由买买提看人间百态

topics

全部话题 - 话题: 拼字游戏
1 2 下页 末页 (共2页)
M********t
发帖数: 5032
1
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋，然后呢？ 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导‘思考’，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初， Coulom的围棋程序“疯石（Crazystone）”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛，而这次AlphaGo并没有被让子，可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难？即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走，而且计算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法，但是围棋呢——在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算，还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了，”Hassabis本身也是一名围棋手，“这其中不只有计算角力，还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此，从2014年至2015年间，包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术，它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片，它就能学习识别喵星人；提供足够的语音，它也会学习理解人类的语言；提供足够的围棋走法，它也会学会围棋。 在DeepMind，爱丁堡和Facebook，研究人员希望神经网络能像人类选手一样，通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明，这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法，Facebook打败了一些人类选手，虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后，它的神经网络能以57%的准确度（此前记录是44%）预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术，让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中，系统会评估哪一步效果最好，即占领更多棋盘区域。最终，神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示，“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后，AlphaGo学会了自己发现新策略，并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统，包括Crazystone。但事情还没完，研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了，第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似，只是它会在下棋过程中学习，分析更多数据，而非暴力破解所有可能的步骤。这样，AlphaGo不仅能战胜AI，还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样，DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像，但后来有人发现，它们很适合深度学习。Hassabis表示，DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用，但与樊麾对战中，他们用上了更大的计算机网络，其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战，还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统，但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时，他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接，而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多，但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统，现在他认为这一目标已经实现了，他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究，以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为，技术“能用于任何对抗性问题，任何类似于游戏且需要策略的事情，包括战争、商业和交易”。 对有些人来说，这是一件值得忧虑的事，特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习，还能生成自己的数据，在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明，这类AI系统会最终超越人类智能，脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏，但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远，更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景，系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向，即如果AI能理解围棋，它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢？ via Wired
Google人工智能
攻破了围棋，然后呢？
雷锋网
study875
39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google
人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖
r*********e
发帖数: 29495
2
来自主题: Joke版 - 这个拼字游戏一定要快
这个拼字游戏一定要快.jpg
c*******9
发帖数: 9032
3
www.weiphone.com
PCWorld网络版刊文称，苹果将主导游戏市场，指出iPad终将完全取代Xbox、Wii或PS游
戏机，因为iPad能够运行最新
游戏、采用了最新技术，其处理器功能强大，堪与任何游戏机相媲美。下面是文章内容：
苹果通过软件商店App Store的每月游戏销量达数百万，游戏已成为其软件商店
最畅销种类。以《愤怒的小鸟》
（Angry Birds）为例，该款游戏已成为iPhone和iPad畅销游戏。迄今为止，使用
iPhone下载该游戏的次数已突破
1000万次。
拼字游戏（Scrabble）、竞技游戏《鲁莽赛车》（Reckless Racing）、《餐馆
游戏》（Restaurant Story）等等都
已广受玩家欢迎。不难发现，苹果提供的游戏种类广泛：从休闲游戏到传统游戏，从动
作游戏到冒险等等几乎是无所不
有。
随着新的游戏引擎登陆iOS平台，预计苹果未来会推出部分高级、昂贵的游戏。
我们目前看到的只是冰山之一角。苹
果已经在开发iPad 2.0，将配置速度更快的处理器，并支持未来推出的AirPlay及其它
更多功... 阅读全帖
L******k
发帖数: 2945
4
☆─────────────────────────────────────☆
cocoa2009 (贪吃猫) 于 (Thu Nov 4 01:05:36 2010, 美东) 提到:
www.weiphone.com
PCWorld网络版刊文称，苹果将主导游戏市场，指出iPad终将完全取代Xbox、Wii或PS游
戏机，因为iPad能够运行最新
游戏、采用了最新技术，其处理器功能强大，堪与任何游戏机相媲美。下面是文章内容：
苹果通过软件商店App Store的每月游戏销量达数百万，游戏已成为其软件商店
最畅销种类。以《愤怒的小鸟》
（Angry Birds）为例，该款游戏已成为iPhone和iPad畅销游戏。迄今为止，使用
iPhone下载该游戏的次数已突破
1000万次。
拼字游戏（Scrabble）、竞技游戏《鲁莽赛车》（Reckless Racing）、《餐馆
游戏》（Restaurant Story）等等都
已广受玩家欢迎。不难发现，苹果提供的游戏种类广泛：从休闲游戏到传统游戏，从动
作游戏到冒险等等几乎是无所不
有。
随着新的游... 阅读全帖
L****8
发帖数: 3938
5
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋，然后呢？ 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导‘思考’，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初， Coulom的围棋程序“疯石（Crazystone）”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛，而这次AlphaGo并没有被让子，可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难？即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走，而且计算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法，但是围棋呢——在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算，还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了，”Hassabis本身也是一名围棋手，“这其中不只有计算角力，还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此，从2014年至2015年间，包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术，它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片，它就能学习识别喵星人；提供足够的语音，它也会学习理解人类的语言；提供足够的围棋走法，它也会学会围棋。 在DeepMind，爱丁堡和Facebook，研究人员希望神经网络能像人类选手一样，通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明，这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法，Facebook打败了一些人类选手，虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后，它的神经网络能以57%的准确度（此前记录是44%）预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术，让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中，系统会评估哪一步效果最好，即占领更多棋盘区域。最终，神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示，“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后，AlphaGo学会了自己发现新策略，并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统，包括Crazystone。但事情还没完，研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了，第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似，只是它会在下棋过程中学习，分析更多数据，而非暴力破解所有可能的步骤。这样，AlphaGo不仅能战胜AI，还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样，DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像，但后来有人发现，它们很适合深度学习。Hassabis表示，DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用，但与樊麾对战中，他们用上了更大的计算机网络，其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战，还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统，但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时，他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接，而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多，但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统，现在他认为这一目标已经实现了，他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究，以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为，技术“能用于任何对抗性问题，任何类似于游戏且需要策略的事情，包括战争、商业和交易”。 对有些人来说，这是一件值得忧虑的事，特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习，还能生成自己的数据，在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明，这类AI系统会最终超越人类智能，脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏，但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远，更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景，系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向，即如果AI能理解围棋，它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢？ via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走，而且计
算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
，但是围棋呢——在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计
算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它
们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算，还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了，”Hassabis本身也是一名围棋手，“这其中不只有计算角力，还有审美。
这也... 阅读全帖
k********k
发帖数: 5617
6
来自主题: Military版 - 英语单词 最难发音的10个
http://bbs.creaders.net/education/bbsviewer.php?trd_id=807580
英国人也嫌拗口：最难发音的10个英语单词
送交者: 哆哆 2012年12月25日23:07:25 于 [教育学术] 发送悄悄话
Many have said that sorry is the hardest word but they'd be wrong,
linguistically speaking at least.
很多人说，“对不起”是最难说出口的词。不过，他们其实错了——至少从语言学
的角度上说。
According to a poll, the word we find hardest to pronounce is '
phenomenon.
根据投票调查发现，最难发音的单词其实是“phenomenon”(现象)。
Next in the top 10 of tongue-twisters are 'remuneration', and '
statistics'.
在十个最拗口的词中排在其后的是“remuneration”(报酬)和"stat... 阅读全帖
k********k
发帖数: 5617
7
http://bbs.creaders.net/education/bbsviewer.php?trd_id=807580
英国人也嫌拗口：最难发音的10个英语单词
送交者: 哆哆 2012年12月25日23:07:25 于 [教育学术] 发送悄悄话
Many have said that sorry is the hardest word but they'd be wrong,
linguistically speaking at least.
很多人说，“对不起”是最难说出口的词。不过，他们其实错了——至少从语言学
的角度上说。
According to a poll, the word we find hardest to pronounce is '
phenomenon.
根据投票调查发现，最难发音的单词其实是“phenomenon”(现象)。
Next in the top 10 of tongue-twisters are 'remuneration', and '
statistics'.
在十个最拗口的词中排在其后的是“remuneration”(报酬)和"stat... 阅读全帖
c*******u
发帖数: 12899
8
来自主题: Parenting版 - 撒谎的孩子怎么惩罚？
呃， 我觉得你的“惩罚”有些不对路。
首先呢，不要轻易给孩子扣“撒谎”的大帽子——比如这个拼字游戏，在我看来，好像
没有什么大不了的啊，你女儿喜欢拼字，说明她很好学，她可能提前拼好是为了让你高
兴吧？结果嘞，一大早的，妈妈说她“作弊”，那她一定是不开心了啊。
而且，即使是你要惩罚她拼字“作弊”，也最好不要把不相关的生日会联系起来吧。
j******3
发帖数: 18319
9
http://nyyp.worldjournal.com/view/full_story/18038554/article-%
《纽约生活》4月2日~4月8日
【4月2日 星期一】
●美国国家电台「拼字赛」现场录製NPR's Ask Me Another Live Taping
时间:7pm
地点:The Bell House，布碌崙7街149号
查询:www.thebellhouseny.com
门票: 免费入场。「Ask Me Another」是NPR有名的拼字大赛广播节目。你可以在当日
参加现场录製，跟主持人一起玩拼字游戏。
●罗大爵士乐表演Rutgers Faculty Jazz Septet & University Jazz Ensemble
Directed By Conrad Herwig
时间:8pm
地点:Blue Note Jazz Club，曼哈坦Christopher街75号
查询:www.bluenote.net
门票:$10-$20。不要小看这支大学爵士乐团，领军该团的Conrad Herwig在爵士乐界可
是小有名气呢！如果你喜欢早期的大乐队爵士风格，千... 阅读全帖
l*****i
发帖数: 20533
10
这边做拼字游戏NB的估计未必能因此进牛校吧？或者这么说，自己的申请材料简历中写
上自己拼字游戏很NB，牛校未必很看重吧？
S*******C
发帖数: 7325
11
☆─────────────────────────────────────☆
sammyhu (sammyhu) 于 (Sat Jul 3 11:31:14 2010, 美东) 提到:
此文被很多人嘲讽，是因为过份使用生僻字，主旨平平，追求险陋，根本不是一篇好的
文言文。阅卷教授水平有限，光从他提到“章太炎、鲁迅”就可知也是一个学术草包。
打个比方，我写一篇英文短文，然后不停的用Word里面的同义词功能，把每一个词都改
成最长最难的英文字，这样的作业交上去算最好吗？绝对被教授退回来。这篇文言文就
是如此。
此外，当年为何韩愈开展古文运动？欧阳修对抗“太学体”？
下面是欧阳修的《本论》节选，这才是真正的古文：
=====
及周之衰，秦并天下，尽去三代之法，而王道中绝。后之有天下者，不能勉强，其为治
之具不备，防民之渐不周，佛于此时乘间而出。千有余岁之间，佛之来者日益众，吾之
所为者日益坏。井田最先废，而兼并游惰之奸起。其后所谓狩、婚姻、丧祭、乡射之礼
，凡所以教民之具，相次而尽废，然后民之奸者有暇而为他，其良者泯然不见礼义之及
己。夫奸民有余力，则思为邪僻；良民不见礼义，则... 阅读全帖
G***Y
发帖数: 9698
12
大苹果活动看板（7/4）
July 7, 2015, 12:33 PM
戏剧·表演
The 14th New York Asian Film Festival 第14届纽约亚洲电影节 ★★★★★
本届纽约亚洲电影节有中国大陆、香港、台湾地区及日、韩等地的54部电影上映。
其中，多部电影是北美首映，有2部是全球首映。电影节由林肯中心电影协会和地铁电
影社联合承办。
时间：即日起至7月11日。
地点：林肯中心电影协会（Film Society of Lincoln Center）Walter Reade剧院。
地址：70 Lincoln Center Plaza (W. 65th St. bet. Broadway and Amsterdam
Ave.)。
交通：搭乘地铁1号线到66街-林肯中心站。
费用：成人14美元，耆老、学生11美元，会员9美元。
网址：http://www.filmlinc.com/films/series/new-york-asian-film-festival-2015; http://www.subwaycinema.com/nyaff15/。
Warm Up... 阅读全帖
l********e
发帖数: 4863
13
以往当人们提起张靓颖的时候，都要冠以“歌手”的头衔，今天（25日），她则客串
了一把主持人——下午，在北京农业职业学院，靓颖受邀以主持人的身份，为中央电视
台电影频道录制了两期《佳片有约》节目，除了介绍电影之外，还与大家一起分享了自
己的学习心得。
《佳片有约》是电影频道一档节目，除了为观众们送上优秀影片外，每期节目
都会请一位明星担当主持人为大家介绍影片。靓颖今天连续录制了两期节目，分别为大
家带来的电影是《改编剧本》和《阿基拉和拼字游戏》。在现场，靓颖向大家介绍了两
部影片，挖掘其中的深刻含义。《阿基拉和拼字游戏》是一部励志影片，擅长演唱英文
歌的靓颖也在现场与大家互动了一把，一同分享了彼此学习英文单词的心得体会。
节目现场，靓颖还为大家演唱了《那不会是爱吧》和《想你零点零一分》两首
歌曲。节目将在近期播出，请大家关注电影频道的节目预告。
（以下是官网发自现场的图片）
r***u
发帖数: 1272
14
谨以此贴献给 Friends
第一季
第一集
Mr. Potato Head瑞秋和众人谈到了她逃婚的原因，她说这是因为她突然发现她的未婚
夫巴里医生长得活像“薯头先生(Mr. Potato Head)”，这是在美国家喻户晓的卡通人
物。如果大家看过《玩具总动员(Toy Story)》，就会在里面发现他和他的夫人“薯头
太太(Mrs. Potato Head)”叽叽歪歪，经常批评这、批评那的形象。尽管“薯头先生”
很可爱，但卡通毕竟是卡通，MentoMento是曼妥思糖(Mentos)的简称。在钱德勒和乔伊
安慰离婚的罗斯时，钱德勒说他和乔伊与女孩的关系从来没有“长过嚼一颗曼妥思糖的
时间(lasted longer than a Mento)”；以劝慰罗斯放开一点。Billy don't be a
hero这是一首著名的反战歌曲，歌中有一句词说：“比利，不要成为一个英雄(Billy，
don't be a hero)。回来，让我成为你的妻子。’在剧中，乔伊劝告罗斯忘记前妻卡罗
尔，再找新的女友，罗斯非常不满，他反问乔伊：那“比利，不要成为一个英雄”这个
故事对你有何启发?这里罗斯把找新... 阅读全帖
h***9
发帖数: 8948
15
来自主题: Apple版 - apple 很牛啊
PCWorld网络版刊文称，苹果将主导游戏市场，指出iPad终将完全取代Xbox、Wii或PS游
戏机，因为iPad能够运行最新
游戏、采用了最新技术，其处理器功能强大，堪与任何游戏机相媲美。下面是文章内容：
苹果通过软件商店App Store的每月游戏销量达数百万，游戏已成为其软件商店
最畅销种类。以《愤怒的小鸟》
（Angry Birds）为例，该款游戏已成为iPhone和iPad畅销游戏。迄今为止，使用
iPhone下载该游戏的次数已突破
1000万次。
拼字游戏（Scrabble）、竞技游戏《鲁莽赛车》（Reckless Racing）、《餐馆
游戏》（Restaurant Story）等等都
已广受玩家欢迎。不难发现，苹果提供的游戏种类广泛：从休闲游戏到传统游戏，从动
作游戏到冒险等等几乎是无所不
有。
随着新的游戏引擎登陆iOS平台，预计苹果未来会推出部分高级、昂贵的游戏。
我们目前看到的只是冰山之一角。苹
果已经在开发iPad 2.0，将配置速度更快的处理器，并支持未来推出的AirPlay及其它
更多功能。
处理器速度提高、... 阅读全帖
c***s
发帖数: 70028
16
斯蒂芬·金(Stephen King)成年之后主要呆在缅因州。在这里，他经常需要在乡村公路上长途开车，思维活跃的金总喜欢听有声读物来打发旅途时光。在80年代的时候，金有时却找不到他想听的书的磁带——有可能他根本就没找过。他有三个子女：娜欧米(Naomi)、乔(Joe)和欧文(Owen)。孩子们可以读书，不是吗？金只要按下录音键就好了。就这样，多年下来，金正值学龄阶段的孩子们给他们的父亲录下的书足足可以够得上一个小规模的书库。
今年7月国庆节假期，金、他的妻子和孩子们在缅因州团聚，谈论起他们读过的书。这天早晨细雨不断，一家人围坐在湖边客房里的一张小餐桌边。金41岁的儿子乔·希尔(Joe Hill)住在这里。从这里开车很快就能到金家的避暑别墅。
“我当年给你读了迪恩·孔茨（Dean Koontz，美国悬疑小说作家——译注）那本枯燥无聊的书，”欧文·金(Owen King)说。欧文今年36岁，是金三个子女中的老幺。
“说话注意点！”他的话遭到父亲打断。但是桌子对面的欧文却还没说完：“就是有一只天才狗的那本书。这狗靠用鼻子指着拼字游戏的棋子来和主人公对话。”
“嗨，我还蛮喜欢那本的，”乔说。
... 阅读全帖
p****s
发帖数: 32405
17
来自主题: Soccer版 - 裸体说油门签了dz科
赞这个拼字游戏...
如果是Diego + Sizzoko = Dzeko这个拼字就很对仗完美了
S*****e
发帖数: 6676
18
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋，然后呢？ 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导‘思考’，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初， Coulom的围棋程序“疯石（Crazystone）”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛，而这次AlphaGo并没有被让子，可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难？即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走，而且计算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法，但是围棋呢——在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算，还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了，”Hassabis本身也是一名围棋手，“这其中不只有计算角力，还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此，从2014年至2015年间，包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术，它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片，它就能学习识别喵星人；提供足够的语音，它也会学习理解人类的语言；提供足够的围棋走法，它也会学会围棋。 在DeepMind，爱丁堡和Facebook，研究人员希望神经网络能像人类选手一样，通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明，这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法，Facebook打败了一些人类选手，虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后，它的神经网络能以57%的准确度（此前记录是44%）预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术，让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中，系统会评估哪一步效果最好，即占领更多棋盘区域。最终，神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示，“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后，AlphaGo学会了自己发现新策略，并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统，包括Crazystone。但事情还没完，研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了，第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似，只是它会在下棋过程中学习，分析更多数据，而非暴力破解所有可能的步骤。这样，AlphaGo不仅能战胜AI，还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样，DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像，但后来有人发现，它们很适合深度学习。Hassabis表示，DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用，但与樊麾对战中，他们用上了更大的计算机网络，其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战，还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统，但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时，他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接，而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多，但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统，现在他认为这一目标已经实现了，他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究，以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为，技术“能用于任何对抗性问题，任何类似于游戏且需要策略的事情，包括战争、商业和交易”。 对有些人来说，这是一件值得忧虑的事，特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习，还能生成自己的数据，在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明，这类AI系统会最终超越人类智能，脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏，但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远，更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景，系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向，即如果AI能理解围棋，它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢？ via Wired
这个不能叫做攻破了围棋，LOL。。。二十年前Deep Blue那个时候赢得可是卡斯帕罗夫
，不过你知道是怎么赢得么，还有后来又咋地拉？啥时候要是笔记本上装个软件能把世
界冠军赢了说不定真算赢了。。。
h******e
发帖数: 9616
19
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋，然后呢？ 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导‘思考’，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初， Coulom的围棋程序“疯石（Crazystone）”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛，而这次AlphaGo并没有被让子，可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难？即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走，而且计算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法，但是围棋呢——在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算，还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了，”Hassabis本身也是一名围棋手，“这其中不只有计算角力，还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此，从2014年至2015年间，包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术，它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片，它就能学习识别喵星人；提供足够的语音，它也会学习理解人类的语言；提供足够的围棋走法，它也会学会围棋。 在DeepMind，爱丁堡和Facebook，研究人员希望神经网络能像人类选手一样，通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明，这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法，Facebook打败了一些人类选手，虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后，它的神经网络能以57%的准确度（此前记录是44%）预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术，让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中，系统会评估哪一步效果最好，即占领更多棋盘区域。最终，神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示，“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后，AlphaGo学会了自己发现新策略，并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统，包括Crazystone。但事情还没完，研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了，第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似，只是它会在下棋过程中学习，分析更多数据，而非暴力破解所有可能的步骤。这样，AlphaGo不仅能战胜AI，还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样，DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像，但后来有人发现，它们很适合深度学习。Hassabis表示，DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用，但与樊麾对战中，他们用上了更大的计算机网络，其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战，还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统，但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时，他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接，而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多，但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统，现在他认为这一目标已经实现了，他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究，以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为，技术“能用于任何对抗性问题，任何类似于游戏且需要策略的事情，包括战争、商业和交易”。 对有些人来说，这是一件值得忧虑的事，特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习，还能生成自己的数据，在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明，这类AI系统会最终超越人类智能，脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏，但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远，更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景，系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向，即如果AI能理解围棋，它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢？ via Wired
这么长的标题是咋整的？人工智能？
C***3
发帖数: 2226
20
受网友帖子的吸引，也想看恐怖片《战栗黑洞》。开始的片头音乐虽然是大俗套，可一
下就把场子炒热了，好象有种保证能得到享受、值回票价的感觉。这唤起了我这样类型
片观众的观影热情，突然间发觉了象《鬼玩人》一类的片子，在很大程度上塑造了我的
审美趣味。我的评判标准，是吓得让你笑起来，才是恐怖片的高端。
在一个礼拜的时间里，断断续续地终于看完了《战栗黑洞》，这部片子还是可以看完的
。看完又想出了一条我认为的恐怖片欣赏规则，那就是过于离奇的恐怖片，往往不是最
吓人的。
一般来说，恐怖片中除了恐怖事物之外，其它的事和物，还是要遵循现实世界的逻辑。
恐怖片的创作者除了拥有自由创作的权利，又必须承担一定的义务。这样才能和观众之
间建立起一个公平的关系，也才能看出创作者的水平。
象这部片子既然设定只有看过小说的人才会疯狂，那男主都把小说手稿烧掉没看，就不
应该让他再疯了。
观众相应的，也要有欣赏的权利和义务。他们一般不会挑剔恐怖事物的来由和神通等等，
他们看的就是人们怎样凭借现实世界现有的手段，与恐怖事物所产生的冲突。如果为了
吓人，可以随心所欲地改变一切，那就象神话片了。当然神话片也会另有自己的规则。
... 阅读全帖
C***3
发帖数: 2226
21
【 以下文字转载自 Movie 讨论区 】
发信人: Cpow3 (牧野鹰扬), 信区: Movie
标 题: 文艺创作的“潜规则”——电影《战栗黑洞》（微透）
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 26 08:25:44 2014, 美东)
受网友帖子的吸引，也想看恐怖片《战栗黑洞》。开始的片头音乐虽然是大俗套，可一
下就把场子炒热了，好象有种保证能得到享受、值回票价的感觉。这唤起了我这样类型
片观众的观影热情，突然间发觉了象《鬼玩人》一类的片子，在很大程度上塑造了我的
审美趣味。我的评判标准，是吓得让你笑起来，才是恐怖片的高端。
在一个礼拜的时间里，断断续续地终于看完了《战栗黑洞》，这部片子还是可以看完的
。看完又想出了一条我认为的恐怖片欣赏规则，那就是过于离奇的恐怖片，往往不是最
吓人的。
一般来说，恐怖片中除了恐怖事物之外，其它的事和物，还是要遵循现实世界的逻辑。
恐怖片的创作者除了拥有自由创作的权利，又必须承担一定的义务。这样才能和观众之
间建立起一个公平的关系，也才能看出创作者的水平。
象这部片子既然设定只有看过小说的人才会疯狂，那男主都把小说手稿烧掉没看，就不... 阅读全帖
y*******4
发帖数: 380
22
来自主题: Parenting版 - 撒谎的孩子怎么惩罚？
上来问问各位妈妈爸爸，家里的孩子撒谎是怎么惩罚的？我家的闺女有撒谎的习惯，她
是很聪明的一个孩子，但经常会以为自己聪明能骗得了人，我骂也骂了，道理也讲不少
了，罚抄写也有写了一千遍“I WANT TO BE HONEST.”但今天早上又被我抓到不诚实。
昨天晚上跟她玩SCRABBLES拼字游戏,然后她要睡觉了,我就说留着明天继续玩.早上起来
,她比我早起,我起来一看游戏,她已经摆上了她的词,是ZEBRA，我昨天晚上她睡觉了就
看了一眼她的字母的，我记得她没有Z和B的啊，我就问她你有没有作弊，她一口说没有
，我就说了我记得你昨天没有Z和B的啊，她就“OK，我拿走重新摆就是了”我就生气了
。她不仅作弊，我问她的时候还撒谎。本来都准备好明天带她和一个她的小朋友去水族
馆的，因为下个星期她生日，现在我都不知道还去不去了。
所以上来问问大家，我还应不应该带她和同学去呢？去，好像又会没有原则，她会觉得
作弊撒谎都照样能玩。不去，我又答应人家小朋友，会不会让人家的孩子失望不好啊？
唉，不知道怎么办？怎么才能惩罚得适当又要能让她知道她错误的严重性呢？已经不是
初犯了，每次都惩罚还像就只能维持一，两个月
a*******d
发帖数: 130
23
来自主题: Parenting版 - 撒谎的孩子怎么惩罚？
我也觉得这个妈妈 有点太着急了。
拼字游戏而已，不用扣上撒谎的帽子吧。
就算游戏作弊，又不是考试作弊，也不值得取消水族馆啊，这个惩罚太严重了吧。
再说，哪个成年人敢说自己没撒过谎。
m***a
发帖数: 1407
24
来自主题: Parenting版 - 儿子拿了第一个冠军
有BSO的嫌疑，发文做个纪念，顺便交流点经验吧。
我家儿子这次拿了个学区前10，学校二年级的Reading Bee比赛冠军，三年级以上就是
Spelling Bee比赛了。看排序估计学区第二，没能参加整个地区的挑战赛。昨天晚上参
加了他们的颁奖典礼，教育局的头头大大小小都来了；整个大厅就我这家老中，还要陪
他们起立对着国旗balabala宣誓（我也不会那些誓词，陪站吧）。
儿子在3岁开始的时候，他妈妈基本每天带他去图书馆，除了看书，就是爱好玩图书馆
电脑里面的电脑游戏（直到现在也是，也在家玩）。回家的时候借几本书和碟子如
Magic School Bus。从PBSKIDS（www.pbskids.org）里面的游戏开始，慢慢学会了字母
和拼字游戏；4岁的时候突然有一天拿着一本Daycare老师送的书开始读了；我们也觉得
奇怪，也许是玩游戏和看电视对他有启发（不久前有一天他说，以前看Magic School
Bus学会了Science，看PBSKIDS的一个电视节目Super WHY学会了分数，看来不能低估了
小孩的学习能力，虽然当时不知道）。在图书馆开始他并不喜欢看太难的Chapter... 阅读全帖
g*******a
发帖数: 31586
25
亚裔美国人：考场的霸主，社会的纸老虎(图) 译言
今年早些时候，蔡美儿所著《虎妈的战歌》一书的出版激起了各种带有种族成见的歇斯
底里之词。但是，在众多对该书的评论之中，没有任何一条认真地讨论过“亚裔美国人
能否真的曾经主导过这个国家”的问题。假设亚裔学生在中学和大学的成绩和表现确实
更好，那么亚裔美国人是否在现实世界中获得了同样的主导地位？
亚裔美籍：考场的霸主，社会的纸老虎
作者：Wesley Yang
译者：变色龙众译苑（strait ,余玩游水，DroopyPapa，xdxl813425,annita,
moonstruck,surestar,brookie,lizejun,zuo,xiaoyong382）
审校：全体译龙+nc,dingdingdang,vitamin，jiantou
有时候，无意中瞥到映在橱窗中的自己，我都有点震惊：乌黑的头发，斜长的眼睛，平
坦的脸庞和有点黄绿色的皮肤。表情漠然得几乎跟冷血的爬行动物没什么两样。我努力
让自己相信，这张脸庞和别人的脸庞一样漂亮出众。但同时，我又觉得这张脸无比陌生
。这是我的脸，我不能说不要就不要。但这张脸和我到底有... 阅读全帖
G******t
发帖数: 1782
26
【 以下文字转载自 Parenting 讨论区 】
发信人: GoDotNet (小隐★隐★西雅图), 信区: Parenting
标 题: 【观点转贴】亚裔美国人：考场的霸主，社会的纸老虎
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jun 24 11:27:00 2011, 美东)
今年早些时候，蔡美儿所著《虎妈的战歌》一书的出版激起了各种带有种族成见的歇斯
底里之词。但是，在众多对该书的评论之中，没有任何一条认真地讨论过“亚裔美国人
能否真的曾经主导过这个国家”的问题。假设亚裔学生在中学和大学的成绩和表现确实
更好，那么亚裔美国人是否在现实世界中获得了同样的主导地位？
有时候，无意中瞥到映在橱窗中的自己，我都有点震惊：乌黑的头发，斜长的眼睛，平
坦的脸庞和有点黄绿色的皮肤。表情漠然得几乎跟冷血的爬行动物没什么两样。我努力
让自己相信，这张脸庞和别人的脸庞一样漂亮出众。但同时，我又觉得这张脸无比陌生
。这是我的脸，我不能说不要就不要。但这张脸和我到底有什么关系呢？
一定有无数的美国人也对他们的长相感到有一种疏离感，但每个人的原因却又各不相同
。举个例子，我是韩国移民的后裔，但我却不会... 阅读全帖
m**k
发帖数: 18660
27
来自主题: _K12版 - 儿子拿了第一个冠军 (转载)
【 以下文字转载自 Parenting 讨论区 】
发信人: mmega (没有昵称), 信区: Parenting
标 题: 儿子拿了第一个冠军
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 11 00:56:20 2010, 美东)
有BSO的嫌疑，发文做个纪念，顺便交流点经验吧。
我家儿子这次拿了个学区前10，学校二年级的Reading Bee比赛冠军，三年级以上就是
Spelling Bee比赛了。看排序估计学区第二，没能参加整个地区的挑战赛。昨天晚上参
加了他们的颁奖典礼，教育局的头头大大小小都来了；整个大厅就我这家老中，还要陪
他们起立对着国旗balabala宣誓（我也不会那些誓词，陪站吧）。
儿子在3岁开始的时候，他妈妈基本每天带他去图书馆，除了看书，就是爱好玩图书馆
电脑里面的电脑游戏（直到现在也是，也在家玩）。回家的时候借几本书和碟子如
Magic School Bus。从PBSKIDS（www.pbskids.org）里面的游戏开始，慢慢学会了字母
和拼字游戏；4岁的时候突然有一天拿着一本Daycare老师送的书开始读了；我们也觉得
奇怪，也许是玩游戏和看电视对... 阅读全帖
d******1
发帖数: 249
28
郭沫若（网络图片）
1958在"大跃进"运动中，大炼钢铁劳民伤财、大搞公社分光吃净、全国吹牛撒谎掩盖严
酷实情，导致巨大灾难，神州一片啼饥号寒，从1959年到1961年在所谓“三年自然灾害
”中，整个民族在死亡边缘挣扎，全国“非正常死亡”四千万人，直接经济损失1200亿
元。可在郭沫若眼里却是云蒸霞蔚，人间天堂。下面，且看郭氏在这三年是怎样妙笔生
花的。
1959年2月4日，郭沫若作《春暖花开》诗，调子明快，歌唱春天：“在社会主义的东风
中，又看到春暖花开，敌人一天天的在烂下去，我们在好起来。一九五九年一定要胜过
一九五八年呵，胜利的东风一定要逐步地吹遍全世界!一九五九年的春天应该是十倍的
春天，今年我们要迎接到祖国建设的十周年。请看呵，每一个人都在十倍地鼓足干劲，
每行每业都希望能够有献礼火箭上天。”“我们要使工业和农业的指标超额完成，我们
要使科学和文艺尽可能放出卫星。六亿五千万人民在党的领导下要保证：一九五九年要
作出更大的更快的跃进!”(《长春集》)郭继续吹牛鼓气，“十倍地鼓足干劲”，要人
们“有献礼火箭上天”“放出卫星”，1959年要有“更大的更快的跃进”。他要人民保
证，自... 阅读全帖
c***s
发帖数: 70028
29
《时代周刊》杂志2011年1月21日刊封面图片
最新的177卷第4期的美国《时代周刊》杂志于2011年1月21日正式出刊，本期封面文章标题为“为严教正名”。文章认为，对子女的传统严教在现代社会中仍有意义，关键是如何因人而异地施严教，而不是施虐教。
自称是"严母(‘tiger mother’)"的耶鲁大学法学院华裔女教授蔡美儿(Amy　Chua)，在教养子女上沿袭了中国传统的严教思路。她曾导演了令人侧目的一幕：强迫7岁的小女儿Lulu从晚饭后到睡觉前要连续练习弹奏一首钢琴曲数小时。Lulu在此期间不喝水，甚至也不去洗手间方便，直到能较熟练地弹奏此曲。
蔡美儿还会像一些严厉的中国父亲那样，当女儿有失礼举止时会称呼其为"废物(‘garbage’)"。小Lulu为庆祝母亲生日制作了贺卡，但蔡美儿不领情，并把它退给女儿，称原指望能收到Lulu用心绘出祝贺她生日的画作。她自认为理应获得比贺卡更有价值的贺礼。
让蔡美儿感到骄傲，但难以被人接受的，记录着自己以中国传统方式教养子女的大作《严母战歌(Battle　Hymn　of　the　Tiger　 Mother)》在正式出售前，其教养方式就成为了街头巷... 阅读全帖
l********k
发帖数: 14844
30
来自主题: Military版 - meiguohuaren被人举报了？
太强大了，拼字游戏玩太多了吧
s**********a
发帖数: 988
31

才不是。 我之前去佛蒙特和同学玩。 然后去了基督教的一个休息的地方。 3-4个男生
在玩拼字游戏。 把一个超级漂亮的基督教白人女生 放在旁边。 白人女生自己安安静
静的在写作业。
而且那女生胸还很大。
然后我也加入了那几个那生。 哥哥不敢和那女生搭讪啊。
r**e
发帖数: 2504
32
理由不见得对，结论是毫无疑问的。
看计算机键盘和英文的拼字游戏就知道，
英语是数字化最方便的语言，也是最先进的语言。
b*****t
发帖数: 3396
33
来自主题: ebiz版 - HOT！Scrabble Wood @Amazon
QQ你去年没有卖过啊
木头版本的拼字游戏
b****r
发帖数: 1272
34
来自主题: JobHunting版 - 刚phone interview完
HM感觉冷冷的，预计一个小时，结果差不多一个半小时才结束 最后都口干舌燥了
问了N多他们遇到的实际设计问题，一道编程题没有，做个俩PUZZLE
拼字游戏的设计和地球上向S,E,N各走1 MILE回原点那题（这个没看过，正经想了半天）

求点bless 希望拿到onsite
h*********e
发帖数: 6997
35
来自主题: Parenting版 - 小胖胖语录 (5岁半-6岁)
爸爸妈妈带胖胖去博物馆。
在一副拿破仑的画像前，看着画面上容貌和身材都被美化了的一代法国枭雄，想着他叱
咤风云的一生，胖爸有点激动地问旁边有些无聊的胖胖：“胖胖，你知道这是谁吗？”
胖胖打量了一下画中人，平静地答道：“Captain Hook.”
胖胖：“妈妈，什么是老婆？”
妈妈(不会是中文电视剧听多了吧)：“老婆就是，。。。嗯。。。就是一个男孩和一个
女孩结婚了以后，这个女孩就是这个男孩的老婆，这个男孩就是这个女孩的老。。。”
胖胖：“噢，那你和爸爸结婚了以后，你就是爸爸的老婆？”
妈妈：“对！你可真聪明。”
胖胖饭吃了一半不想吃了，妈妈不同意，胖胖耗着不吃。
妈妈：“不吃完的话，今天就不给讲机器猫了。”
胖胖：“那等你变小了以后，我也不给你讲机器猫！”
胖胖：“妈妈，等我活一百岁以后，我就死了？”
妈妈：“。。。是，你能活一百岁。”
胖胖：“那然后我再生出来？”
妈妈：“。。。嗯，再生出来。那你还想再当一遍妈妈的孩子吗？”
胖胖：“嗯。那我再生出来，你会喜欢我吗？”
妈妈 (感动地)：“当然，妈妈永远最喜欢你！”
胖胖：“那然后等我长大了，我就和你结婚？”
妈妈 (知遇之恩啊，更... 阅读全帖
p******l
发帖数: 251
36
来自主题: Parenting版 - 求推荐送给国内10岁女孩的礼物
kindle or nook?
除了看书，还可以玩拼字游戏。
b***d
发帖数: 2695
37
来自主题: Parenting版 - 自推娃原来是这样的
晚饭后，别的娃们都在play room呼喊奔跑玩耍
他坐在角落充耳不闻，自个在儿童电脑上玩拼字游戏（屏幕显示一个单词，
你在键盘上敲入一个个相应的字母）。
一会听到电脑说：congrats，you finished level 1！
然后他开心得拍着小手说：yeah！I made it! 继续闹中取静，攻克level 2。
2岁3个月，是以为记！
b***d
发帖数: 2695
38
来自主题: Parenting版 - 自推娃原来是这样的
晚饭后，别的娃们都在play room呼喊奔跑玩耍
他坐在角落充耳不闻，自个在儿童电脑上玩拼字游戏（屏幕显示一个单词，
你在键盘上敲入一个个相应的字母）。
一会听到电脑说：congrats，you finished level 1！
然后他开心得拍着小手说：yeah！I made it! 继续闹中取静，攻克level 2。
2岁3个月，是以为记！
m**k
发帖数: 18660
39
来自主题: Singapore版 - [转载] Jim Fixx的遗产
【 以下文字转载自 Sports 讨论区 】
【 原文由 mark 所发表 】
by Hal Higdon (花生翻译)
http://www.halhigdon.com/Articles/Fixx.htm
在他离开的20周年，多少人还记得?
runner: 四个字母，在他跑步死亡20年以后，Jim Fixx还是否除了拼字游戏以外的意义?
James F. Fixx著有 < The Complete Book of Running > (<跑步>清华跑版有帮翻译)
在出版的1977年是非小说的最多买的书。 书上红色的封面上引的是Fixx自己的腿.
<跑步>, 现在还在印刷， 卖出上百万. 得以于而且也推动跑步的风潮兴起。
从个人的经验出发, Fixx 鼓吹跑步的健康益处。他35岁开始慢跑, 然后就戒了烟，
减肥50磅(25KG).然而， 52岁的时候, 在怀饿明林阴路倒下了.
当他被发现的时候，他躺在路边， 死于突发心脏病.
那天是1984年7月20日.
[跑步的危险]
今年7万5千人报名参加纽约马拉松，使得只能以抽签的办法选出一半获准参加.
芝加哥马拉松也把人数限制在4万以内.1
s*******w
发帖数: 2257
40
来自主题: Boston版 - zt一个典型美国家庭的故事
一个典型美国家庭的故事
(2015-01-16 09:57:39) 下一个
这个故事有点长，但是如果你有时间，可以感受下美国基督徒家庭的氛围，很平淡却很
温暖。这是一个华裔匿名家人的真实记叙。
近20年前，通过学校的Host Family Program 我和先生认识了一对儿美国夫妻，太太
Barbara和先生Wayne。称他们Baise先生或太太，显得生疏，叫名字又觉得太随便。刚
好他们的年龄和我们的父母很接近，在他们的提议下，我们高高兴兴地用“Dad”,“
Mom”来称呼他们。从此我们多了一家美国亲戚，没有婚姻血缘关系的extended family
。这家人让我们有机会对普通美国人的家庭有了最直观的认识，也让我思考很多东西。
在这里我写写Barbara的父母，Grandpa and Grandma。我和先生在两位老人的家里住了
9个月。这9个月老人家没有收我们的房租，但我们所受的祝福远远超过我们省下的金钱。
我们认识Grandpa and Grandma的时候，老人一个82一个79，住在一个有两个卧室的独
立式红砖房里。不大的院落，一棵高大的枫树提供了一夏的阴凉和秋天的如火的热情... 阅读全帖
s*********5
发帖数: 5637
41
来自主题: SanDiego版 - 回lc4366:WSJ给毕业生的29条建议
送给你闺女儿，要一直看到最后一条，哈哈。
http://online.wsj.com/article/SB1000142412788732471570457847918
---------------------------
祝贺你们，大学毕业生们！你们心里肯定在疑惑：一个行为不羁的体育专栏作家能有什
么建议？难道没有更合适的人选来给我们讲话吗──兴许是一名诺贝尔奖得主、一位国
家元首、或者至少是你依稀认得的《天桥骄子》(Project Runway)节目中的某个人物？
真有大学饥不择食到这般地步？瑞安•西克雷斯特(Ryan Seacrest)在哪里？西克
雷斯特难道没什么可说的吗？西克雷斯特的私人厨师呢？
不过我可没打算要粉饰事实。你们的毕业典礼是一个特殊时刻，但你们的特殊时刻只能
持续大约60分钟时间──如果你们邀请的一些人夸夸其谈，不知道何时收口，也许会有
90分钟。在你们脱下学位服的方帽长袍的那一刻之后，你们和其他的人就没什么两样了
，Chipotle快餐店门口排队的长龙里又多了些饥肠辘辘的人。排我后面，我先到的。
像这样的建议专栏一次次地出现过──最著名的是玛丽&... 阅读全帖
s*******n
发帖数: 12995
42
来自主题: Seattle版 - 【征文】 相约看A片(一)
又来了，为啥一上戏班的贴，就象要做拼字游戏。。。
m**k
发帖数: 18660
43
来自主题: Fitness版 - Jim Fixx的遗产
【 以下文字转载自 SportsNews 讨论区 】
发信人: mark (花生), 信区: Sports
标 题: Jim Fixx的遗产
发信站: Unknown Space - 未名空间 (Mon Aug 9 03:43:47 2004), 转信
by Hal Higdon (花生翻译)
http://www.halhigdon.com/Articles/Fixx.htm
在他离开的20周年，多少人还记得?
runner: 四个字母，在他跑步死亡20年以后，Jim Fixx还是否除了拼字游戏以外的意义?
James F. Fixx著有 < The Complete Book of Running > (<跑步>清华跑版有帮翻译)
在出版的1977年是非小说的最多买的书。 书上红色的封面上引的是Fixx自己的腿.
<跑步>, 现在还在印刷， 卖出上百万. 得以于而且也推动跑步的风潮兴起。
从个人的经验出发, Fixx 鼓吹跑步的健康益处。他35岁开始慢跑, 然后就戒了烟，
减肥50磅(25KG).然而， 52岁的时候, 在怀饿明林阴路倒下了.
当他被发现的时候，他躺在路边，
m**k
发帖数: 18660
44
来自主题: Running版 - Jim Fixx的遗产 (转载)
【 以下文字转载自 Fitness 讨论区 】
发信人: mark (花生，微爷远爷的爸爸), 信区: Fitness
标 题: Jim Fixx的遗产
发信站: BBS 未名空间站 (Sat May 19 09:33:49 2007), 站内
发信人: mark (花生), 信区: Sports
标 题: Jim Fixx的遗产
发信站: Unknown Space - 未名空间 (Mon Aug 9 03:43:47 2004), 转信
by Hal Higdon (花生翻译)
http://www.halhigdon.com/Articles/Fixx.htm
在他离开的20周年，多少人还记得?
runner: 四个字母，在他跑步死亡20年以后，Jim Fixx还是否除了拼字游戏以外的意义?
James F. Fixx著有 < The Complete Book of Running > (<跑步>清华跑版有帮翻译)
在出版的1977年是非小说的最多买的书。 书上红色的封面上引的是Fixx自己的腿.
<跑步>, 现在还在印刷， 卖出上百万. 得以于而且也推动跑步的风潮兴
h***e
发帖数: 193
45
boggle Jr. 拼字游戏。 很新，适合3-6岁，学字母，可以拼写简单单词的小孩。
$ 5 加实际邮费，大概2，3块钱。
http://www.k12schoolsupplies.net/ProductDetails.asp?ProductCode
1 2 下页 末页 (共2页)

未名新帖统计// 7月16日

#版面帖数(主题数)
-全站4871 (796)
1Military3777 (569)
2Stock341 (51)
3Joke117 (17)
4History116 (3)
5Automobile100 (9)
6USANews55 (9)
7Midlife45 (1)
8Headline41 (41)
9Dreamer33 (13)
10FleaMarket32 (20)
11Living30 (7)

* 这里只显示发帖超过25的版面，努力灌水吧:-)

历史上的今天

  1. faintcat妹妹看进来～～ 发表于12年前.
  2. NSC, PD 1/7/2007, EB2, ... 发表于11年前.
  3. [FBA求购]MJVE2 758 MJVM2 ... 发表于6年前.
  4. 老生常谈,归与不归 发表于10年前.
  5. 【申请】Seattle西雅图 版版主——申请人... 发表于9年前.
  6. 宝宝出生，头骨骨折，求祝福 发表于9年前.
  7. 求推荐舒缓优美的古典音乐 发表于11年前.
  8. 百分之一的北京人上北大 中国网友愤怒(转载） 发表于10年前.
  9. 新人带狗狗Bailey来报道 发表于12年前.
  10. 全世界最有价值的运动队 发表于10年前.
  11. 请问大切诺基的质量如何 发表于6年前.
  12. TNND，军版全是BKC 发表于15年前.
  13. Inception 发表于12年前.
  14. 微软的有些家属可真恶心，为了卖保险脸都不要了 发表于10年前.
  15. 每周坐高铁的苦逼来说说感受吧!! 发表于9年前.
除非另有声明，本站内容采用Creative Commons BY-NC-SA 3.0协议进行许可，转载请注明来自未名观察 - 隐私政策2017-12-02 11:50:45由admin编辑