熱門Ptt文章

[爆卦]量子計算課程是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇量子計算課程鄉民發文沒有被收入到精華區：在量子計算課程這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 量子計算課程產品中有27篇Facebook貼文，粉絲數超過0的網紅，也在其Facebook貼文中提到， 【潛意識分不清現實與想像的差別？】 . 許多教導心想事成的老師或派別們，都很喜歡強調正面思考，另外還更愛教你發揮想像力，把你想要的結果觀想出來。為什麼要這麼做？因為他們認為「潛意識分不清現實與想像之間的差別」，只要你經常去正向思考、觀想你所想要的，透過吸引力法則，你的潛意識就會把你要的結果顯化到你的...

　同時也有37部Youtube影片，追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭，也在其Youtube影片中提到，各位同學大家好，我是魔人普物的EJ老師 我的普通物理系列的第一堂課正式上線啦😄 第一部影片主要介紹物理的歷史、單位與因次 看似基本的東西很容易被忽略，導致計算錯誤發生 我會教各位如何用因次的概念去檢查與修正計算結果 最後提出有趣的跳蚤人問題，順便引進尺度律的概念 以下網址是在22:59處的補充資料...

「量子計算課程」的推薦目錄

量子計算課程 在 工具王 阿璋 Instagram 的最佳貼文

2021-04-04 21:34:22

【#工程師之路】電子系vs電機系 到底哪裡不一樣？  「電子系vs電機系 到底哪裡不一樣？」 電子系和電機系，其實很多課程重疊，也難怪大家容易搞不清楚，就讓我來說給大家聽吧🗣！  #電子工程學系☑️ 電子系主要在處理的東西都偏小，從操作晶片上的電子，到產出可以運作的晶片，都是電子系學...

  • 量子計算課程 在 Facebook 的最佳貼文

    2021-08-19 16:12:06
    有 30 人按讚

    【潛意識分不清現實與想像的差別？】
    .
    許多教導心想事成的老師或派別們，都很喜歡強調正面思考，另外還更愛教你發揮想像力，把你想要的結果觀想出來。為什麼要這麼做？因為他們認為「潛意識分不清現實與想像之間的差別」，只要你經常去正向思考、觀想你所想要的，透過吸引力法則，你的潛意識就會把你要的結果顯化到你的人生中。
    .
    他們經常舉的例子之一，就是叫你想像手上有著一顆新鮮切開的檸檬，然後想像把檸檬放到嘴裡，大力咬一口。因為檸檬很酸，只要一想到檸檬，我們就算嘴巴沒真的吃到檸檬，也會很自然的分泌唾液，這就是他們所謂的「潛意識分不清現實與想像之間的差別」的證據。
    .
    另一個例子，就是如果你最近想要買一台紅色的車子，或是你已經買了一台紅色的車子，那麼接下來你就會到處看到那台紅色的車子。這也是被拿來當做吸引力法則運作的證明之一。
    .
    還有一個也是很著名的例子，就是讓運動員在沒有運動的時候想像運動（例如跑步），科學家發現運動員身上所有肌肉都會跟隨他的想像被啟動，所以他們說運動員們可以透過反覆的想像，就可以在沒有運動的時候強化訓練的效果，可以在比賽時取得更好的成績。
    .
    我相信許多朋友們都試過正向思考，也試過正向的觀想。尤其是「吸引力法則」始祖的亞伯拉罕，更是宣稱只要你能夠保持正向的頻率17秒(或延長到68秒以上），吸引力法則就會回應你思維所發出的震動，力量就會開始運作，你就會心想事成。反過來如果你專注在負面的事件超過17秒(或延長到68秒以上），同樣的會啟動吸引力法則，只不過這次是吸引負面的事件到你的生命中。
    .
    為了達到你的夢想與願景，很多心靈課程都會叫你要把你想要的東西的照片從雜誌中剪下來，製作出你專屬的夢想版，每天看，每天觀想；相信這也是許多走身心靈路線與從事業務朋友的必經之路。
    .
    以上的例子都很有說服力，聽起來也很真實。但是，在人生的遊戲裡，大腦真的是這樣運作的嗎？
    .
    2014年美國威斯康辛大學麥迪遜分校的電機工程學系教授Barry Van Veen與他的團隊為了想研究想像跟現實兩者之間之於大腦的差別而做了一個實驗：首先研究團隊讓一組實驗對象想像他們在騎腳踏車，請他們專注在一些形狀與顏色的細節，接著讓他們看一段無聲的大自然影片。另外一組實驗對象則是讓他們看一段影片後，請他們在腦裡回想剛剛所看到的影片。
    .
    透過EEG腦波圖的觀測，研究團隊們發現，兩組實驗對象大腦中神經傳達資訊的方向是相反的。
    .
    當研究對象在想像畫面時，他們的資訊是從大腦的頂葉（掌管動作、直覺、計算和物體辨認等功能的處理）流向枕葉（視覺區）。也就是說，當你在只是單純想像一件事而不是在回想一個體驗時，資訊是從大腦高階功能部位流往低階功能部位的。
    .
    相反地，當實驗對象看過影片（實際體驗）再回想時，他們腦內資訊的流向則是從枕葉流向頂葉。
    .
    我認為這個方向性的不同，對於潛意識來說，就是足以區分什麼是真什麼是假的關鍵機制了。
    .
    當你想像檸檬、運動等，這些都是從你已經有體驗過的事件來觸發想像力，大腦與身體透過過去的經驗出現生理上的反應，這是再正常不過的了。我相信運動員的確可以透過反覆想像過去運動上的經驗來提升自己在比賽的表現。
    .
    可是如果你想要的願望是你從來都沒體驗過的事情呢？比如說希望月入百萬好了，你的人生如果從來沒有過月入百萬，或是甚至不知道一百萬長什麼樣子的話，請問你要如何去想像體驗或怎麼累積這個能量呢？同樣的，如果你從來沒有吃過榴槤的話，請問你又要怎麼想像出榴槤吃下去的味覺與口感呢？一個沒吃過檸檬的小嬰兒，自然也不會因為想到或看到檸檬就分泌唾液。總而言之，你無法想像出一個你不知道的東西，更別說是要把它給顯化出來了。
    .
    這些正向思考與觀想的技巧說穿了就只是讓你爽爽的做點白日夢而已。舉個更難聽一點的例子吧，就像是有個魯蛇每天晚上看著AV女優的影片或是想像著跟自己心儀但追不到的對象做愛來打手槍（我相信每個男生做這樣的想像應該都可以超過17秒才對），幻想著自己有天可以一親芳澤。但是現實中我們都知道，那也只不過就是性幻想而已。哪怕是花上了一輩子的時間來每天勤勞快樂的做超過68秒，對方還是永遠都不會多看你一眼的。
    .
    所以正確的心想事成方法，是必須能夠讓大腦資訊以正確方向流動的技巧才會有效。我觀察到，世界上也有默默的在使用這種方法來讓自己心想事成的人，我列舉了以下幾位給大家參考(但我猜測他們並不知道自己是這麼做的）：
    .
    李小龍 6分（滿分20分）
    Michael Jackson 3分
    周杰倫 2分
    劉德華 2分
    張學友 3分
    林志玲 1分
    拜倫凱蒂 2分
    川普 8分
    湯姆克魯斯 4分
    馬英九 2分
    張鈞甯 2分
    郭台銘 1分
    .
    在我對於心想事成相關的研究裡，我認為首先要設定好你的目標，然後要釋放掉與其相反、扯你後腿的負面信念與情緒，這些都是最基本的。而更重要的，就是確保大腦裡神經資訊傳輸的方向是正確的。
    .
    除了所有人類都會共同有的基本體驗以外，基本上你無法吸引與創造你所沒有體驗過的東西（除非那是原本命運中就有的安排，但那就也不用吸引了）。所以透過外面教授的吸引力法則，你或許可以「吸引」到一些正面的事件到來，但是你往往得不到你真正想要的東西。
    .
    ＃零通靈博士事件簿
    ＃量子轉化
    ＃吸引力法則
    ＃吸引力法則只是一階的東西
    ＃二階以上就沒這回事了
    ＃用遊戲的角度去思考就會通了
    ＃一切都很科學
    ＃神祕課程有破解技巧
    ＃這才是真正的祕密

  • 量子計算課程 在 Facebook 的最佳解答

    2021-07-15 07:26:06
    有 629 人按讚

    四兩撥千斤！ 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄，輕量化模型孟子一鳴驚人！

    本週，中文語言理解權威評測基準CLUE榜單，被「低調」刷新。

    不同的是，不是大公司、不是超大模型……

    一個新面孔，一個輕量化模型，首戰即登頂，四兩撥千斤。

    CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局，被首次打破。

    瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型，以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。

    這也是瀾舟科技首次對外曝光，背後團隊負責人，正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理，文章來自《量子位》微信公眾號，經授權轉載。

    ▎輕量化模型孟子？

    孟子，基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。

    包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。

    可處理多語言、多模態數據，同時支持多種文本理解和文本生成任務，能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。

    孟子模型基於Transformer架構，僅包含十億參數量，基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。

    但誰也沒想到，小模型卻有大智慧，一經登場，打破格局。

    CLUE，中文語言理解領域最具權威性的測評基準，涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。

    該榜單競爭激烈，幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。

    騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。

    而且隨著大參數模型愈演愈烈，CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。

    因為百億、千億甚至萬億參數的大模型，已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。

    萬萬沒想到，瀾舟科技-創新工場團隊出手，四兩撥千斤。

    因為孟子，走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線，致力於構建十億級別的小模型，充分發揮已有參數下的模型潛力，有利於快速、低成本地落地現實業務場景。

    孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型，在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。

    相對已有的中文語言模型，孟子模型實現了多項突破性進展：
     1） 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下，遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型，對標「巨無霸」，小模型性能超越千億規模模型。
     2）使用知識圖譜增強模型，讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力，在權威CLUE中文理解評測的總排行榜，以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一，刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分，逼近人類基準分數（85.61）。
     3）靈活的領域和場景適應能力，方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式，同步適配BERT-style的判定式架構，既能理解也能生成。便於適配行業應用，覆蓋廣泛業務場景。

    當然，隨著孟子一鳴驚人，也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。

    ▎原理方法和應用？

    在輕量化模型算法研究方面，基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術，從模型架構（包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制）到預訓練策略進行了全方位改進。

    具體有四方面：
     1) 模型結構方面，將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中，基於句法約束引入註意力機制中，從而提升模型對語言學知識的建模能力。
     2) 訓練策略上，引入基於實體知識和Discourse的Mask機制，強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
     3) 為進一步提高訓練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
     4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷，使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。

    基於以上算法策略，實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識，大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力，以及良好的領域遷移能力，適應廣泛的產品應用場景。

    另外，在Finetune的進展方面，如何將預訓練模型用於各項任務？

    瀾舟團隊也有總結，從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索，進一步提升語言模型的性能：

     1) 數據增強：使用領域相關數據；
     2) 知識蒸餾：基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率；
     3) 遷移訓練：結合課程學習的思想，由易到難訓練下游模型；
     4) 訓練優化：使用多種訓練目標，多角度提升模型能力；

    而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。

    基於領域適應技術，孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型，領域適應策略主要包含兩大方面：

     1) 通過大規模的泛金融領域語料，將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業，在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
     2) 通過大規模的營銷領域語料，將孟子模型遷移到數字營銷領域，完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務，將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。

    瀾舟方面還透露，孟子模型已在多個領域成功落地實踐，衍生出多項行業領先的產品，涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。

    並且毫無疑問的是，因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點，更易於線上部署和推廣到移動設備中，自然不會局限於現有應用和場景，接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。

    ▎瀾舟團隊？

    最後，也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。

    瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。

    AI領域內，周明已不用過多介紹，他是公認的世界級AI科學家，自然語言處理領域的代表性人物。

    周明博士在2020年加盟創新工場，擔任創新工場首席科學家。
    而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型，基於大數據、知識圖譜和行業模型，提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。

    據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。

    值得注意的是，瀾舟科技除了大牛坐鎮，其實也是行業趨勢的體現。

    引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說：

    AI的發展可以按照兩個時間點劃分。

    第一個時間點是2015年，以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類，帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。

    而第二個時間點出現在2019年，以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展，讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能，將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。

    「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用，預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展，用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果，在新機遇面前躬身入局，一起發掘NLP領域的黃金發展期」，李開復說到。

  • 科技產業資訊室

    量子計算課程 在 科技產業資訊室 Facebook 的精選貼文

    2021-03-22 16:54:59
    有 37 人按讚

    世界排名前12之量子計算研究型大學

    在短短的幾年裡，量子計算和量子資訊理論已經從物理學之邊緣課程變成了新顯學。根據The Quautum Daily認為世界排名前12量子計算研究型大學，如下。

    滑鐵盧大學量子計算研究所 (The Institute for Quantum Computing — University of Waterloo)
    加拿大滑鐵盧大學量子計算研究所，由黑莓BlackBerry的創建者Mike Lazaridis在2002年提供了資金而成立。他還支持了滑鐵盧的理論物理周邊研究所的成立，這是主要的量子科學研究所之一。自成立以來，這家量子計算巨頭聘用了296名研究人員，並發表了1,500多篇研究論文。該所的優勢之一，是它將學術研究的卓越性與將技術商業化的企業家精神相結合。...

你可能也想看看

搜尋相關網站