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
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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