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完结
自从看了玄霆娱乐为《战地坦克礼包轰翻他的阿姆斯特朗浮游炮》挑选女演员的消息以后，喜欢演戏的温斯特就下定决心，自己一定要排除万难获得这个难得的机会。
架空历史
一块蓝汪汪的，略有点透亮的灵石正安静的躺在小鼎之中，从其散发的水灵气来看，比低阶水属性灵石高了足足数十倍！ 赵地按捺住激动的心情，盖上鼎盖，继续升级这块不知道该称作低阶还是中阶的水灵石。 大概一日夜后，赵地发现，鼎中的水灵石已经变得有点透明了，虽然他还没有见过中阶水灵石，不过可以肯定的是，现在鼎中的这块水灵石，其灵力绝不在普通中阶水灵石之下的。 实验还没有停止，灵石是否还有提升空间，赵地带着这样的疑问将实验继续下去。 灵石的灵力一直在增加，似乎永无止境的样子。 五六天后，赵地手中拿着一块深蓝色的、亮晶晶的半透明灵石，仔细端详。 “难道这就是传闻中的高阶灵石么，果然灵力十分精粹庞大！” 赵地将灵石握在手中，只是稍稍的提一下体内的灵力，就感觉到一股强大的灵气从灵石进入手中，再在全身流转。赵地连忙运行起《老九门同人遗梦》功法，将这股灵力化为己用。 十多分钟后，赵地才将这股灵力炼化完毕，全身上下都有舒坦异常的感觉。就是这么一会儿的功夫，却相当于平时他打坐三四天的成果。如果他花上一段时间，把这块水灵石中的灵力炼化干净的话，岂不是节省了数年甚至十余年的苦功！ 赵地得到这块高阶水灵石后，心情反而平静下来。高阶灵石这种罕见的异宝，根本不是他这种炼气期修士能够拥有的，一旦被人发现他有此物，只怕立刻会招来杀身之祸的。 “怀璧其罪！”的浅显道理，赵地没有理由不明白的。相信以高阶灵石在修仙界的地位价值，即使是名结丹期修士，也绝对不敢随便使用的。
新武侠
病态校花+一追一逃+软饭硬喂+占有欲极强 校花欧阳雪在秦轩眼里，那就是疯子魔女般的存在。 病态一般的占有欲，折磨的秦轩那是生不如死，连好心扶个八十多岁老奶奶过马路都能成为欧阳雪动手的理由。 按照欧阳雪的解释，岁数大就不是女性了吗，除了我接触其她异性就是不行。 并且为了占有秦轩，欧阳雪那可是无所不用其极，甚至连把秦轩强硬拉进小树林的事情都做得出来。 在别人眼中，长相身材绝佳，家境优越的欧阳雪就是心目中的女神，但在秦轩眼中，欧阳雪就是上天派来折磨他的反派魔鬼。 再一次面临欧阳雪的表白，内心极度抗拒的秦轩玩命狂奔，心中怒吼救命啊。 是真的救命哦，因为欧阳雪那手中闪烁着寒光的鞭子让人看着就心颤啊！
黑暗流
【全民转职+重生+杀伐果断】 苏铭，本是天下第一刺客，拯救亿万人族同胞，尊为龙国十大强者之一，却被爱人和兄弟陷害而死，含恨而亡，葬身S级副本死窟。 没想到，他竟然重生了回到了高中时代，觉醒仪式当天。 更获得了神话级天赋加身！ 【职业升级成神，先天满属性】 【觉醒天赋：万物升华】 【可随机升华一切战利品】 【御剑诀】、【万剑归宗】、【凌波微步】一个个顶级技能觉醒加身。 游戏与现实数据融合，副本、秘境、万族战场降临。 “此世，我彻底黑化，一剑斩神！”
后宫
话音未落，石河县将师的公牛阵，就已冲到了对方两队人马后方，这时，一队公牛自动分成了两队，快速地兜了个圈子，向着莲化县将师两支队伍的后方直冲过去。 此时面对着它们尖利长角的，是兵卒们宽阔的后背，所以两方相撞的结果可想而知，在撞击声中，莲化县将师的兵卒一个个横飞而出，或是被撞断了脊柱，或是被刺穿了后心，在飞出去后，又把自己的同伴撞倒了一大批。 公牛沉重的身体，从受伤并不重的倒地者身上踩过，立刻又是烟气兰州资源环境职业技术大学。 两边的队伍立刻乱了套，莲化县的将师焦急地指挥着后方的队伍立刻转身，不顾一切地冲上去阻止公牛。两边各十五头公牛，在猛冲了一阵后，终于被拦了下来，不受控制地四处乱跑，却再起不到伤人的作用，不片刻间，就渐渐地化烟消散了。 但，队伍已经被这两队公牛扰乱，莲化县将师忙乱间只顾着保护队伍后方，却忽视了前方。在石河县将师的指挥之下，他的前方部队在两名百将带领下，快速突进，将莲化县将师的队伍杀了个人仰马翻，一时间烟气四下而起，将神大会仿佛变成了烧烤大会。 好在兵卒死亡后散发的烟气消散得极快，否则上百个兵卒发出的烟气，足够让观众的观赛变成雾里看花的了。 一方是一鼓作气，一方是顾屁股顾不了头，结果可想而知，在一番冲杀之下，莲化县将师的兵卒，很快被干掉了一大半，剩下的虽然负隅顽抗，但因为将师已经失了斗志，所以顽抗的效果也不尽如人意。 最终，当己方的兵卒数只剩下四十多人时，莲化县的将师高高举起了双手，做出了弃权的动作。
星际文明
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灵异鬼怪
意外穿越到晚清，竟发现自己爷爷是左宗棠！ 面对着大厦将倾的满清，左念微做出了一个决定：房子不行了就推到重建，满清不行就打到从来！ 不鸣则已，一鸣惊人。 先雪甲午耻，后建共和荣！ PS：整体风格偏大事记，包括主角在内的所有人都只是推动者，叙事主体是国家。
黑暗流
我有无数个身体是(黑猫夜枭)新书,这是一个现代人回到古代，回到一个完全没有任何超凡的真实世界，靠着将一切数据属性化的异能，慢慢崛起的故事。 精彩尽在我有无数个身体
追妻火葬场
本书是既《卡迪奥卢》之后本人又一力作，这个故事发生在一个充满战争的世界。在晋元大陆上生活着很多种族，其中以人族、魔族和兽人族实力最为强大。为了争夺更多的土地和资源，战火数百年从未间断，而我们的主人公就是在这个乱世应运而生的一个人、魔、兽混血儿，他将有什么样的经历？最后会有什么样的结果呢？请大家持续关注本书吧。
异世大陆
空气质量预测的深度学习模型研究与评估 Research and Practice of Deep Learning Model for Air Quality Prediction 作者： 黎嘉明 1 作者单位： 1. 广东省生态环境监测中心 提交时间： 2023-09-22 摘要: 目的 及时和准确的空气质量预测数据对于环境管理至关重要，尤其是在空气重污染期间，预测数据可以为政府生态环境管理部门应对污染状况、精准地调配社会资源的决策提供数据支撑。方法 笔者研发的基于深度学习的空气质量预测模型AirNet6，可以兼顾准确性和实时性，实现臭氧、二氧化硫、一氧化碳等因子的7天甚至更长时间的空气质量预测。结果 与传统的化学模型演算不同，本模型使用时空图卷积网络（STGCN），能捕获历史监测数据、天气预测数据、社会活动等数据的规律，在2分钟内完成一百多个点位未来168小时数据的预测。结论 实验表明，AirNet6模型在速度、节能和准确度上，比传统的化学模型及时间序列AI模型均有明显进步。关键词：空气质量预测、人工智能、深度学习模型、时空图卷积网络 Abstract: Objective Timely and accurate air quality prediction data is very important for environmental management, especially during the period of heavy air pollution. The prediction data can provide data support for the decision-making of the government's ecological environment management departments to cope with the pollution situation and accurately allocate social resources.Methods The air quality prediction model AirNet6developed by the author based on depth learning can give consideration to both accuracy and real-time performance to achieve 7-day or longer air quality prediction for ozone, sulfur dioxide, carbon monoxide and other factors.Results Unlike traditional chemical model calculations, this model base on Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN), which captures the laws of historical monitoring data, weather prediction data, social activities and other data, and completes the prediction of more than one hundred points for the next 168 hours in two minutes.Conclusions Experimentsshow that the AirNet6 model has made significant progress in speed, energy efficiency, and accuracy compared to traditional chemical models and time series AI models. 空气质量预测 人工智能 深度学习模型 时空图卷积网络 来自： 黎嘉明 分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术及资源科学技术其他学科 计算机科学 >> 计算机应用技术 说明： 论文空气质量预测的深度学习模型研究与实践已通过专家评审，决定录用，定于在《智能计算机与应用》2024 年第 14 卷第 7 期上刊登（2024年 7 月 1 日出刊）。 投稿状态： 已被期刊接收 引用： ChinaXiv:202309.00173 (或此版本 ChinaXiv:202309.00173V1 ) doi:10.12074/202309.00173 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202309.00173.V1 推荐引用方式： 黎嘉明.(2023).空气质量预测的深度学习模型研究与评估.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202309.00173] 版本历史 [V1] 2023-09-22 11:14:09 ChinaXiv:202309.00173V1 下载全文
软科幻
茶檀
目前安全
在听涅磐的where did you sleep last night，爱死了这样的暗沉的歇斯底里。我想到了那个外表暗沉却有着排山倒海般深情的希斯克里夫，这首歌是不是特别适合他？多少个他辗转反侧的黑夜，他最想对着他心爱的凯瑟琳说的，应该就是这句话吧？ 记得甫上大学时，刚刚摆脱了沉重学业... ( 展开
很棒，撒花!
有用 Momo 2020-10-27 08:13:58 这本真的初中高中那会看的，太久远了，都忘记了，不过还是挺喜欢的
西线无战事》的新版电影已于9月在多伦多电影节上映，而在距离我们看似遥远的西边，现在也并不是每天都无战事。《西线无战事》这个非常经典的作品其实一直名声在外，借此契机也终于拜读了原著，读完给我的冲击、震撼、思考、共鸣、感叹只是让我后悔，没能早点去读这本书。 《... ( 展开