质疑百度的“国学”

2006年11月03日 18:07:00


"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. ... ...



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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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