一、我与优秀还差多远?500字？
《我离优秀有多远》
当我望向那深沉黯然的天空时，那黑云压抑着的天看上去是那么只手就可以触碰，但是它却是最遥不可及。也正如那满天的星辰，散发着微弱的光亮，仿佛近在咫尺，但却也是可望而不可即。
望着手中拿着的这张皱巴巴的成绩单，我颤抖着手，抚平它的皱痕，想将它们都抚去，想将那分数也一并抚去。但那张纸上鲜红的分数仿佛一块巨石压抑在我的胸口上，已然令我喘不过气，失力不已。我认为自己离优秀不远了，就即将到达了，但分数对我的无情地打击又让我对自己产生了疑虑，我究竟离优秀有多远？是像星辰与大地的距离吗？不可能！
我立即挥去了这个念头。但是究竟有多远了？我在前往优秀的道路上前进了多少？这些自问的问题似乎把我困住了。本来前进时坚定不移的决心已经动摇，准备继续迈向优秀的步伐也有些犹豫。
我离优秀有多远？是很近的路途吗？还是不可及的漫漫长路？此时的我显得犹豫、焦虑、不知所措。我没有确认自己的路还有多远，自己的实力有多少，自己能不能到达，自己会不会变得优秀。
我烦躁地翻开书，却一点也看不进去。但一排小字却吸引住了我的目光。“每个人在平凡时都是一颗未经打磨的珍珠，需要岁月的沉淀与不断地打磨才能变成一颗真正璀璨夺目的珍珠，虽然过程会有些困难，可能一些事实难以接受，但是只要不断的改变，才能优秀。”
这句话我一开始并没有领悟其中的奥秘，但细细揣摩，我明白了那份深义，也找回了自信。在前往优秀的过程中，可能会遭遇挫折的打击，但那时上帝给的磨练。只有不断的磨练，不断的改变，才能迈向成功与优秀的门槛。
我不能退缩,我要改变现状！而那个困扰我多时的难题也迎刃而解了。
我离优秀有多远？不远了，只要坚定信念与前进的步伐，优秀再也不会是遥远的星辰，可望而不可及了，它就在前方。
二、王曼昱离大满贯还差多远？
还差一个奥运会冠军，一个世界杯冠军。
第一个大满贯邓亚萍。邓亚萍的厉害之处在于她连续八年排名世界第一，而且还是第一位成功在1992年和1996年，蝉联了两届奥运会女子单、双打四枚金牌的运动员。她很少输球，打球很霸气，极具统治力，有人说，看到她的眼神，就感觉很害怕了。前奥委会主席萨马兰奇非常喜邓亚萍，邓亚萍1996年获得奥运会女单冠军后，这位老人还给邓亚萍颁奖，轻拍邓亚萍脸颊的温暖画面很是感人。
三、孙颖莎离大满贯还差多远？
还缺一个奥运会和世乒赛单打冠军。孙颖莎是国家女子乒乓球球队的一名优秀选手之一，现世界排名第一，在刚结束的澳门冠军赛夺冠，在东京奥运会获得女子单打亚军，她还有上升的空间，相信她有这个实力圆这个梦！
四、ai人工智能哪家强？
目前，全球人工智能技术发展较为集中的是Google、Amazon、Microsoft、Facebook、IBM、咨询、HomeKit、百度、Intel英特尔、科大讯飞、iFLYTEK、阿里巴巴等公司。其中，华为、腾讯、百度、小米、阿里巴巴、海康威视、科大讯飞、搜狗、国家电网和好未来等企业在国内人工智能领域也处于领先地位。此外，口碑好或知名度高、有实力的公司也是不错的选择。因此，具体哪家强需要根据具体需求和场景来选择。
国内人工智能企业排名:百度/腾讯/华为前三,阿里第4, 根据榜单显示,排名前十的分别是:百度、腾讯、华为、阿里巴巴、平安集团、华大基因、搜狗、科大讯飞、中科创达、珍岛集团。
五、请各位看看考北师大书法学硕这水平还差多远?
学硕侧重的是理论研究，而书法创作是复试考试的一部分，所以即使在书法创作很优秀的情况下，初试科目也不能掉以轻心，况且如果是线上复试，实践的优势会进一步被弱化，从21年拟录取名单看初试平均分达到406分。
所以一定要准备好初试，北师大艺术是属于专业比较齐全的强势学科，难度可想而知，尽快根据自身的情况进行复习吧。
下面是一些北师大书法学考研的相关资料可以给同学参考下：
北师大美术学2022年招生专业目录
北师大2021年美术学 书法学学术复试方案
北京师范大学2021年硕士研究生招生复试分数线
2021年拟录取名单
考研初试总分500分
1. 政治：100分 2.英语： 100分 3.专业课一：150分 4.专业课二：150分
考研复试总分300分
包括书法创作专业考试和面试。
1.书法创作专业考试（200分）为规定创作。2.面试（100分）包括：1.考生自我介绍；2.专业知识问答，本部分含英语能力测试。
六、交强险还差15天到期能买吗？
车险到期前40天可以买保险，只要在保险到期前，什么时候都可以。
车险续保时间最早不要超过上年保险期限结束前三个月，因为续保过早，保险公司无法生成保单，另外，车险续保时间最晚不能晚于保险期限结束日期，因为一旦出现“脱保”情况，除了无法享有保险保障外，车辆“脱保”超过三个月，就不能享受无赔优待，同时费率会随之上浮，保费上涨。而且“脱保”后再续保还需要重新验车，投保手续较为复杂。车主需要注意投保方式、续保时间、增删车险险种等事项。
七、在国际象棋领域，电脑已经可以战胜人脑，那么围棋领域电脑还差多远？
数学、人工智能、围棋都是我的兴趣所在。十几年来这几个兴趣陪我成长，我也目睹了电脑围棋的发展。
我初中时候开始学习围棋（机缘巧合，还有幸向邱百瑞老师请教过）。当时电脑围棋的水平实在乏善可陈，但电脑象棋已经是国际大师级了，并且在不久之后深蓝就战胜了卡斯帕罗夫，也可以说就是战胜了人类。
人工智能研究中经常发生这样一个情况：每当一个问题被计算机”解决“，这个问题就陡然失去了神秘感和挑战。原来地位被推举的很高问题变成“不过尔尔”。这到也可以理解，什么原理一旦明白了，总会失去一些精彩感。人工智能可能比之其他领域是尤甚吧。曾有研究者开玩笑说，人工智能就仿佛是“未经探索的大陆”，此进彼退，永远可望不可及。
不过如象棋之类的棋类的计算机程序，到从未被作为是人工智能中特别上档次的研究方向。虽然不排除从这类研究中出现了一些有价值的算法（主要是搜索相关），甚至硬件设计的突破，但是棋牌之类的游戏，也只有媒体不时会添油加醋的渲染一番，仿佛电脑在象棋中胜出就意味着电脑超越人脑的时代指日可待。但学界对于这样一种在 narrow domain 以 brute force蛮力战胜人成就还是不以为然的。就好像电脑早就在记忆琐事上超越了人类，但没人会把这当回事儿一样。这不是“人工智能”。
棋牌，或者说游戏类的人工智能研究，就这样不温不火的一直进展着。不时会有人采用这个选题做个博士论文，或者如IBM这样的大公司打造一个系统出来（如“深蓝”）炫耀一下自己的开发能力。以象棋而言，90年代的时候，发展趋势就很明显：虽然算法上没有什么突破，但是伴随摩尔定律的红利，最好的象棋程序水平逐年提高。后来不出所料的战胜人类。
象棋被“攻克”后，在此之后持续了相当长时间里，主流的观点还是围棋的难度是另一个数量级。无他，就是因为围棋棋盘更大，可选择的走法更多，所以搜索空间更大。如此之大，以至于人们认为原来的蛮力做法已经不能胜任，要有根本算法上的突破才行。这基本就是90年代后期，2000年初，当时人们的认识。如果你像我一样，当时曾经跟电脑下过围棋的话，你也会认同，电脑围棋的能力，似乎是一件无法指望的事情，除非有大的创新。
随后几年我进入大学，再之后工作。对围棋除了偶尔上网看看比赛复盘讲解，几乎没有机会再下了。大学时候涉足过一些数学和人工智能、机器学习等课程和研究。人工智能越到当代，就越是充分利用便宜高性能的硬件，以大量的数据来提高算法效果。而算法也因此往往是基于统计学的数学模型。我记得应该是Google 的首席科学家吧，曾经给出过一张图，是比较一个自然语言处理中的不同算法的准确性。给以同样的数百万的培训数据，不同的算法经过训练后，准确度是各有高下。但Google 这张图显示，如果给到数以几十亿的培训数据（当然这可能只有Google 能够做到），其实大家的结构几乎都一样了。学术界做研究，往往是一两个百分点就能发出一篇不错的论文。一个算法能够在现有基础上做略微的提高，那是各种鲜花掌声，性命攸关，涉及命根子的大事。Google 这位仁兄就调侃说，其实在“大数据”面前，都是浮云。
硬件性能，大量数据的可收集性等，本质上改变了人工智能的发展方向，也带来了很多实用的成果。大家现在用到的语音识别，搜索，机器翻译等看似有点“智能”的功能，几乎都是基于对大量数据的分析，建立和训练统计模型，而做到的。人们也基本放弃了对 general intelligence 的追求，认为这在相当长的时间内是一个不能完成的任务。
说远了。咱们还是说围棋吧。电脑围棋的发展也是遵循了类似的轨迹。人们一度认为，围棋是如此复杂，可能真的需要通过细究人是如何理解围棋，然后模拟人的思维，然后才能够战胜人类，或者至少成为一个可以认真对待的对手。围棋中的“筋”、“形”、“厚实”、“薄味”，入界宜缓、弃子争先，这些概念，如何能够在程序中体现？这似乎是需要一个崭新的做法。
为数不多的电脑围棋开发者（主要在日本，美国；还有很意外的是法国也有这么一些人）在这条路上徘徊了几年。然后，新的做法果然出现了，但却跟“理解围棋”没什么太大关系。
所谓新的做法，其实也没什么新鲜的，只不过是不曾使用在围棋中。这个做法叫做“蒙特卡罗”mounte carlo simuation. 蒙特卡罗是法国一个城市，以赌场出名。蒙特卡罗方法就是基于目前的棋局，下很多盘随机的棋局，然后根据结果判断哪一步最有可能带来好的结果。
就这么简单。这个方法并不给我们带来任何对围棋的理解，但是它实现起来简单，并且能够轻松的利用现在并行的硬件结构，在硬件性能不断（不可阻挡的）提升情况下，不需要任何算法的改进而稳步进步。电脑围棋引入了蒙特卡罗方法后，在过去几年突飞猛进。从跟一位业余棋手下棋还需要被让30-40个子，到现在跟专业九段能够在被让4-5子的情况下获胜（这已经比我的水平高了）。好像去年被让4子胜了石田芳夫（还是武宫正树？）。如果当年国际象棋的发展轨迹可以作为参考的话，在3-5年中，电脑应该能够战胜围棋的世界冠军。
回答这个问题的初衷是想从电脑围棋的发展，讲讲人工智能，最后想引到我最喜欢的该领域的科学家 Douglas Hofstadter 的研究。说 Hofstadter 是人工智能科学家实在是不公平，因为他的知识和研究远不限于人工智能这个领域。就像他的成名作 GEB 一样，他对艺术、音乐、生物学、计算机、乃至历史、文学等的理解和阐述是令人心醉的。我曾经读到过一句话，是这么说的，“一想到每天有千万人死去，而没来得及读过GEB，我就无比唏嘘扼腕”。这句话也是我的心情。我在豆 瓣上看到过一位小伙子征女友，要求要看过 GEB，不知征到没有。我的做法是先找到女朋友，然后推荐她看。这个方法可能更容易成功。
想要说说 Hofstadter, 是因为在几乎天下的人工智能研究者都在大量利用硬件性能，大量数据，统计模型的时候，Hofstadter 特立独行，按照自己想法，是在研究真正的人类的智能。但是，因为女朋友种眉毛的时间比我想象的要快的多，并且她已经强烈表示要去吃午饭了，Hofstadter 的话题就以后在再表吧。感兴趣的可以去看看MIT 有一堂课是专门讲 GEB 的 Gรถdel, Escher, Bach: A Mental Space Odyssey
有关蒙特卡罗算法下围棋，文献也很多，大家上 Google scholar 去找找吧。
八、人工智能的未来：它能走多远？
人工智能（AI）作为现代科技发展的重要方向，已经逐渐融入到我们的生活和工作中。从自动驾驶汽车到智能家居设备，AI的应用几乎无处不在。那么，人工智能能走多远？这是一个值得深思的问题，本篇文章将对此进行深入探讨。
人工智能的现状
目前的人工智能技术主要包括以下几个方面：
- 机器学习：通过大量的数据训练，机器能够自动提升其在某些任务上的表现。
- 自然语言处理：使计算机能够理解和生成自然语言，常见的应用包括语音助手和翻译软件。
- 计算机视觉：让机器能够通过图像或视频理解周围的环境，这在无人驾驶和医疗成像等领域有着重要作用。
这些技术的发展使得人工智能在各个行业的应用探索不断深入。例如，医疗健康、金融服务、制造业等领域都在利用人工智能提升效率、降低成本。
人工智能的潜力和挑战
尽管人工智能有着巨大的潜力，但它的发展也面临着不少挑战：
- 数据隐私：随着人工智能对数据依赖的增强，数据隐私和安全问题愈发突出，如何合法合理地使用数据成为亟待解决的问题。
- 伦理问题：在自动化决策中，如何确保算法的公平性和透明度，以及避免算法歧视，都是技术人员和政策制定者需要重视的问题。
- 技术瓶颈：当前的许多AI技术仍处于实验阶段，尤其是在理解复杂人类情感和创造性思维方面，还有很多局限性。
未来发展趋势
展望未来，人工智能的发展趋势可能包括：
- 人机协作：未来的工作环境将更加注重人机协作，人工智能将辅助而非取代人类，让人类专注于创造性和战略决策。
- 更强的自我学习能力：未来的AI系统将具备更加出色的自我学习能力，能够从更少的数据中抽取信息，提高学习效率。
- 普及化的应用：随着技术的成熟和成本降低，未来人工智能将更广泛地应用于小型企业和个人项目中，推动经济发展。
人工智能与社会变革
人工智能不仅会改变科技领域，还将对整个社会带来深远的影响：
- 就业市场：虽然AI在某些领域取代了传统岗位，但它也将创造出新的岗位和产业，劳动力市场将面临再培训和转型的挑战。
- 教育方式：随着AI在教育领域的应用，可以根据学生的学习风格和进度进行个性化教学，提高学习效果。
- 日常生活：智能家居、虚拟助手等技术将使我们的日常生活更加便利，同时提升生活质量。
结语
总的来说，人工智能的未来充满了机遇与挑战。它能走多远，不仅取决于技术的进步，还需要社会各界的共同努力。在技术不断发展的同时，关注伦理问题、数据隐私以及就业市场的变化，将是实现人工智能长远发展的重要保障。
感谢您阅读这篇关于人工智能的文章。通过这篇文章，我们希望您对人工智能的现状、潜力、挑战以及未来方向有了更加清晰的认识，为您今后的学习和工作提供相关的思考与启示。
九、2019年各大大学录取分数线揭晓，你离梦校还差多远？
录取分数线重要性
大学录取分数线是每年高考结束后备受关注的焦点之一。对于每一个学生来说，了解自己理想大学的录取分数线是制定升学计划的重要依据。而对于家长来说，掌握各大大学录取分数线的动态情况，则可以更好地引导孩子们在备考阶段投入适量、有效的学习。
2019年录取分数线分析
2019年的高考已过去数月，各大高校也相继公布了录取分数线。根据统计数据，我们整理并分析了部分重点大学的录取分数线情况。
985高校录取分数线
作为中国高等教育的一批顶尖学府，985高校一直受到许多学子的瞩目。对于这些院校的分数线要求更是一直备受关注。根据公布的数据，985高校的录取分数线普遍较为稳定，综合素质评价、高考成绩都是录取的重要因素。
- 北京大学：文科一本线680分，理科一本线700分
- 清华大学：文科一本线675分，理科一本线685分
- 复旦大学：文科一本线665分，理科一本线675分
- 上海交通大学：文科一本线660分，理科一本线670分
211高校录取分数线
211高校是中国政府重点支持建设的一批高等学府，其录取分数线也备受关注。根据公布的数据，211高校的录取分数线相对于985高校可能稍低一些，但仍然需保持一定的水平。
- 南京大学：文科一本线640分，理科一本线650分
- 武汉大学：文科一本线635分，理科一本线645分
- 中山大学：文科一本线630分，理科一本线640分
- 华中科技大学：文科一本线625分，理科一本线635分
普通本科院校录取分数线
除了985、211高校外，中国还有众多普通本科院校供学生选择。这些学校的录取分数线相对较低，但也有自身的录取要求。
- 华南理工大学：文科一本线610分，理科一本线620分
- 四川大学：文科一本线600分，理科一本线610分
- 吉林大学：文科一本线595分，理科一本线605分
- 大连理工大学：文科一本线590分，理科一本线600分
结语
了解各大大学录取分数线对于考生和家长来说都非常重要。通过了解各个学校的录取分数线，我们可以为考生定制合理的备考计划，同时也可以帮助家长更好地引导孩子的学习。希望本文对广大考生和家长有所帮助。
感谢您阅读完整篇文章，希望本文对了解各大大学录取分数线有所帮助。祝您的高考顺利，实现梦想的大学陪伴！
十、人工智能城市100强
人工智能城市100强：引领科技创新的未来之城
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项具有颠覆性影响和巨大发展潜力的科技创新，正日益成为城市发展的重要驱动力。在全球范围内，越来越多的城市将人工智能应用于交通、医疗、教育、安全等各个领域，成为科技创新和智能化发展的热点。本文将介绍人工智能城市100强，探讨其在推动城市发展、提升生活品质、促进经济增长方面的积极作用。
什么是人工智能城市100强？
人工智能城市100强是一个评选城市人工智能创新能力的排行榜，旨在发现和展示全球城市人工智能应用的优秀案例和领先发展趋势。该榜单依托数据分析、评估指标和专家评审等方法，综合考量城市的创新环境、科技基础、产业发展、政策支持等方面，选出在人工智能领域具有突出表现和发展潜力的100个城市。
这些城市不仅在科技创新和人工智能应用方面表现出色，还在相关产业链的发展和政府支持政策等方面取得积极成果。人工智能城市100强的评选为各地政府、企业和研究机构提供了良好的借鉴和参考，也为促进全球人工智能技术和应用的合作与交流起到了积极推动的作用。
人工智能城市100强的影响力和意义
人工智能城市100强的评选结果体现了人工智能在全球范围内的创新发展和广泛应用，具有重要的影响力和意义。
引领科技创新与升级：进入人工智能城市100强榜单的城市，不仅意味着其在人工智能领域取得了显著成绩，更是对其在科技创新和未来发展方向上的认可。这些城市不仅具备雄厚的科研实力和创新团队，还能积极引进人才、搭建平台、推动产学研合作，为人工智能技术的发展提供良好的环境和支持。
推动城市发展与智能化进程：人工智能的应用能够提升城市的管理效率、公共服务水平和居民生活品质。人工智能城市100强的评选结果将有助于推动更多城市加大人工智能领域的投入，加速智能化进程的推进。这些城市将更加注重人工智能的应用与发展，利用大数据、云计算、物联网等技术手段，构建智慧城市的基础设施，提升城市的智能化水平。
促进经济增长与产业升级：人工智能作为一项战略性新兴产业，具有广阔的市场潜力和巨大的经济效益。人工智能城市100强的评选结果将鼓励更多城市积极投身人工智能产业的发展，培育人工智能企业和创新创业氛围，推动相关产业链的完善和优化。这些城市将成为人工智能产业的热土和聚集地，促进经济增长和产业升级。
人工智能城市100强的挑战与未来发展
尽管人工智能城市100强的评选对于城市的发展具有重要意义，但也面临着一些挑战和问题。
技术瓶颈与人才缺口：人工智能技术的应用和发展需要大量的专业人才支持，而当前的人才供给与市场需求之间存在一定的差距。人工智能城市100强的发展需要从基础教育、科研机构、企业培养等方面加强人才的培养和引进，充实人工智能创新队伍，打破技术瓶颈。
数据隐私与安全保障：人工智能应用的核心是数据的收集、分析和应用。人工智能城市100强需要在保障数据隐私和信息安全的前提下，合理利用数据资源，推动人工智能技术的发展与应用。城市需要制定相关的政策法规和技术标准，加强数据保护和隐私保障措施。
产业协同与创新合作：人工智能城市100强的发展需要各个领域的企业、研究机构和政府部门之间的紧密协作和创新合作。城市需要搭建开放的创新平台，促进多方合作，推动人工智能技术与产业融合创新，形成协同发展的局面。
人工智能城市100强的评选不仅是对城市创新能力的一种认可和激励，更是对人工智能技术发展的推动和引导。随着人工智能的不断进步和应用的深入，我们相信人工智能城市的规模和影响力将会不断扩大，为全球城市的科技创新和智能化发展提供重要支持。