matrxII观后感

Qlodestar 2003-06-11 09:09:58
matrx是一个namespace,锡安是一个namespace,里奥经过第一集的奋斗升级了自己的访问权限,作用域加大了,战斗力加为10000.但还是没有到达system的级别,冲其量为system.matrx。到底什么是人类世界,什么是matrx要到第三集才能知晓.
不论是第一集的matrx,第二集的锡安,都只是matrx的界面类,半天了,还只是在这里打转,不段出现的情节只是matrx升级的需要,一切看第三集怎么说吧.
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joachern 2003-06-11
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等到人类的指挥超越宇宙,两者变成一个互相操作的实体,那样将存在或者创建一个新的模式,形成一个新的领域,有她来协调两者之间的关系,世界会变成另外的模样!
星之瀚海 2003-06-11
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标题 《骇客2随想---一种新的宇宙起源学说》 wowuyinglingluan(原作)

关键字 骇客



看了骇客1,我已经有该想法了,只是在骇客2中的到了证实。
宇宙起源:
宇宙原来是一个混沌,混沌的一个质点,但并不是质量无限大、体积无限小。而是
宇宙原来是一个意识构成的核,所有的各种意识瘫缩、缠绕在一起。
在有一刻,这些意识开始分化,并开始逐渐形成体系,逐渐清晰。
有一天,宇宙终于进化到了一个足够清晰,意识足够复杂的思维体。该思维体就是最初的上帝。上帝并不同与今天人脑的思维,它是一个并发的思维体,每个小的思维单元均能展开独立的思维,描绘场景,推动思维中事务的进化。
思维进化到一定程度后,每个思维单元均开始产生清晰的意识,当然,是不均衡的。
有的思维体产生了十分清晰的意识,开始从上帝的思维体系中剥离出来了。这就是撒旦。上帝对出现其他意识形态当然不满。导致某些思维单元开始加速进化,这些单元在上帝的思维体系中逐渐清晰,成为了第一批具有上帝的整体思维的独立意识体,即天使。
不是每个思维体均是按照独立意识的方式进化。上帝最终进化成一个有序的思维体。或者说,进入了一种程序思维。各个思维单元分化开来,能完成一定的功能。整体表现出一种有逻辑的模式。这套程序运行出一个宇宙。里面有星系,有星球。有的单元成为了一个星球的思维,内部又进化出了更独立的思维体,比如人的思维。
其中有个别人的思维体进化得很快,就出现了怀疑这个世界得真实性得问题。有朝一日,他们发现原来这个世界仅是思维的结果。这和整个思维体的意识不相符合导致整个思维体中出现了排斥,部分小思维体开始发挥他们的意识,想通过真个意识的力量抹煞不符合的思维体。
部分思维体逃过了这种意识抹煞,有些意识体开始了更深入的进化,其中的一些进化成了上帝
星之瀚海 2003-06-11
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我再顶,极好看的一部片子
下面有两篇关于这个的文章:
标题 《骇客2随想---一种新的宇宙起源学说》 wowuyinglingluan(原作)

关键字 骇客



看了骇客1,我已经有该想法了,只是在骇客2中的到了证实。
宇宙起源:
宇宙原来是一个混沌,混沌的一个质点,但并不是质量无限大、体积无限小。而是
宇宙原来是一个意识构成的核,所有的各种意识瘫缩、缠绕在一起。
在有一刻,这些意识开始分化,并开始逐渐形成体系,逐渐清晰。
有一天,宇宙终于进化到了一个足够清晰,意识足够复杂的思维体。该思维体就是最初的上帝。上帝并不同与今天人脑的思维,它是一个并发的思维体,每个小的思维单元均能展开独立的思维,描绘场景,推动思维中事务的进化。
思维进化到一定程度后,每个思维单元均开始产生清晰的意识,当然,是不均衡的。
有的思维体产生了十分清晰的意识,开始从上帝的思维体系中剥离出来了。这就是撒旦。上帝对出现其他意识形态当然不满。导致某些思维单元开始加速进化,这些单元在上帝的思维体系中逐渐清晰,成为了第一批具有上帝的整体思维的独立意识体,即天使。
不是每个思维体均是按照独立意识的方式进化。上帝最终进化成一个有序的思维体。或者说,进入了一种程序思维。各个思维单元分化开来,能完成一定的功能。整体表现出一种有逻辑的模式。这套程序运行出一个宇宙。里面有星系,有星球。有的单元成为了一个星球的思维,内部又进化出了更独立的思维体,比如人的思维。
其中有个别人的思维体进化得很快,就出现了怀疑这个世界得真实性得问题。有朝一日,他们发现原来这个世界仅是思维的结果。这和整个思维体的意识不相符合导致整个思维体中出现了排斥,部分小思维体开始发挥他们的意识,想通过真个意识的力量抹煞不符合的思维体。
部分思维体逃过了这种意识抹煞,有些意识体开始了更深入的进化,其中的一些进化成了上帝
星之瀚海 2003-06-11
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好,我顶
车-电-路网时空分布负荷预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“车-电-路网时空分布负荷预测研究”展开,基于Matlab代码实现,旨在通过建模仿真手段对电动汽车、电力网络与交通路网之间的耦合关系进行综合分析,预测负荷在时间和空间上的分布特征。研究结合智能优化算法、机器学习模型(如神经网络)及时空数据分析方法,构建多维度、多系统联动的负荷预测框架,涵盖交通流量、充电行为、电网响应等关键因素,实现对复杂城市场景下能源与交通系统协同运行的量化评估。该研究对于推动智能电网、智慧交通与新能源汽车融合发展具有重要意义。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、交通工程、能源管理或智慧城市相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于城市级电动汽车充电负荷的时空分布建模与仿真;②支撑电网规划、削峰填谷、有序充电策略制定等实际应用场景;③作为科研项目复现、论文写作或课题研究的技术参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型输入参数设置、算法实现流程与仿真结果分析,同时可扩展引入实际交通与电网数据以提升预测精度和实用性。
【9种优化算法比较】CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO智能优化算法比较(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了9种智能优化算法(CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO)的比较研究,并提供了相应的Matlab代码实现。文档不仅涵盖算法在路径规划、调度优化、电力系统管理等领域的应用,还展示了其在多目标优化、机器学习模型优化及工程仿真中的实际案例。通过对比不同算法的性能,帮助科研人员选择最适合特定问题的优化方法。此外,文档附带丰富的仿真资源和代码下载链接,便于读者复现和进一步研究。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研或工程优化相关工作的研究生、科研人员及工程师;尤其适用于在智能算法、电力系统、路径规划、调度优化等领域开展研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 对比分析多种智能优化算法在不同优化问题中的收敛速度、精度与稳定性;② 应用于生产调度、电力系统优化、无人机路径规划、神经网络参数优化等实际科研与工程项目中;③ 辅助论文复现、算法改进与创新性研究。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,优先理解各算法的核心机制与参数设置,通过典型测试函数和应用场景验证算法性能,同时参考文中提及的科研方向拓展自身研究思路。

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