度在人工智能技术上的行业领先优势。而对于后者，内容生态和商业生态的亮眼表现无疑具有极大的说服力。之前的人工智能研发和应用，更像是“雾里看花”，或许能够做出很酷的Demo，可技术成熟的时间点在哪，何时能够产生商业价值，似乎都很难有令人信服的答案。如今百度在内容和信息流广告上的成绩向外界传递出了一个积极信号：人工智能技术正为百度带来新一轮的技术红利，赋能百度的商业生态，实现了投入和营收的正循环。百度的当下及未来从财报上来看，百度在原有优势业务的基础上，强化人工智能战略，前景已经可以预期。百度自动驾驶商业化进程加速，成立了智能驾驶事业群组（IDG），由自动驾驶事业部（L4）、智能汽车事业部（L3）和车联网业务组成，百度在今年年初发布了对话式AI平台DuerOS，并相继与小鱼在家、海尔、美的、联想等巨头达成合作。百度还正式发布了DuerOS智慧芯片，全面开启“可对话”智慧设备时代。诸多案例显示百度在人工智能领域存在很大的想象空间，值得期待。“进入2017年，百度从移动先行到AI先行的战略演进继续强有力的推动，”如百度董事长兼CEO李彦宏说，“我们在AI领域的投入是一个长期行为，AI也已经在我们现有平台上发挥出强大作用。随着AI在主流行业中愈发重要，凭借百度技术优势我们非常有信心能够更好的参与并推动中国的AI产业的增长与转型。”百度内容生态和商业生态的升级与晚上或是百度人工智能战略的又一个转折点，多年的精耕细作终于迎来了收获前的“小满”。也预示着新时代的到来，人工智能成为新的主角，不只是技术上的，还有商业上的。

9，AI与AR哪个更适合

吴恩达称，更好的AR需要通过更好的AI来实现。“我们已经看到现在AR是图像和机器学习的技术，未来会有更多的场景和应用。比如未来如果用手机看这个小熊，你左手拿着手机，右手伸出去，想跟小熊交互，要打字就非常不方便。但如果你想跟这个小熊通过讲话来实现交互，就非常方便。所以，希望未来我们也会把语音和自然语音识别的技术放进这个AR系统。”受益于人工智能技术，DuSee将扮演领跑者的角色。DuSee由百度深度学习研究院（IDL）与百度搜索产品、销售和营销团队共同研发，是两年前所启动的一个3D视觉研究项目的成果。DuSee是在百度大脑的基础上发展起来的，百度大脑是全球最大的神经网络，有上万亿的参数，在图像识别、语音交互等方向世界领先。利用百度大脑的技术和计算能力，DuSee在物体识别、三维环境感知、人机交互等核心方向建立了绝对优势。DuSee将与百度的旗舰平台应用相整合，手机百度、百度地图等都会集成AR功能，覆盖数亿用户，这将使得DuSee在产品和渠道上确立优势。以“AR+搜索”为例，与搜索结果的展示结合可以让AR内容得最大程度的曝光，也能以更自然的方式提升搜索的用户体验。未来，当用户通过百度搜索“如何更换吸尘器滤芯”时，搜索结果中将加入三维的滤芯更换动画。在开启了DuSee功能的智能手机上，2D的上海地图可以变为卡通化的3D图像。百度提供的视频短片展示了更具互动性的应用案例：一张洗发水广告上出现了虚拟的花瓣图案，这就像是用滤镜去修饰人脸。百度已经为全新梅赛德斯-奔驰长轴距E级车、欧莱雅新的头发护理品牌淳萃（Ultra Doux）打造了基于DuSee的搜索广告营销解决方案。百度大客户部总经理曾华称：“DuSee支持许多应用，包括互动广告、教育、制造业和室内设计等。DuSee允许我们的客户向数亿百度移动应用的用户提供高质量的实时AR体验，从而推动AR的快速普及。”

ai:rain laid afraid wait al:walk talk chalk call ball wall； ar:car far sarcastic bar sharp smart are:care bare square share dare air:chair fair airy aircraft hair pair repair ea:eat meat steal cheap lead sea ee:feed feel steel sheet seed feet cheese ear:dear hear near clear year ir:bird flirt skirt shirt thirty oo:too zoo goose loose shoot food oa:boat coat coal goat goal load ou:out loud shout house mouse round count ow:low know show row throw own yellow tomorrow oy:boy toy enjoy annoy coy boycott or:for nor worn torn corn horn doctor editor vistor professor ur:turn hurt urgent hamburger turn curtain murder thursday ck:clock block cock luck buck truck duck brick click th:with farther these this weather bother though sh:dish cash lash bush gosh shift shock shrink sharp smash crash ph:photo philosophy physical phone phrase wh:what whose wheat whole whether white ch:teach cheap catch lunch charge check change choose cherish ei:eight weight

10，百度研究院都知道数据越多越好增加具体数据量能带来多大提升呢

【嵌牛导读】在深度学习界，「数据越多，模型表现就越好」是大家公认的规律，不过很多时候我们都不太清楚具体的「增加多少数据，能带来多大提升」。【嵌牛鼻子】数据量、深度学习、提升【嵌牛提问】增加具体数据量能带来多大提升？【嵌牛正文】前几个月谷歌的一项大规模实验就有力地（甚至令人害怕地）证明了即便数据已经很多的情况下仍然「数据越多越好」，这次百度研究院的大规模研究就定量地分析了「增加的数据能带来多大提升」，得到的结果还可以用于预测面向实际问题的模型的表现，可以说是非常实在了。雷锋网 AI 科技评论把百度研究院的这篇成果介绍文章编译如下。这是一个数字世界和其中的数据以前所未有的速度增加的时代，增加速度甚至超过了计算能力的增加速度。在深度学习的帮助下，我们可以快速地从海量的数据中获取有价值的信息，并且带给我们带有人工智能的产品和使用体验。为了能够持续地提升用户体验，深度学习科学家和开发人员们就要着眼于现有的以及不断新出现的应用场景，快速地改进深度学习模型。研究新的模型架构当然能带来重大改进，但这方面的研究往往需要的是灵感闪现；大的突破常常需要为建模问题建立复杂的新框架，测试它的效果也还要再花几周到几个月的时间。如果除了研究新的模型结构之外，我们还能有更可靠的方法提升模型的准确率就好了。我们能提前知道更多数据会带来多大的提升吗？百度研究院近日发布的一项大规模研究报告就表明，随着训练数据的增多，深度学习模型的准确率也有可预期的提高。通过实际实验，百度研究院的研究员们发现，只要有足够的训练数据和计算资源，那么训练大模型时随着规模提升带来的准确率提升就是可以预期的。在百度研究院研究的机器翻译、语言建模、图像分类、语音识别四个应用领域中，在众多的顶尖模型上都能看到这样的结果。更具体地来说，百度研究院的研究结果表明，对于他们用来衡量模型在新样本上的表现的「泛化误差」指标，错误率的指数基本随着训练数据的指数线性下降。之前有一些理论研究也同样得到了这样的对数下降关系。然而，那些成果预测出的学习曲线都很「陡峭」，就是说幂公式的指数是-0.5，这意味着深度学习模型应当能学习得很快。百度研究院从大量实验中采集的学习曲线表明这个指数应当在 [-035，-0.07] 这个范围内，就是说真实世界的模型从真实世界的数据中学习的速度要比理论预测得要慢得多。语言建模模型上的实验结果就展现出，随着训练数据的增加，错误率的指数基本随着训练数据的指数线性下降（注意横轴纵轴都是对数坐标）对于语言建模任务，百度研究院在 Billion Word 数据集的子集上测试了 LSTM 和 RHN 模型。上方的图中显示的就是不同数据量下每个架构模型的最佳验证误差（作为泛化误差的近似）。图中几条曲线都可以根据指数关系进行预测，甚至连幂公式中的指数都惊人地一致。对于很大的训练数据集，模型的表现会稍微偏离曲线一点，但是百度研究院的研究人员们同时发现如果优化超参数就往往可以让模型表现回到曲线上来。「有尽头」、「可预测」的学习模型预测误差的改进从「最可能的猜测」开始，沿着指数关系下降，最终来到「无法消除的误差」。更广泛地说，百度研究院实际实验得到的结果表明，学习曲线基本会是这样的形式的：实际应用中成指数关系的学习曲线（横轴纵轴仍然都是对数坐标）从这张示意图中可以看到，与训练数据数量的指数成线性关系的这一段把学习曲线分成了不同阶段。一开始是小数据阶段，模型只有很少的训练数据；在这个阶段，模型的表现就和瞎猜差不多，只是看猜得稍微有点谱还是完全瞎猜。学习曲线上中间的这部分就是符合刚才说到的指数关系的一部分，这里每一张新增加的训练样本都能给模型提供有用的信息，提高模型分辨从未见过的样本的能力。幂公式中的指数就决定了这一阶段的线条的斜率（对数-对数坐标下）。从这个指数上也可以看到理解训练数据的难度。最后，对于大多数的真实世界应用来说，最终都会有一个不为零的错误率下限，模型表现只能无限接近这个下限，无法进一步降低错误率（百度研究院的实验中，用于解决真实问题的模型还尚未接近这个下限，不过简单问题上的实验中已经清洗显示出了这个下限）。这种无法消除的错误率就来自真实世界数据中种种因素的组合。综合了所有模型的测试结果，百度研究院得到的结论是：指数关系的学习率曲线在所有的用途、所有的模型架构、所有的优化器、所有的损失函数中都会出现；非常惊人的是，对于同一种模型用途，不同的模型架构和优化器却表现出了同样的指数关系。这里，随着训练数据集增大，不同的模型的学习率有着相同的相对增长率。对于不同数量的训练数据，最适合的模型大小（以参数数目衡量）是随着数据的数目次线性增加的。其中的关系同样可以通过实验描述，然后用于未来的预测。百度研究院希望这些研究成果可以在深度学习大家庭中引发更多的讨论，让大家更多地思考有哪些可以帮助深度学习快速提高的方法。对于深度学习研究者来说，学习率也可以帮助 debug 模型，并且预测改进模型结构之后的准确率目标。学习曲线中的指数也还有很大空间做进一步的理论预测或者解释。另外，可预测的学习曲线也可以帮助决定要不要增多训练数据、如何设计和拓展计算系统，这实际上都体现了不断提升计算规模的重要性。

11，CF中LG3怎样跳才能随时出大跳

1代：蹲不放.先往后跳,利用惯性。再继续起跳.起跳后再按S.着地前放S再起跳,起跳后再S.这样重复就行了. 2代：很多人都知道李果跳是一直按着蹲,先按一下S或者W 然后空格S空格S 这样跳速度比较慢而且还有呼吸. 基本上普遍的都是这个. 但是. 有一种方法. 按着蹲,按一下S或W然后空格落地的时候再空格在空中的时候按S 重点就在这了. 在空中按S的时候不要点一下就放, 一直按到底, 等快落地了再放,然后空格以后每次起跳都把S按到底, 按连贯了, 能实现一跳就2米远的距离, 并且没呼吸, 这样对于会听呼吸的警完全是致命的. 学会了这种方法, 3秒跳完整个大厅都行, 有意见的可以自己去试试, 这才是真正的李果跳2代, 我看了有很多人乱发李果跳2代所以来说清楚了 3代： 1.按住ctrl+shift键（一直按住不松开） 2.在按住ctrl+shift键的同时，按住空格（跳键）和方向键（两键同时按下同时松开） 3.不断重复操作，就是灵冰跳了。注意：1.ctrl+shift键一直按住不松开，空格和方向键也一定要同时按住、同时松开，一旦没同时，就有可能无法隐身了。 2.练习者需不断练习，加强动作协调性、灵活性，做到同时按同时松

最新的: 个人对CF的见解`! 潜伏模式：《地下研究所》 1.BUG: A点:地点走法(光柱上有个圆锥形.拿刀跳去圆锥的上面左右走一下`!确定你走不动了`! OK 现在=着什么也别按`! 移动鼠标看鬼吧一会儿就掉下去了`! 注意:在光柱上面千万不要按蹲`!) 这个BUG很BT 一般不用因为花时太长`! 2.B点:地点走法(不管任何管道`! 拿刀站着往管道冲.头刚碰到管道顶的时候轻按一下. OK 你会发现你在管道可以站起来走`! 注意:按了以后要马上松开`!)这BUG进去了能看穿四周墙`! 用时也短. 3.所有地图都可用的最BT的BUG`! 前提:双人完成(简单说下`! 甲沿着墙边走.然后按起跳.起跳后按`! 乙见甲跳起来立刻冲去甲脚下按`! (乙要把甲撞去墙上,两人撞一起会卡一下)卡的一瞬间.乙按起跳(注意: 按空格的时候别放开`! OK 甲会卡进去墙里面`! 提醒:这个BUG卡得好会卡进去墙里面看到穿全地图`!卡得不好则会掉下万丈深渊`!(挂彩) 《鬼》的玩法: 1.:要学会用重刀削头`! 刀头的时候不要对着头削.要对着头的上方出刀`! 解释:(鬼的重刀出刀是个弧线.从上往下的弧线.鬼的重刀是范围攻击,也是持续攻击的.为什么这样说? 鬼重刀出刀大概是0.9秒左右的时间`!这个0.9秒指的是出刀到杀伤力结束的时间,而不是指收刀回来的时间`!这里0.9秒里面有0.7秒的时间是持续攻击的.重刀大概分四个步骤:举刀推刀停刀收刀.也就是说:推刀到停刀的时间是持续攻击. 当然,收刀是用时最长的,大概1秒左右`!把握好出刀时机是玩鬼必定要学习的`! 也是最难的一个`! 杀人的时候持续攻击这0.7秒里面先碰到他身体的地点来推算掉的血.也就是说要是在这0.7秒里.你先刀中脚,再往上移刀头`! 他死了也不会显示你暴头`! 2.:轻刀比重刀跟容易刀到头,因为重刀举刀的时候别人撞了过来你会刀穿别人的身体`!(刀穿了可不掉血).不过轻刀削头只掉90点血`! 轻刀的好处就在于快.刀到头后会有叵一声`! 也就是刀到别人头盔的声音`!再一刀任何地方`! OK 不过对于反应快的高手那就另当别论了`! (轻刀虽说快`!一刀刀不死人`! 建议用重刀`! 除非你知道那人没多少血了) 3.:遇到CT不要着急着杀.先看看后面还有没有人.如果有.先杀最后那个`! 杀完最后那个则要看前面的人距离你多远. 如果近,可以直接刀了.如果远,先躲一躲. 那人听到声音会回头开枪`! (除非他是白痴,会继续往前跑) 如果距离远,你去刀他,一般他会往前一跳,空中穿身,接着狂扫`!(这样你刀他的成功率可能也只剩下30%了) 4.:也就是别人常说的(鬼跳.影身跳). 这个其实很简单`! 李果跳的时候一直按着别放`! 要向背后跳 < S >-. -< S >. -< S >. -< S >. -< S >. 一直这样`! 解释:(先按< S >再是让自己有点冲力`!有了一点冲力以后就先按再按< S >. < S >按久一点`! 你会发现你飞得很远`! 只要有了冲力就可以 -< S >. -< S >. 这样按了`! 多练习半小时绝对学得会`! (李果跳一般是刀守在一个蹲点不动的人`! 要是他是跑动的,你很可能撞在他身上,然后显行`! 除非你屁股长眼睛了`! ) 熟练以后跳起来是可以把鼠标转去后面看一眼再看回来继续跳的,就是在按 -< S > 过后飞的一瞬间`! 5.玩鬼千万不要怕死,怕死的鬼打不死人这句话绝对没错`! 你要知道在你跑动的时候你身体也是白色的`! CT不可能每枪都打在你身上.你只需绕到CT的身后刀他`! 千万别对着他的枪口跑`! 也可以走Z字行跑两步跳一下`! 只要他拿的不是51 差不多没子弹的时候你就可以去刀他了`! 一般的CT打着人的时候是不会动`!也不会注意后面的`! 没子弹了很明显的会按S 往后跑`! 所以要在他子弹差不多完了的时候就冲去刀他`! 走到他面前的时候他正好没子弹`! 《 CT 》的玩法: 1.试抢:你认为有人要试枪的时候先要确定你自己的位置是不是安全的`! 如果安全就用手枪试,一旦看到准心变成红色,证明你打到人了`! 然后继续开抢`! 记得千万不要换回主枪再来打`! 这样=你换好主枪鬼早就跑了`! 直接拿手枪对着他头的大概位置打`!(打中人回冒白烟,要注意看他头的位置`!) 你在打人的时候不能注意到后方,最好是有个人在你旁边帮你守. 如果没人`! 你则不能站或蹲在那一直不动着打`! 打的时候跑动一下`! 如果后面有鬼准备刀你`!你忽然动了往后退,他就会刀穿你,不掉血. 也可能直接穿去你前面被你打死`! 2.不要太兴奋:玩CT只要守好蹲点就赢了`! 说起容易做起难`! 一般先死的CT总是冲去中道开抢`!被鬼从2楼跳下来一刀刀死`! 所以`! 要在我们占优势的地方蹲点`! A点雷区: 2楼边角电源板上面.(要注意从头上掉下来鬼) 1楼小道管道上.(这个位置本人认为是最好的) B点雷区:BUG管道内. 上面雷区圆形缺口铁板上. 也可以上铁板走个BUG.(这个BUG就是站在铁板上往右边两根束着的水管走`! 可以卡在水管半空的把手上面) 提示:这个BUG一旦上去`! 准心会变大`! 也就是说你一直是在跑动中`! 这个BUG上去了很难下来`! 想下来一直按. 3.搜索:一旦决定要去搜索. 1.要消声音(按Shift). 2.不要随便开枪.(搜索靠耳朵听) 3.队友也必须安静.(重要) 改板以后的CF鬼的呼吸声音比以前的范围小得多了.(这样可以更好的确定鬼的位置) 搜索的时候一旦听到鬼的呼吸声, 立刻向后跳两步`! 冲动的鬼会冲归来刀你`!(直接朝他头打就OK) 大多的鬼不会动`! 这时换雷出来往呼吸声大的地方丢`! 高手鬼会跳走`!(这样你可以直接打死他) 如果是新手鬼或是用李果跳跳走的.你在按着Shift慢慢走过去听下`! 听到呼吸了就往四周角落开两枪`! 准心一变红就猛扫`!(这样他死定了,因为你刚才的雷已经把他炸掉一半血或更多`!) 4.完CT最重要的是要听得出各种声音: 被刀削的声音. 从楼上掉下来损血的声音. 呼吸的声音.跑步的声音(这里跑步的声音很容易区分, 鬼的速度比CT快大概30%.听见慢而且承重的跑步声那决定是CT的. 快而且轻巧的声音那决定是鬼的`!) 浪漫胚子/gz 的回答光会听声音还是不行`! 还要学会分析声音的方向`! 前面,周围,还是后面`! 做到这几点你就能当一个好CT`! 甚至会有人说你开G

鬼跳:ctrl+空格+后

12，化石是怎样形成的

在远古时期一些动物植物在死后由于特殊条件被深埋地下或其他原因与氧气隔绝未被氧化腐蚀又经过长时间的封存石化后就形成了化石

形成条件：虽然一个生物是否能形成化石取决于许多因素，但是有三个因素是基本的：（1）有机物必须拥有坚硬部分，如壳、骨、牙或木质组织。然而，在非常有利的条件下，即使是非常脆弱的生物，如昆虫或水母也能够变成化石。（2）生物在死后必须立即避免被毁灭。如果一个生物的身体部分地被压碎、腐烂或严重风化，这就可能改变或取消该种生物变成化石的可能性。（3）生物必须被某种能阻碍分解的物质迅速地埋藏起来。而这种掩埋物质的类型通常取决于生物生存的环境。海生动物的遗体通常都能变成化石，这是因为海生动物死亡后沉在海底，被软泥覆盖。软泥在后来的地质时代中则变成页岩或石灰岩。较细粒的沉积物不易损坏生物的遗体。在德国的侏罗纪的某些细粒沉积岩中，很好地保存了诸如鸟、昆虫、水母这样一些脆弱的生物的化石。其他情况：人们已知道，由附近火山落下的火山灰曾覆盖过整片森林，在森林化石中有时还可见到依然站立的树，以很好的姿态被保存下来。流沙和焦油沥青通常也能迅速把动物掩埋起来。焦油沥青的行为好象一个捕获野兽的陷井，又象防腐剂能阻止动物坚硬部分的分解。洛杉矶的兰乔?拉?布雷（Rancho laBrea）沥青湖由于在其中发现许多骨化石而闻名了，在其中发现的骨化石包括长着锐利牙齿的野猪、巨大的陆地树獭以及其它已经绝灭的动物。在冰期生存的某些动物的遗体被冻结在冰或冻土之中。显然，被冰冻的动物有的可以保存下来。虽然地球上曾有众多的人们并不知道的生物生存过，而只有少数生物留下了化石。然而，使生物变成化石的条件即使都满足了，仍然还有其它原因使得某些化石从未被人们发现过。例如，很多化石由于地面剥蚀而被破坏掉，或它的坚硬部分被地下水分解了。还有一些化石可能被保存在岩石中，但由于岩石经历了强烈的物理变化，如褶皱、断裂或熔化，这种变化可以使含化石的海相石灰岩变为大理岩，而原先存在于石灰岩中的生物的任何痕迹会完全或几乎完全消失。还有很多化石则存在于无法获得来进行研究的沉积岩层中，也还有很好出露于地表的含化石的岩石分布在世界上的某些地方，却没有进行地质学研究。另外一个很普遍的问题是，可能由于生物的残体变成碎片或保存得很差，而不能充分显示出该生物的情况。再者，当我们向过去回溯的时间越古老，化石记录缺失的时间间隔越长。岩石越老，受到破坏性力量的机会就越多，化石也就越加不可辨认。而且由于较古老的生物和今天的生物不同，因而对它们进行分类就很困难，这一情况使问题进一步复杂化了。然而，尽管如此，大量保存下来的生物化石仍为我们认识过去提供很好的记录。动物和植物变成化石可以通过很多不同途径，但究竟通过那种途径，通常取决于：（1）生物的本来构成（2）它所生存的地方（3）生物死后，影响生物遗体的力。大多数古生物学家认为生物残体的保存有四种形式，每一种形式取决于生物遗体的构成或者生物遗体所经历的变化。生物的本来的柔软部分只有当它被埋在能够阻止其柔软部分分解的介质中时，才能得以保存。这种介质有冻土或冰，饱含油的土壤和琥珀。当生物在非常干燥的条件下变成木乃伊，也能保存它的身体上本来的柔软部分。这种情况一般只发生于干旱地区或沙漠地区，并且在遗体不被野兽吃掉的情况下。大概动物柔软部分的化石得以保存的最著名的例子是在阿拉斯加和西伯利亚。在这两个地区的冻原上发现的大量的冻结的多毛的猛犸遗体——一种绝灭的象。这些巨兽有的已被埋藏达25000 年。当冻土融解，猛犸的遗体就暴露出来。也有些尸体保存得很不好，当它们暴露出来时，其肉被狗吃了，其长牙被象牙商倒卖。猛犸象的毛皮现在在很多博物馆展览，有的把猛犸象的肉体或肌肉放在乙醇中保存。生物身体的柔软部分在东波兰的饱含油的土壤中也发现到，在这里有保存很好的一种绝灭的犀牛的鼻角、前腿和部分皮。在新墨西哥州和亚利桑那州的洞穴中和火山口里发现了地树獭的天然形成的木乃伊。这里的极端干燥的沙漠气候能够使动物的软组织在腐烂之前就全部脱水，并能保存部分的皮、毛、腱、爪等。生物变成化石的更有趣和不寻常的一种方式就是在琥珀中保存。古代的昆虫可被某些针叶树分泌出的粘树胶所捕获。当松脂硬结后并进一步变成琥珀，昆虫便留在其中。有些昆虫和蜘蛛被保存得非常好，甚至能在显微镜下研究它的细毛和肌肉组织。虽然生物体的软组织的保存形成了一些有趣的和令人叹为观止的化石，但这种方式形成的化石是相对罕见的。古生物学家更经常地是研究保存在岩石中的化石。生物体上的硬组织也能被保存下来。差不多所有的植物和动物都拥有一些硬部分，例如蛤、蚝或蜗牛；脊椎动物的牙和骨头；蟹的外壳和能够变成化石的植物的木质组织。生物体的坚硬部分由于是以能抵抗风化作用和化学作用的物质构成的，所以这类化石分布的较普遍。无脊椎动物例如蛤、蜗牛和珊瑚等的壳是由方解石（碳酸钙）组成的，其中很多没有或几乎没有发生物理变化而被保存下来。脊椎动物的骨头和牙以及许多无脊椎动物的外甲含有磷酸钙，因为这种化合物抵抗风化作用的能力非常强，所以许多由磷酸盐组成的物质也能保存下来，如曾发现一枚保存极好的鱼牙。由硅质（二氧化硅）组成的骨骼也具有这种性质。微体古生物化石的硅质部分和某些海绵通过硅化而变成化石。另一些有机物具有几丁质（一种类似于指甲的物质）的外甲，节足动物和其它有机物的几丁质外甲可以成为化石，由于它的化学成分和埋葬的方式，使这种物质以碳的薄膜的形式而保存下来。碳化作用（或蒸馏作用）是生物埋葬之后在缓慢腐烂的过程中发生的，在分解过程中，有机物逐渐失去所含有的气体和液体成分，仅留下碳质薄膜。这种碳化作用和煤的形成过程相同。在许多煤层中可以看到大量的碳化植物化石。在许多地方，植物、鱼和无脊椎动物就是以这种方式保存下它们的化石。有些碳的薄膜精确地记录了这些生物的最精细的结构。化石还可以通过矿化作用和石化作用而保存下来。当含矿化的地下水把矿物沉淀于生物体的坚硬部分所在的空间时，使得生物的坚硬部分变得更坚硬、抵抗风化作用的能力更强。较普通的矿物有方解石、二氧化硅和各种铁的化合物。所谓置换作用或矿化作用是生物体的坚硬部分被地下水溶解，与此同时其它物质在所空出来的位置上沉淀下来的过程。有些置换形成的化石的原始结构被置换的矿物所破坏。不仅动植物的遗体能形成化石，而且表明它们曾经存在过的证据或踪迹也都能形成化石。痕迹化石能提供有关该生物特点的相当多的情况。很多壳、骨、叶以及生物的其它部分，都能以阳模和阴模的形式保存下来。如果一个贝壳在沉积物硬化成岩之前就被压入海底，它的外表特征就会留下压印（阴模）。如果阴模后来又被另外一种物质充填，就形成阳模。阳模能显示出贝壳本来的外部特征。外部阴模显示的是生物体硬部分的外部特征，内部阴模显示的是生物体坚硬部分的内部特征。一些动物以痕、印、足迹、孔、穴的形式留下了它们曾经存在的证据。其中如足迹，不仅能表明动物的类型，而且提供了有关环境的资料。恐龙的足迹化石不仅揭示了它的足的大小和形状，还提供了有关它的长度和重量的线索，留有足迹的岩石还能帮助确定恐龙生存的环境条件。世界上最著名的恐龙足迹化石发现于得克萨斯州索美维尔县罗斯镇附近的帕卢西河床中的晚白垩纪石灰岩中，年代大约在1.1 亿年前。留有恐龙足迹的大的石灰岩板被运到全世界的博物馆中，成为这种巨大爬行动物的哑证据。无脊椎动物也能留下踪痕。在许多砂岩和石灰岩沉积层的表面可以看到它们的踪迹。无脊椎动物的踪痕既有简单的踪迹，也有蟹及其它爬虫的洞穴。这些踪痕提供了有关这些生物的活动方式和生活环境的证据。洞穴是动物为着藏身觅食而在地上、木头上、石头上以及其它能打洞的物质上打出的管状或圆洞状的孔穴，后来若被细物质充填，就可能得以保存下来。打出该洞穴的动物的遗体偶尔也能在充满洞中的沉积物中找到。在松软的海底，蠕虫、节肢动物、软体动物以及其它动物都可留洞穴。某些软体动物，如凿船虫——一种钻木的蛤、石蜊（Litho- domus）——一种钻石的蛤，它们的洞穴化石和钻孔化石也常常能被发现。在人们所知的最古老的化石之中，有管状构造，据认为这种管状构造是蠕虫的洞穴。在许多最古老的砂岩中，就有这种管状构造。钻孔是某些动物为了觅食、附着和藏身而打的洞。钻孔经常出现在化石化的贝壳、木头和其它生物体的化石之上。钻孔也是一种化石。象钻孔蜗牛这种食内动物就能穿过其它动物的壳来钻孔以吃食其软体部分。许多古代软体动物的壳上可见到象是钻孔蜗牛打的整齐的洞。化石对于追溯动植物的发展演化是有用的，因为在较老的岩石中的化石通常是原始的和较简单的，而在年代较新的岩石中的类似种属的化石就要复杂和高级。某些化石作为环境的指示物是很有价值的。例如造礁珊瑚似乎总是生活在与今天相似的条件下。因此，如果地质学家找到了珊瑚礁化石——珊瑚最初被埋藏的地方，就可以有理由地认为，这些含有珊瑚的岩石形成于温暖的相当浅的海中。这就使得勾画出史前时期海的位置及范围成为可能。珊瑚礁化石的存在还可指示出古代水体的深度、温度、底部条件和含盐度。化石的一个更重要的用途是用来进行对比——确定若干岩层间彼此相互关系的密切的程度。通过对比或比较各岩层所含的特征化石，地质学家可以确定一个特定区域的某种地质建造的分布。有的化石在地质历史上生存的时间相当短，然而在地理分布上却相当广泛。这种化石被称为指示化石。由于这种化石通常只是和某一特定时代的岩石共生，所以在对比中特别有用。微体生物的化石对于石油地质工作者作为指示化石特别有用。微体古生物学家（研究微体古生物的学者）通过对从钻孔中取得的岩心进行冲洗、将微小的化石分离出来，然后在显微镜下进行研究。通过对这些细小的古生物遗体的研究所获得的资料对于判断地下岩层的年代和储油的可能性是非常有价值的。微体古生物化石对于世界油田之重要可从某些储油地层用某些关键的有孔虫的属来命名这一点见其一斑。其它微体古生物化石，例如：介形虫、孢子和花粉，也被用来确定世界其它许多地区的地下岩层。虽然植物化石对于指示气候十分有用，但用于地层对比就不很可靠。植物化石提供了许多有关整个地质时代的植物演化的资料。参考资料： http://baike.baidu.com/view/9328.htm

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3，bat哪家发展前景好

4，如何看待百度成立深度学习技术及应用国家工程实验室

5，哪位看过地沟油外观初看是不是和一般食用油差不多

6，如何评价百度研究院前院长林元庆的离职

7，人工智能软件都涉及到哪些专业知识呢

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9，AI与AR哪个更适合

10，百度研究院都知道数据越多越好增加具体数据量能带来多大提升呢

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