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最熟悉的陌生影像--2006生物医学摄影奖 [verychild 发表于 2006-8-5 18:17:00]

1.飞行中的蚊子

2.受损的神经

3.耳内


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7种超乎想像的性爱姿势 * [verychild 发表于 2006-8-5 17:54:00]

The Rickshaw

The Happy Landing

The Stick Shift

Yin Yang

The Three O'Clock Appointment

The Slinky

Rock A Thigh Baby


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数学之美系列 四 -- 怎样度量信息? * [verychild 发表于 2006-8-5 16:35:00]
                                                       作者:吴军
前言: Google 一直以 “整合全球信息,让人人能获取,使人人能受益” 为使命。那么究竟每一条信息应该怎样度量呢?

信息是个很抽象的概念。我们常常说信息很多,或者信息较少,但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。直到 1948 年,香农提出了“信息熵”(shāng) 的概念,才解决了对信息的量化度量问题。

一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。
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                                                     作者:吴军
前言:隐含马尔可夫模型是一个数学模型,到目前为之,它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决,让我不由由衷地感叹数学模型之妙。


自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题 -- 一个人根据接收到的信息,去猜测发话人要表达的意思。这其实就象通信中,我们根据接收端收到的信号去分析、理解、还原发送端传送过来的信息。以下该图就表示了一个典型的通信系统:



其中 s1,s2,s3...表示信息源发出的信号。
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