质疑百度的“国学”


    “百度”这个名字取得非常好,他有一个广告 也不错,这些无不在向人们展示“汉语”的魅力和中国文化的底蕴,才可能构成今日“世界有Google, 中国有百度”的格局,但是从百度其中一个产品——“国学”来看,百度做得不够好,是什么原因呢?是国学功底不厚实?还是说缺乏技术、缺少创新力?还是缺乏所需要的那种100%认真的做事态度?

 

先看百度自我介绍

千年国学,百度一下。

     百度国学目前能提供上起先秦、下至清末历代文化典籍的检索和阅读。中华文化博大精深,百度国学沧海一粟。实现国学在互联网时代的复兴,百度迈出第一步,步履虽蹒跚,但它朝向一个伟大的目标。

但是其“国学”问题还是很多

  1. 进入“国学”首页的界面,没有任何“国学”——中国五千年(上起先秦、下至清末历代文化)的感觉
  2. 输入“苏轼”有结果,但输入 “Sushi”没有结果,拼音不支持
  3. 输入“东坡居士” 得到 “对不起,没有找到您要的结果”,
  4. 输入 中国文化代表——孔子,居然没有一条记录
  5. 输入 清朝著名文章“少年中国说” 同样得到 “对不起,没有找到您要的结果
  6. 输入 “梁启超” 得到“对不起,没有找到您要的结果
  7. 输入 “唐宋八大家”、 "三苏" ... 等都没有结果
  8. 输入“This is a test”,结果应该是弹出一个提示窗口,告诉用户——“老兄,别搞笑,这是国学”、“国学中不喜欢洋文”… …
  9. ... ...

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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