一、维持气候系统稳定

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二、使得中国东南部湿润多雨而西北部干旱少雨

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一图显示的西风急流是行星风系 ， 就是说这种风向是地球与生俱来的 ， 是与地球自转相关的 。如果没有青藏高原的隆起 ， 我国全境都会受到西风急流的控制 ， 全国都将像西亚、中亚那样 ， 成为不毛之地 。但印度对北边的大陆眷恋太深 ， 不顾万里 ， 孤注一掷得要投奔亚洲得怀抱 。它一路艰辛得北漂 ， 其间所受的苦难可不比现在的北漂族们少 ， 风浪、海啸等是家常便饭 。在印度金不换的决心下 ， 终于与中国大陆的臀部—-鸡的屁股吻合上？印度也是相当重口味啊 ， 竟然会喜欢ass…

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这一碰撞可是大事 ， 不仅青藏高原隆起 ， 还掀起了一系列的造山运动 ， 昆仑山、天山、帕米尔高原都受其影响抬升（如图三） ， 风向为此改变 ， 西风分为两歧 ， 北歧继续旱化中国西北 ， 南边又加上西南的印度气流和东南的太平洋气流 ， 并因为山脉巨大的阻挡作用 ， 而形成稳定的季风 ， 即西南季风和东亚季风 ， 而使东南半壁成为江南水乡、水乡泽国 ， 也让江南自古富庶 ， “苏湖熟 ， 天下足” \”蜀中天府之国\” ， 避免了像阿拉伯半岛、西奈半岛、戈兰高地、小亚细亚等一样的干旱命运 。也因此形成迥然不同的地域文化 ， 西北的粗粝豪放和南方的细腻温婉 ， 几千年的中华文化 ， 就这么既分异又融合得发展着 ， 亘古如斯 。（如图二）

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源于人脑的深度学习 ， 到底是怎样学习的摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务 ， 如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等 。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络 ， 多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力 。训练深层模型是长期以来的难题 ， 近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希望 ， 并在多个应用领域获得了成功 。深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石 ， 已有多个针对不同深度模型的开源实现 ， Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架 。深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法 ， 深度学习引爆的这场革命 ， 将人工智能带上了一个新的台阶 ， 将对一大批产品和服务产生深远影响 。

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1 深度学习的革命

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人工智能(ArTIficial Intelligence) ， 试图理解智能的实质 ， 并制造出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器 。如果说机器是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸 ， 那么人工智能就是人类大脑的延伸 ， 甚至可以帮助人类自我进化 ， 超越自我 。人工智能也是计算机领域最前沿和最具神秘色彩的学科 ， 科学家希望制造出代替人类思考的智能机器 ， 艺术家将这一题材写进小说 ， 搬上银幕 ， 引发人们无限的遐想 。然而 ， 作为一门严肃的学科 ， 人工智能在过去的半个多世纪中发展却不算顺利 。过去的很多努力还是基于某些预设规则的快速搜索和推理 ， 离真正的智能还有相当的距离 ， 或者说距离创造像人类一样具有抽象学习能力的机器还很遥远 。

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