openai百度百科（openpose百度百科）

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本文目录:

• 1、边缘控制到哭是什么意思

• 2、电扳手锂电池能飞机上带吗？

• 3、ai问答百科谁开发的

• 4、BERT - 论文解读

一、边缘控制到哭是什么意思

就是孤立一个人，把一个人边缘孤独到哭，通过孤立的方式让这个人在精神上被蹂躏，可以看作是一种冷暴力，这种边缘的行为可以是夫妻之间、情侣之间、朋友之间，甚至是校园的学生都会使用到。这种冷暴力不容易被他人察觉，而且即使被人知道也只能从道德层民进行谴责。

二、电扳手锂电池能飞机上带吗？

电扳手锂电池能飞机上带吗？可以，但是限量。

随身电子装备中的电池限带两个。根据民航对于电池的相关规定：不允许在托运行李中夹带锂电池，只可以随身携带个人自用的内含锂或锂离子电池芯或电池的消费用电子装置。

对备用电池必须单个做好保护以防短路，并且仅能在手提行李中携带。备用电池每人限带2个。

扩展资料：

飞机不允许托运锂电池的原因：

锂电池可能会存在自燃的危险情况。如果托运，在飞行过程中行李箱可能受到颠簸挤压等外力影响，导致锂电池受损起火。

飞机货仓中的火灾难以及时发现和扑救，容易引发大事故。

参考资料：中国民用航空局--行李

编辑于 2019-08-06

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理工科专业包括什么学科 怎么分类

大学理工科专业有哪些 理工科专业分为理、工、农、医四个学科门类，各学科专业设置如下： 一、理学 1． 数学类 ：数学与应用数学；信息与计算科学 2． 物理学类：物理学；应用物理学 3．化学：化学；应用化学 4． 生物科学类：生物科学；生物技术 5．天文学类：天文学 6． 地质学类：地质学；地球化学 7． 地理科学类：地理科学；资源环境与城乡规划管理；地理信息系统 8． 地球物理学类：地球物理学 9． 大气科学类：海洋科学；应用气象学 10． 海洋科学类：海洋科学；海洋技术 11． 力学类：理论与应用力学 12． 电子信息科学类：电子信息科学与技术；微电子学；光信息科学与技术 13． 材料科学类：材料物理；材料化学 14． 环境科学类：环境科学；生态学 15． 心理学类：心理学；应用心理学 16． 统计学类：统计学 二、工学 1． 地矿类：采矿工程；石油工程；矿物加工工程；勘查技术与工程；资源勘查工程 2． 材料类：冶金工程；金属材料工程；无机非金属材料工程；高分子材料与工程 3． 机械类：机械设计制造及其自动化；材料成型及控制工程；工业设计；过程装备与控制工程 4．仪器仪表类：测控技术与仪器 5． 能源动力类：核工程与核技术 6． 电气信息类：电气工程及其自动化；自动化；电子信息工程；通信工程；计算机科学与技术；生物医学工程 7． 土建类：建筑学；城市规划；土木工程；建筑环境与设备工程；给水排水工程 8． 水利类：水利水电工程；水文与水资源工程；港口航道与海岸工程 9． 测绘类：测绘工程 10． 环境与安全类：环境工程；安全工程 11． 化工与制药类：化学工程与工艺；制药工程 12． 交通运输类：交通运输；交通工程；油气储运工程；飞行技术；航海技术；轮机工程 13． 海洋工程类：船舶与海洋工程 14． 轻工纺织食品类：食品科学与工程；轻化工程；包装工程；印刷工程；纺织工程；服装设计与工程 15． 航空航天类：飞行器设计与工程；飞行器动力工程；飞行器制造工程；飞行器环境与生命保障工程 16． 武器类：武器系统与发射工程；探测制导与控制技术；弹药工程与爆炸技术；特种能源工程与烟火技术；地面武器机动工程；信息对抗技术 17． 工程力学类：工程力学 18． 生物工程类：生物工程 19． 农业工程类：农业机械化及其自动化；农业电气化与自动化；农业建筑环境与能源工程；农业水利工程 20． 林业工程类：森林工程；木材科学与工程；林产化工 21． 公安技术类：刑事科学技术；消防工程 三、农学 1． 植物生产类：农学；园艺；植物保护；茶学 2． 草业科学类：草业科学 3． 森林资源类：林学；森林资源保护与游憩；野生动物与自然保护区管理 4． 环境生态类：园林；水土保持与荒漠化防治；农业资源与环境 5． 动物生产类：动物科学：蚕学 6． 动物医学类：动物医学 7． 水产类：水产养殖学；海洋渔业科学与技术 四、医学 1． 基础医学类：基础医学 2． 预防医学类：预防医学 3． 临床医学与医学技术类：临床医学；麻醉学；医学影像学；医学检验 4． 口腔医学类：口腔医学 5． 中医学类：中医学；针灸推拿学；蒙医学；藏医学 6． 法医学类：法医学 7． 护理学类：护理学 8． 药学类：药学；中药学；药物制剂

282赞·56,134浏览2017-11-28

理工学科是什么

理工学科是指理学和工学两大学科。理工，是一个广大的领域包含物理、化学、生物、工程、天文、数学及前面六大类的各种运用与组合。 理学 理学是中国大学教育中重要的一支学科,是指研究自然物质运动基本规律的科学,大学理科毕业后通常即成为理学士。与文学、工学、教育学、历史学等并列，组成了我国的高等教育学科体系。 理学研究的内容广泛，本科专业通常有：数学与应用数学、信息与计算科学、物理学、应用物理学、化学、应用化学、生物科学、生物技术、天文学、地质学、地球化学、地理科学、资源环境与城乡规划管理、地理信息系统、地球物理学、大气科学、应用气象学、海洋科学、海洋技术、理论与应用力学、光学、材料物理、材料化学、环境科学、生态学、心理学、应用心理学、统计学等。 工学 工学是指工程学科的总称。包含 仪器仪表 能源动力 电气信息 交通运输 海洋工程 轻工纺织 航空航天 力学生物工程 农业工程 林业工程 公安技术 植物生产 地矿 材料 机械 食品 武器 土建 水利测绘 环境与安全 化工与制药 等专业。

19赞·559浏览2016-08-29

理工类专业有哪些

理工类专业有： 1、地球化学：地球化学是研究地球的化学组成、化学作用和化学演化的科学，它是地质学与化学、物理学相结合而产生和发展起来的边缘学科。自20世纪70年代中期以来，地球化学和地质学、地球物理学已成为固体地球科学的三大支柱。它的研究范围也从地球扩展到月球和太阳系的其他天体。 2、资源环境与城乡规划管理：《资源环境与城乡规划管理》是一门综合性学科，主要学习资源环境以及城镇规划，土地管理，环境检测，以及地理地质等相关类知识的边缘学科。 3、地理信息系统：有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 4、材料物理：材料物理的特色方向在半导体物理，电子材料，微电子器件等领域，例如CPU。对学生的数学，物理基础要求较高，着重培养学生发展新型电子材料和微电子器件工艺，分析与设计等方向的应用能力和创新能力。 5、应用气象学：应用气象学是将气象学的原理、方法和成果应用于农业、水文、航海、航空、军事、医疗等方面，同各个专业学科相结合而形成的边缘性学科。 参考资料：理工类专业-百度百科

23赞·65,370浏览2019-10-25

理工科专业包括什么学科 怎么分类

工程、天文、化学。订阅 中国搬运站微信公众号。理工事实上是自然、生物、和科技的统称、数学及前面六大类的各种运用与组合的科目您好，了解更多院校信息分类资讯、科学，理工科是一个广大的领域包含物理

4赞·47浏览2020-04-29

理工学科包含哪些？

理工包括理学和工学 1.理学 > 统计学类 > 统计学 心理学类 > 应用心理学专业经济心理学方向 应用心理学 心理学 环境科学类 > 环境工程 资源勘查工程 资源环境科学 环境科学与工程 生态学 环境科学 材料科学类 > 高分子材料与工程 材料科学与工程 材料成型及控制工程 材料物理 材料学 材料化学 电子信息科学类 > 计算机科学与技术 电子信息工程 信息管理与信息系统 光电子技术科学 测控技术与仪器 电子信息技术及仪器 应用电子技术 通信工程 电子商务及法律 电信工程及管理 系统与控制 电子商务 信息科学技术专业 电子科学与技术 信息安全专业 微电子学专业 光信息科学与技术 电子信息科学与技术 力学类 > 理论与应用力学 海洋科学类 > 海洋技术 海洋科学 大气科学类 > 应用气象学 应用气象学 大气科学 地球物理学类 > 地球物理学 地理科学类 > 地理教育 系统科学与工程 系统理论 地球信息科学与技术 科学与工程计算系专业 地理信息系统 资源环境与城市规划管理 地理科学 地质学类 > 地质工程 地质学类 地球化学专业 地球化学 地质学 天文学类 > 天文学 生物科学类 > 生物功能材料 防化兵指挥 生命科学与技术基地班 生物信息学 生化防护工程

5赞·168浏览2017-09-18

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唐末纷争时李元吉为何站在大哥李建成这边，而不是站在二哥李世民这边？

因为当时的李元吉野心很大，他想先除掉最大的祸患李世民后，再除掉李建成，然后自己当皇帝。旅客或机组成员为个人自用内含锂或锂离子电池芯或电池的便携式电子装置(锂电池移动电源、手表、计算器、照相机、手机、手提电脑、便携式摄像机等)应作为手提行李携带登机，并且锂金属电池的锂含量不得超过2克，锂离子电池的额定能量值不得超过100Wh（瓦特小时）。

超过100Wh但不超过160Wh的，经航空公司批准后可以装在交运行李或手提行李中的设备上。

超过160Wh的锂电池严禁携带。

三、ai问答百科谁开发的

OpenAI公司。ChatGPT是一个基于自然语言处理技术的AI模型，由OpenAI公司开发和训练。它是一个可以进行语言理解和生成的强大模型，可以用于各种任务。

四、BERT - 论文解读

BERT:【 Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for

Language Understanding】

○ 将预训练语言模型应用在下游任务中，一般有两种策略：

作者认为影响当前预训练语言模型的 瓶颈是——“模型是单向的” 。如 GPT 选择从左到右的架构，这使得每个 token 只能注意到它前面的 token，这对 sentence 级的任务影响还是次要的，但对于 token 级的任务来说影响就很巨大。例如问答任务，从两个方向结合上下文是至关重要的。

BERT 通过使用受完形填空任务启发的 Mask Language Model （MLM）缓解了先前模型的单向性约束问题。MLM 随机 mask 掉一些输入文本中的 token，然后根据剩下的上下文预测 masked 的 token。除了 Mask Language Model，作者还提出了 Next Sequence Predict 任务，来联合训练文本对表示。

论文中BERT的改进如下：

预训练前的一般语言表征有着悠久历史，本节我们简要回顾一下最广泛使用的方法。

2.1 基于特征的无监督方法 ：

几十年来，学习广泛适用的词汇表征一直是一个活跃的研究领域，包括非神经系统、神经系统方法。预训练的词嵌入是现代NLP系统的一个组成部分，与从头学习的嵌入相比，它提供了显著的改进（Turian等人，2010）。为了预先训练单词嵌入向量，已经使用了从左到右的语言建模目标（Mnih和Hinton，2009），以及在左右上下文中区分正确单词和错误单词的目标（Mikolov等人，2013）。

这些方法已被推广到更粗糙的粒度，例如句子嵌入（Kiros等人，2015；Logeswaran和Lee，2018）或段落嵌入（Le和Mikolov，2014）。为了训练句子表征，之前的工作已经使用了目标对候选下一个句子进行排序（Jernite等人，2017；Logeswaran和Lee，2018），根据前一个句子的表征从左到右生成下一个句子单词（Kiros等人，2015），或去噪自动编码器衍生的目标（Hill等人，2016）。

ELMo 及其前身（Peters等人，20172018a）从不同的维度概括了传统的单词嵌入研究。它们通过从左到右和从右到左的语言模型中提取上下文敏感的特征。每个标记的上下文表示是从左到右和从右到左表示的 串联 。在将上下文单词嵌入与现有任务特定架构相结合时，ELMo推进了几个主要NLP基准（Peters等人，2018a）的最新技术，包括问答（Rajpurkar等人，2016年）、情感分析（Socher等人，2013年）和命名实体识别（Tjong Kim-Sang和De Meulder，2003年）。Melamud等人（2016年）提出通过一项任务来学习语境表征，即使用 LSTM 从左右语境中预测单个单词。与ELMo类似，他们的模型是基于特征的，而不是深度双向的。Fedus等人（2018）表明，完形填空任务可以用来提高文本生成模型的 稳健性 。

2.2 无监督微调方法：

与 基于特征feature-based 的方法一样，第一种方法只在未标记文本中预先训练单词嵌入参数的情况下才朝这个方向工作。最近，产生上下文标记表示的句子或文档编码器已经从未标记的文本和文本中预训练出来针对受监督的下游任务进行了 微调fine-tuned 。

这些方法的 优点是 ，很少有参数需要从头学习。至少部分由于这一优势，OpenAI GPT在GLUE基准测试的许多句子级任务上取得了之前的最新成果。从左到右的语言建模和自动编码器目标已用于此类模型的预训练。

注解 ：BERT的整体预训练和微调程序。除了输出层之外，在预训练和微调中使用相同的体系结构。相同的预训练模型参数用于初始化不同下游任务的模型。在微调过程中，所有参数都会微调。

2.3 基于监督数据的迁移学习：

也有研究表明，在大数据集的监督任务中，如自然语言推理和机器翻译可以有效地进行转换。计算机视觉研究也证明了 从大型预训练模型中进行迁移学习的重要性 ，其中一个有效的方法是对使用ImageNet预训练模型进行微调。

本节将介绍BERT及其详细实现。在我们的框架中有两个步骤：预训练和微调。

BERT的一个显著特点是其跨不同任务的统一体系结构 。预训练的体系结构和最终的下游体系结构之间的差异最小。

BERT 的模型架构是 一种多层的双向 transformer encoder ，BERT 在实现上与 transformer encoder 几乎完全相同。

定义：transformer block 的个数为 L ; hidden 大小为 H; self-attentions head 的个数为 A. 作者主要展示了两种规模的 BERT 模型：

在这项工作中，我们将层数（即Transformer blocks）表示为L，隐藏大小表示为H，自我注意头的数量表示为A。我们主要报告两种型号的结果：

为了进行比较，选择BERT-base与OpenAI GPT具有相同的模型大小。然而，关键的是， BERT Transformer使用双向自注意力机制self-attention ，而 GPT Transformer使用受限自注意力机制constrained self-attention ，其中每个标记只能关注其左侧的上下文。

为了使 BERT 能处理大量不同的下游任务，作者将模型的输入设计成可以输入单个句子或句子对，这两种输入被建模成同一个 token 序列。作者使用了有 30000 个 token 的 vocabulary 词嵌入。

3.1 Pre-training BERT :

我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT。相反，我们使用本节所述的两个无监督任务对BERT进行预训练。这一步如图1的左半部分所示。

Task #1: Masked LM

标准的语言模型只能实现从左到右或从右到左的训练，不能实现真正的双向训练，这是因为双向的条件是每个单词能直接“看到自己”，并且模型可以在多层上下文中轻松的预测出目标词。

为了能够实现双向的深度预训练，作者选择 随机 mask 掉一些比例的 token ，然后预测这些被 masked 的 token，在这种设置下，被 masked 的 token 的隐向量表示被输出到词汇表的 softmax 上，这就与标准语言模型设置相同。作者将 这个过程称为“Masked LM”，也被称为“完形填空” 。

○ Masked LM 预训练任务的缺点 ：

在于由于 [MASK] 标记不会出现在微调阶段，这就造成了预训练和微调阶段的不一致。为了解决该问题，作者提出了 一种折中的方案 ：

○ BERT 的 mask策略：

Task #2: Next Sentence Prediction (NSP)

很多下游任务都是基于对两句话之间的关系的理解，语言模型不能直接捕获这种信息。为了训练模型理解这种句间关系，作者 设计了 next sentence prediction 的二分类任务 。具体来说，就是选择两个句子作为一个训练样本，有 50% 的概率是下一句关系，有 50% 的概率是随机选择的句子对， 预测将 [CLS] 的最终隐状态 C 输入 sigmoid 实现 。

○ Pre-training data ：

作者选用了BooksCorpus (800M words) 和 English Wikipedia (2,500M words) 作为预训练的语料库，作者只选取了 Wikipedia 中的文本段落，忽略了表格、标题等。为了获取长的连续文本序列，作者选用了 BIllion Word Benchmark 这样的文档级语料库，而非打乱的句子级语料库。

3.2 Fine-tuning BERT ：

因为 transformer 中的 self-attention 机制适用于很多下游任务，所以可以直接对模型进行微调。对于涉及文本对的任务，一般的做法是独立 encode 文本对，然后再应用双向的 cross attention 进行交互。Bert 使用 self-attention 机制统一了这两个阶段，该机制直接能够实现两个串联句子的交叉编码。

对于不同的任务，只需要简单地将特定于该任务的输入输出插入到 Bert 中，然后进行 end2end 的fine-tuning。

与预训练相比，微调相对便宜。从完全相同的预训练模型开始，本文中的所有结果最多可以在单个云TPU上复制1小时，或在GPU上复制几个小时。

在本节中，我们将介绍11个NLP任务的BERT微调结果。

4.1 GLUE：

GLUE (General Language Understanding Evaluation) 是多个 NLP 任务的集合。作者设置 batch size 为 32；训练 3 个 epochs；在验证集上从（5e-5, 4e-5, 3e-5, 2e-5）中选择最优的学习率。结果如下：

结果见表1。 BERT-base和BERT-large在所有任务上都比所有系统表现出色，与现有技术相比，平均准确率分别提高了4.5%和7.0% 。请注意，除了注意掩蔽，BERT-base和OpenAI GPT在模型架构方面几乎相同。

对于最大和最广泛报道的GLUE任务MNLI，BERT获得了4.6%的绝对准确率提高。在官方的GLUE排行榜10中，BERT-lagle获得80.5分，而OpenAI GPT在撰写本文之日获得72.8分。我们发现BERT-large在所有任务中都显著优于BERT-base，尤其是那些训练数据很少的任务。

4.2 SQuAD v1.1 :

斯坦福问答数据集（SQuAD v1.1）收集了10万对众包问答对。给出一个问题和一段维基百科中包含答案的文章，任务是预测文章中的答案文本。

如图1所示，在问答任务中，我们将输入的问题和段落表示为单个压缩序列，问题使用A嵌入，段落使用B嵌入。在微调过程，我们只引入一个起始向量S和一个端向量E。单词i作为答案范围开始的概率计算为Ti和S之间的点积，然后是段落中所有单词的softmax：

答案范围结束时使用类似公式。候选人从位置 i 到位置 j 的得分定义为：S·Ti + E·Tj ,最大得分跨度为 j≥ i 被用作预测。训练目标是正确起始位置和结束位置的对数概率之和。我们微调了3个阶段，学习率为5e-5，批量大小为32。

表2显示了顶级排行榜条目以及顶级发布系统的结果。SQuAD排行榜的前几名没有最新的公共系统描述，并且允许在训练系统时使用任何公共数据。因此，在我们的系统中使用适度的数据扩充，首先在TriviaQA上进行微调，然后再对团队进行微调。

我们表现最好的系统在ensembling方面的表现优于排名第一的系统，在ensembling方面的表现优于排名第一的系统+1.5 F1，在单一系统方面的表现优于排名第一的系统+1.3 F1得分。事实上，我们的单BERT模型在F1成绩方面优于顶级合奏系统。如果没有TriviaQA微调数据，我们只会损失0.1-0.4 F1，仍然远远超过所有现有系统。

其他实验：略

在本节中，我们对BERT的许多方面进行了消融实验，以便更好地了解它们的相对重要性。其他消融研究见附录C。

5.1 预训练任务的效果 ：

○ 进行了如下消融测试：

○ 结果如下：

5.2 模型大小的影响 ：

○ 结果如下：

作者证明了 ：如果模型经过充分的预训练，即使模型尺寸扩展到很大，也能极大改进训练数据规模较小的下游任务。

5.3 将 Bert 应用于 Feature-based 的方法 ：

○ feature-based 的方法是从预训练模型中提取固定的特征，不对具体任务进行微调 。

○ 这样的方法也有一定的优点 ：

作者进行了如下实验：在 CoNLL-2003 数据集上完成 NER 任务，不使用 CRF 输出，而是从一到多个层中提取出激活值，输入到 2 层 768 维的 BiLSTM 中，再直接分类。结果如下：

结果说明：无论是否进行微调，Bert 模型都是有效的。

个人认为 Bert 的意义在于：

由于语言模型的迁移学习，最近的经验改进表明，丰富的、无监督的预训练是许多语言理解系统的一个组成部分。特别是，这些结果使得即使是低资源任务也能从深层单向体系结构中受益。我们的主要贡献是将这些发现进一步推广到深层双向体系结构中，使相同的预训练模型能够成功地处理广泛的NLP任务。

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