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优点就是外网的可以查找到更多的数据对比。因为到了研究生阶段之后，更需要阅读大量英文献数据，因为英文数据可以看到国外很多优质的研究，也可以看到其他人的研究方法，这也是谷歌学术弥补了中国网这块缺失的主要优势。
是搜索引擎？ 是Gmail, Gmap, G-whatever? 当然，Google是靠搜索引擎起家的。它在这方面的品牌优势是目前谁也比不了的。但这真的是Google的优势么？为什么一个百度在中国就能比它更受欢迎呢？ 老实说， 做网站谁不会啊， 尤其是放个文本框， 敲进去什么马上就能再回来一页，谁都会学。后台的技术也不见得有多深奥，所以百度能够提供和Google一样的服务和速度。 那么Google的竞争力到底在哪里呢？ Google在北美已经买了一个遍布美国的光纤骨干网， Google的视频服务也正在测试之中，Google到底想干什么呢？Google的核心到底是什么呢，它超越于一般网站的地方到底在何处？ 一家之言，我觉得答案就是Cluster， Google自己的Cluster。Cluster可以翻译成集群式计算机。它是由多个PC组成的分布式的计算机系统。这些PC的所有的内存构成了这个分布式计算机的内存。所有的硬盘构成了找个分布式计算机的存储空间。把这些廉价PC机集合在一起， 让它们有机的工作， 在外面看来就象一台超级计算机Cluster的关键技术就是Cluster的软件。而Google正是在Cluster的软件技术方面无人能及。 让十台，二十台甚至一百台PC机协同工作已经不是什么难的技术了，国内也有研究所在做这方面的工作。Cluster的软件最关键的指标就是可扩展性（Scalability）， 五百台在一起能不能正常工作，一千台呢， 两千台呢？这其中涉及到的如何利用分布式的CPU， 内存和硬盘资源， 学问可就大了。Google使用基于Linux的Cluster已经不是秘密了。外接对Google Cluster到底有多大一直有所猜测，但Goolge从来不公布它有关自己Cluster 的信息。Google的新闻发言人在被问及此事的时候，只是大概的说Google的Cluster大概有一万个节点。也就是说由一万台PC组成的分布式计算系统。这已经是一个很惊人的数字了。 更重要的是， 超大规模计算机是非常昂贵的产品，而基于Linux的Cluster的出现是超级计算机的性价比大大降低了。有了强有力的Cluster软件，只需把能找到的PC往上堆就行了。 然而有人根据Google发布的一些关于它系统的数字进行分析，发现Google 很有可能在隐瞒它的Cluster的真正大小。 真正的Google Cluster的大小，可能在十万个节点左右，而且还在增加之中！这是一个非常惊人的数字，能够让这么多节点协同工作，对Cluster软件的要求非常的高。这个系统就像一个超大规模的蚁穴一样，所有的节点都在分工合作。这个系统是永远也不会down机的，在任意一个给定的时刻，肯定会有一定数量的PC机是损坏的，但它们能够被及时的更换。你见到过Google的主页有down机的时候么， 速度慢的时候也很少， 这是全世界几亿使用者的共同经验！ 有了这样一个超大规模的计算机系统，超大规模的计算能力，超大规模的存储系统，是可以做很多事情的。 注意到Gmail 的空间一直在增加了么？这证明了Goolge对于海量内存的管理能力在不断增加（只不过是不断往上摞PC罢了：））。 有这样一个超大规模的分布式系统，节点分布在全国各地，这个系统对于互联网内容的输送能力就显而易见了。那么还缺什么呢， 当然是一个可以覆盖全国的IP骨干网。这也就是为什么Google， 一个网站公司， 要买一个遍布美国的光纤骨干网的原因。 制造超过上万节点的分布式计算机系统，全世界只有两家公司掌握了这个技术， 一个是Google， 一个是Akamai, Akamai是做Content Delivery的， 也就是把网站的内容更快的送到用户的手中，Akamai使用它的分布式计算机系统来为网站发布内容， AOL, CNN等都是它的客户。Google正在全美高速兴建它的数据中心，现在已经有了40到50个，未来会发展到上百个，而这些数据中心也是它超大规模分布式系统的一部分。 这个庞大的Cluster并没有一个中央处理器，在地理位置上也是遍及全美各地Google的数据中心，每个节点都是这个系统的一部分，一台廉价的PC机，在安装了cluster软件后，立即融入到这个系统之中。掌握了建立以廉价PC为节点的超大规模Cluster 的构造技术，这才是Google 真正的竞争力。。。
Google Scholar能够帮助用户查找包括期刊论文、学位论文、书籍、预印本、文摘和技术报告在内的学术文献。它不提供任何广告链接，普通Google出现的赞助商链接都不会出现。补充了专业数据库(例如 PubMed)学科面太窄的缺点，而且可以让科学家及其研究结果通过网络学术搜索引擎而公开化，使科学家的工作业绩变得更加透明，从而以防止学术造假、评审不公等弊病。
最根本的：创新、技术视觉：首页既简洁又多变作风信念：诚、一切以用户为本其他一切自然纷至沓来大：海量信息，世界上最大的检索工具网民比例：用户最庞大、用户忠诚度高产品：多又实用It人最喜爱的搜索工具
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
如果你的论文进入联机数据库，且数据库是连接internet的，就能检索到。即使检索不到全文，也能检索到简介。
亲 百度谷歌都是范文了 对你没有帮助的 至少要求原创 还有文章质量吧 最好是根据专业写一篇高质量的文章 这样有保障
等会让他赶紧染发剂对人体
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
可解释性与准确率：理解 CAV 技术，需要首先理解深度学习模型可解释性难题的本质。在这一代深度学习技术中
Google已经被大陆屏蔽了 你可以去Google香港的服务器
简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。2005年，Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。
作者搜索是找到某篇特定文章最有效的方式之一。如果知道要查找的文章作者，您只需将其姓氏添加到搜索字词中。例如：搜索 [friedman regression] （弗里德曼 回归） 会返回以“regression”为主题的，由名为“Friedman”的人撰写的文章。如果您想搜索某位作者的全名或姓氏及首字母，则输入加引号的姓名：[“jh friedman”]。如果某个词既是人名也是普通名词，您最好使用“作者:”操作符。该操作符只影响到紧挨其后的搜索字词，因此“作者:”和搜索字词之间不能有空格。例如：[作者：flowers] （人名弗劳尔，也是花的意思） 会返回由名为“Flowers”的人撰写的文章，而 [flowers - 作者：flowers] 会返回关于花的文章，而忽略由名为“Flowers”的人撰写的文章（搜索字词之前的减号 (-) 会排除包含这一搜索字词的搜索结果）。您可以使用将作者全名加引号的操作符，来进一步缩小搜索范围。尽量使用首字母而不要使用全名，因为 Google 学术搜索编入索引的某些来源仅提供首字母。例如：要查找 Donald E. Knuth（唐纳德·E. 克努特），您可以尝试 [作者：“d knuth”]、[作者：“de knuth”]或[作者：“donald e knuth”]。 （该选项只适用于高级学术搜索页。）出版物限制搜索只返回来自特定出版物、针对特定字词的搜索结果。例如：如果您要在《金融研究》上搜索有关共同基金的文章，您可以按以下步骤操作：但是，请记住，出版物限制搜索可能并不完整。Google 学术搜索从许多来源收集书目数据，包括从文字和引言中自动提取。信息可能不完整甚至不准确；例如，许多预印本没有介绍文章是在哪里（甚至是否）最终出版。通常情况下，如果确定自己在找什么，出版物限制的搜索是有效的，但搜索范围比期望值要窄。例如：比较两种搜索方法，一种是在所有出版物上搜索 [“共同基金”，]，另一种是只在《金融研究》上搜索 基金，您可能会发现前者会为您提供更多有用的搜索结果。最后，要记住：一本杂志名称可能会用多种方式进行拼写（例如：Journal of Biological Chemistry（《生化杂志》）经常被简写为 J Biol Chem），因此为了得到完整的搜索结果，您需要对同一出版物多尝试几种拼写方法。 （该选项只出现在“高级学术搜索”页中。）在寻找某一特定领域的最新刊物时，日期限制搜索可能会比较实用。例如：想要搜索从 2004 年陆续出版的超导薄膜方面的文章，方法如下：-但要记住：有些网站资源没有标注出版日期，而日期限制搜索是无法搜索 Google 学术搜索不能辨别出版日期的文章的。所以，如果您肯定一篇关于超导薄膜的论文是在今年出版的，但通过日期限制搜索没能找到，请重新尝试不加日期限制的搜索。
您好，谷歌学术是一个非常受欢迎的学术搜索引擎，它可以帮助学者找到相关的学术文献和研究成果。在谷歌学术中，每篇学术论文都会显示它的引用量，即其他学者在自己的研究中引用了该论文的次数。这个引用量可以反映该论文在学术界的影响力和重要性。然而，要判断一个学者在学术界是否是大牛，仅仅看其发表的论文的引用量是不够的。因为不同领域的学术研究有不同的引用量标准，而且还要考虑其发表的论文数量、发表的期刊和会议的影响因子等因素。因此，要评价一个学者是否是大牛，需要综合考虑多个因素，而不是仅仅看其发表的论文的引用量。总的来说，一个学术论文的引用量在100次以上可以认为是有一定影响力的，但是这并不是评价一个学者是否是大牛的唯一标准。
你指的是谷歌学术吧，谷歌学术是已出版期刊、会议等论文整合平台，自己是不收稿的，只有在谷歌学术收录的期刊上发表文章，才能在谷歌学术检索到
相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。
这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。
那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？
究竟是不是谷歌不行了呢？
02
Block-NeRF是什么？
伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。
单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。
视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。
当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。
来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。
Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。
03
你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？
我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。
最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。
看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。
当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入 游戏 引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些 游戏 引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。
另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。
从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》