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大坵島 大坵岛 关于与“ 大坵岛 ”标题相近或相同的条目，请见“ 大坵 ”。 提示 ：此条目的主题不是 大坵屿 。 大坵嶼 大坵嶼 大坵屿在台湾的位置 显示台湾的地图 大坵嶼 大坵嶼 (福建) 显示福建的地图 自然地理 台 湾 海 峡 中华民国 连江县 马祖列岛 福建省 坐标 26°08′42″N 120°00′01″E ﻿ / ﻿ 26.1449°N 120.0002°E ﻿ / 26.1449; 120.0002 所处海域 东中国海 所属群岛 马祖列岛 周围水域 太平洋 台湾海峡 管辖   中华民国 县 福建省 连江县 预览警告： 页面使用了Template:Infobox islands不存在的参数"1 = population " 预览警告： 页面使用了Template:Infobox islands不存在的参数"country claim" 预览警告： 页面使用了Template:Infobox islands不存在的参数"country claim divisions" 预览警告： 页面使用了Template:Infobox islands不存在的参数"country claim divisions t..." 大坵岛 是 中华民国 连江县 北竿乡 所属地域。距北竿仅200米的大坵岛，近年发展 台湾梅花鹿 生态而著名。 [ 1 ] ^ 大坵不只有梅花鹿 - 文化馬祖 . [ 2023-05-08 ] . （原始内容 存档 于2021-08-02）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大坵村 大坵村 大坵村 ，可以指： 中华民国 大坵村 (金门县) ，中华民国福建省金门县乌坵乡下辖的一个村。 大坵村 (连江县)，中华民国福建省连江县北竿乡曾经下辖的一个村，于1981年并入桥仔村。 大坵村 (屏东县)，中华民国台湾省屏东县九如乡下辖的一个村。 中华人民共和国 大坵村 ，中华人民共和国福建省泉州市惠安县东岭镇下辖的村 大坵村 ，中华人民共和国福建省三明市永安市青水畲族乡下辖的村 大丘村 ，中华人民共和国福建省莆田市秀屿区笏石街道下辖的村 大坵村 ，中华人民共和国山东省青岛市平度市张戈庄镇下辖的村 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大坵村 (金門縣) 大坵村 (金门县) “ 大坵屿 ”重定向至此。关于马祖列岛中的同名岛屿，详见“ 大坵岛 ”。 大坵村 旧称：大龟、上屿 [ 1 ] 村 坐标： 24°59′32″N 119°27′04″E ﻿ / ﻿ 24.99224°N 119.45118°E ﻿ / 24.99224; 119.45118 国家 中华民国 省 福建省 （已虚级化） 县市 金门县 乡镇市区 乌坵乡 区划 1邻 政府  • 村长 林有进 [ 2 ]  • 办公处 大坵村11号 [ 3 ] 面积  •  总计 0.71平方公里 人口 （ 2023年5月 ） [ 4 ]  • 总计 316人  • 户数 51   性别比： 117.93 （男性171人，女性145人） 时区 国家标准时间 （ UTC+08:00 ） 村里代码 09020060001 毗邻 小坵村 电话 826-66056 大坵村 （ 莆仙语 ： Duā-ku-che̤ng ）位于台湾海峡西侧，现为 中华民国 福建省 辖下 乌坵乡 的行政区，现由 金门县 代管。 中国大陆 方面将其划为福建省莆田市秀屿区 湄洲镇 乌坵村。 该村四面环海，包含主岛 大坵屿 以及邻近的礁石，面积仅约0.71平方公里，稍大于邻近的小坵，全境大部分属于中华民国的军事管制区 [ 5 ] 。地方上因为受到军事管制，土地发展受到限制，缺少水、电基础设施、医疗资源、就业机会，生活机能严重不足，居民大多离乡远赴 台湾 谋生 [ 6 ] 。居民多为 湄洲 人，通行 现代标准汉语 以及 乌坵话 （属 莆仙语 一支）。 ^ 参见中央研究院台湾地区地名查询系统， 〈大坵词条〉 http://gis210.sinica.edu.tw/placename/input/detail.asp?id=19310 ^ 吴正庭. 金門烏坵鄉大坵村長補選他17票就當選 . 金门: 自由时报电子报 . [ 2023-04-22 ] . （原始内容 存档 于2023-05-01）.   ^ 参见内政部民政司网页， http://www.moi.gov.tw/dca/regime05_1.asp?fork1_id=55&col2=%AFQ%CB%FA%B6m 金门县政府网页， http://web.kinmen.gov.tw/371010000au60/hm/kin2-0.htm#a6 互联网档案馆 的 存档 ，存档日期2010-10-06. 两者村长资料不同，本文采用内政部网站资料 ^ 金門縣112年5月份各里（村）人口數排行榜、現住人口數按性別及年齡分 . 金门县政府民政处. [ 2023-06-04 ] . （ 原始内容 存档于2023-06-06）.   ^ 李炷烽：烏坵鄉任何改變應尊重鄉民意見 . 2007-09-03. （ 原始内容 存档于2011-04-24）.   ^ 柯金源. 烏坵危機 . 公视. （ 原始内容 存档于2005-02-08）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大坵橋 大坵桥 大坵桥 承载 双向车道 跨越 大坵水道 国家／地区   中华民国 地点 福建省 连江县 北竿乡 官方名称 大坵岛联外道路工程 [ 1 ] 其他名称 大坵跨海大桥 维护单位 连江县政府工务处 北竿乡公所 设计参数 桥型 箱型梁桥 全长 500米 宽度 8米 高度 海拔 28.6米 水深 约20米 跨数 4 桥墩数 3 车道 数 双向车道 历史 设计单位 建业工程顾问公司 施工单位 桦棋营造股份有限公司 东丕营造股份有限公司 开工日 2018年7月27日 [ 2 ] 完工日 预估2025年12月 [ 3 ] 总造价 新台币 5.23亿 大坵桥 是位于 中华民国 福建省 连江县 （ 马祖列岛 ）首座 跨海大桥 ，连接 北竿岛 与 大坵岛 ，工程于2018年7月底开工，预计2025年10月完工，全长500米，桥面规划3处 观景平台 。此联外道路将连结两岛生活圈，未来游客到大坵赏 梅花鹿 ，将不再受海象影响。 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ^ 大坵島聯外道路工程簡介 . 马祖日报新闻网. 马祖日报. [ 2021-01-02 ] . （ 原始内容 存档于2022-04-22）.   ^ 陈鹏雄. 夢想成真 北竿大坵橋開工動 . 马祖日报新闻网. 马祖日报. [ 2021-01-02 ] . （ 原始内容 存档于2022-04-22）.   ^ 冯绍夫. 周瑞國持續追蹤北竿各項工程建設進度 . 马祖日报. 马祖日报. [ 2023-12-25 ] . （原始内容 存档 于2023-12-25）.   ^ 大坵跨海橋2年後完工 徐國勇：往返北竿不再受限海象 . 中华民国内政部. 中华民国内政部. [ 2021-01-02 ] .   ^ 北竿變大了！大坵橋動畫示意圖--馬祖日報 . 马祖日报新闻网. 马祖日报. [ 2021-01-02 ] . （ 原始内容 存档于2022-04-22）.   ^ 陈鹏雄. 大坵兩端橋臺至村莊道路系統建置計畫啟動 . 马祖日报新闻网. 马祖日报. [ 2021-01-02 ] . （ 原始内容 存档于2022-04-22）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大坵田堡 大坵田堡 大坵田堡 ，是 台湾 中南部自 清治时期 至 日治 中期的一个行政区划，1920年（ 大正 九年）废止，其原范围包括今 云林县 的 虎尾镇 中西部及 土库镇 南部。 大坵田堡西北边为 布屿堡 ，东北边为 西螺堡 ，东边及东南边为 他里雾堡 ，西南边为 白沙墩堡 [ 1 ] 。 ^ 《台湾堡图》，台湾总督府，1904年 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大坵田西堡 大坵田西堡 大坵田西堡 ，是 台湾 中南部自 清治时期 至 日治 初期的一个行政区划，其范围包括今 嘉义县 的 东石乡 中南部、 布袋镇 西南部、 朴子市 中部及 鹿草乡 西北部一小块地区。 大坵田西堡西边濒临 台湾海峡 ，北边为 茑松堡 、 大槺榔西堡 ，东边为 大槺榔东下堡 、 鹿仔草堡 、 白须公潭堡 、 龙蛟潭堡 ，南边为 学甲堡 [ 1 ] 。 ^ 《台湾堡图》，台湾总督府，1904年 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大垅乡 大垅乡 大垅乡 可以指： 大垅乡 (湖口县) ，中华人民共和国江西省九江市湖口县下辖的乡 大垅乡 (芷江县) ，中华人民共和国湖南省怀化市芷江侗族自治县下辖的乡 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大垅乡 (湖口县) 大垅乡 (湖口县) 大垅乡 乡 大垅乡的位置 坐标： 29°44′40″N 116°23′08″E ﻿ / ﻿ 29.74431°N 116.38557°E ﻿ / 29.74431; 116.38557 国家 中华人民共和国 上级行政区 湖口县 村级区划单位数 9 0 社区 8 行政村 时区 北京时间 （ UTC+8 ） 电话区号 + 86   统计用区划代码 36 04 29 200 大垅乡 ，是 中华人民共和国 江西省 九江市 湖口县 下辖的一个 乡镇 级行政单位。 [ 1 ] ^ 行政区划搜索：湖口县 . 中国·国家地名信息库.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大垅乡 (芷江县) 大垅乡 (芷江县) 大垅乡 乡 大垅乡的位置 坐标： 27°06′26″N 109°29′20″E ﻿ / ﻿ 27.1072°N 109.4888°E ﻿ / 27.1072; 109.4888 国家 中华人民共和国 上级行政区 芷江侗族自治县 村级区划单位数 7 0 社区 7 行政村 时区 北京时间 （ UTC+8 ） 电话区号 + 86   统计用区划代码 43 12 28 219 大垅乡 ，是 中华人民共和国 湖南省 怀化市 芷江侗族自治县 下辖的一个 乡镇 级行政单位。 [ 1 ] ^ 行政区划搜索：芷江侗族自治县 . 中国·国家地名信息库.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型X射线计时观测台 大型X射线计时观测台 大型X射线计时观测台 名称 阁楼号 运营方 欧空局 任务开始 发射日期 2025年(如被选) 搭载仪器 大面积探测器（2-30千电子伏） 广角监视器（2-50千电子伏） 大型X射线计时观测台 （Large Observatory for X-ray Timing)，简称 阁楼号 (LOFT)是 欧洲空间局 一项拟议的 太空任务 ，最初定于2022年左右发射，现提议在2025年左右发射。该任务将致力于研究 中子星 、 黑洞 和其他 致密星 的快速 X射线 变化。阁楼号项目得到了大范围的国际合作支持，研究人员遍布 意大利 、 瑞士 、 德国 、 丹麦 、 英国 、 希腊 、 爱尔兰 、 荷兰 、 波兰 、 捷克共和国 、 西班牙 等大部分欧洲国家，以及 巴西 、 加拿大 、 以色列 、 美国 和 土耳其 的帮助。 斯隆荷兰空间研究所 则承担了该项目的 首席研究员 任务。 该任务被提交 欧空局 宇宙愿景 中三号提案评选 [ 1 ] ，并与其他三项任务一起被选中进入初始评估阶段 [ 2 ] 。 2014年2月19日， 柏拉图号 任务击败包括阁楼号在内的其它候选项目而一举中选 [ 3 ] 。尽管如此，阁楼号已提交宇宙愿景中计划将于2025年发射的中4号任务征选 [ 4 ] 。 ^ Call for a Medium-size mission opportunity for a launch in 2022 . [ 2021-12-22 ] . （ 原始内容 存档于2012-10-10）.   ^ Four candidates selected for the next medium-class mission in ESA's Cosmic Vision . [ 2021-12-22 ] . （ 原始内容 存档于2013-05-25）.   ^ ESA selects planet-hunting PLATO mission . ESA . 19 February 2014 [ 20 March 2014] . （ 原始内容 存档于2019-03-30）.   ^ Getting ready for M4 . ISDC Data Centre for Astrophysics. [ 2 March 2015] . （ 原始内容 存档于2016-03-03）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型中速滚装船 大型中速滚装船 大型中速滚装船 （ 英文 ： L arge, M edium- S peed R oll-on/Roll-off，缩写 LMSR ）是 美国海军 军事海运司令部 （Military Sealift Command，MSC）对所辖的数级滚装运输舰的称呼。较早服役的两级由民用商船改建而成，后期的舰只则是专门建造的。这些舰只属于 攻击运输舰 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型中镖水蚤 大型中镖水蚤 大型中镖水蚤 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 节肢动物门 Arthropoda 亚门： 甲壳亚门 Crustacea 纲： 桡足纲 Copepoda 目： 哲水蚤目 Calanoida 科： 镖水蚤科 Diaptomidae 属： 中镖水蚤属 Sinodiaptomus 种： 大型中镖水蚤 S. sarsi 二名法 Sinodiaptomus sarsi (Rylov, 1923) [ 1 ] 大型中镖水蚤 （ 学名 ： Sinodiaptomus sarsi ）为 镖水蚤科 中镖水蚤属 的动物。分布于 日本 、 蒙古 、 俄罗斯 、保加利亚、 美国 以及 中国大陆 的 广西 、 福建 、 贵州 、 四川 、 江西 、 湖南 、 湖北 、 浙江 、 江苏 、 上海 、 安徽 、 山西 、 陕西 、 河南 、 河北 、 北京 、 天津 、 内蒙古 、 辽宁 、 吉林 、 黑龙江 、 宁夏 等地，多栖息于东北地区的池塘中。 [ 1 ] ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 大型中镖水蚤 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-28 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型原康修爾猿 大型原康修尔猿 大型原康修尔猿 化石时期： 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 脊索动物门 Chordata 纲： 哺乳纲 Mammalia 目： 灵长目 Primates 科： † 原康修尔猿科 Proconsulidae 属： 原康修尔猿属 Proconsul 种： 大型原康修尔猿 P. major 二名法 Proconsul major Le Gros Clark & Leakey , 1950 异名 Ugandapithecus major Le Gros Clark & Leakey, 1950 大型原康修尔猿 （ Proconsul major ）， 原康修尔猿大型种 ，是已 灭绝 的一种 原康修尔猿 ，有可能是 非洲古猿 的祖先，并拥有 人科 的特征。它们出现于 中新世 早期，大小约像 大猩猩 般。 大型原康修尔猿分布在 非洲 大陆。根据其 牙齿 形态，相信它是吃 果实 的。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型双盖蕨 大型双盖蕨 大型双盖蕨 科学分类 界： 植物界 Plantae 演化支 ： 维管植物 Tracheophyta 纲： 真蕨纲 Polypodiopsida 目： 水龙骨目 Polypodiales 科： 蹄盖蕨科 Athyriaceae 属： 双盖蕨属 Diplazium 种： 大型双盖蕨 D. giganteum 二名法 Diplazium giganteum (Baker) Ching 异名 Allantodia gigantea (Baker) Ching Gymnogramma gigantea Allantodia sunghsienensis Diplazium falccidum 大型双盖蕨 （ 学名 ： Diplazium giganteum ），又称 大型短肠蕨 ，是 蹄盖蕨科 双盖蕨属 下的一个种。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型四照花 大型四照花 大型四照花 科学分类 界： 植物界 Plantae 演化支 ： 维管植物 Tracheophyta 演化支 ： 被子植物 Angiosperms 演化支 ： 真双子叶植物 Eudicots 演化支 ： 菊类植物 Asterids 目： 山茱萸目 Cornales 科： 山茱萸科 Cornaceae 属： 山茱萸属 Cornus 种： 大型四照花 C. gigantea 二名法 Cornus gigantea (Hand.-Mazz.) Fang 大型四照花 （ 学名 ： Cornus gigantea ）为 山茱萸科 山茱萸属 的植物，为中国的特有植物。分布在 中国大陆 的 云南 、 四川 、 湖南 、 贵州 等地，生长于海拔750米至1,700米的地区，常生长在常绿阔叶林下或灌丛中，目前尚未由人工引种栽培。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型多人在线角色扮演游戏 大型多人在线角色扮演游戏 系列条目 电子角色扮演游戏 子类型 动作RPG MUD Roguelike 战略RPG 主题 创建角色 对话树 西方RPG史 东亚RPG史 非玩家角色 玩家角色 任务 列表 MMORPG列表 大型多人在线角色扮演游戏 （英语： massively multiplayer online role-playing game ， MMORPG ）为 电子游戏 的一种，是 电子角色扮演游戏 按 电子游戏人数分类 分别出来的一种 网络游戏 。在所有MMORPG中，玩家都可扮演一个或多个 虚拟角色 ，并控制该角色在游戏中虚拟世界的活动与 行为 。大型多人在线角色扮演游戏与单机游戏（例如 三国志 、 魔兽争霸 系列）和其他小型的、由多人参加的角色扮演游戏（例如 反恐精英 ）的区别在于：大型多人在线角色扮演游戏具有一个持续运行的虚拟世界，玩家离开游戏之后，这个虚拟世界仍在网络游戏运营商提供的 主机服务器 里继续存在，并且不断演进，直至游戏终止运作。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型多人線上即時戰略遊戲 大型多人在线即时战略游戏 大型多人在线即时战略游戏 （ Massively multiplayer online real-time strategy ），缩写为MMORTS。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型多人線上第一人稱射擊遊戲 大型多人在线第一人称射击游戏 大型多人在线第一人称射击 （英语： Massively multiplayer online first-person shooter ，简称 MMOFPS ）。MMOFPS是一种可供 多人联机 游玩的电脑 第一人称射击 游戏的称呼，能让大量玩家在同一个网络中游玩。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型多人線上角色扮演遊戲列表 大型多人在线角色扮演游戏列表 大型多人在线角色扮演游戏 （ MMORPG ）为 大型多人在线游戏 （ MMOG ）的一种，是 电子角色扮演游戏 按 电子游戏人数分类 分别出来的一种 网络游戏 。在所有MMORPG中，玩家都可扮演一个或多个 虚拟角色 ，并控制该角色的在游戏中虚拟世界的活动与 行为 。大型多人在线角色扮演游戏与单机游戏（例如 三国志 、 魔兽争霸 系列）和其他小型的、由多人参加的角色扮演游戏（例如 反恐精英 ）的区别在于：大型多人在线角色扮演游戏具有一个持续运行的虚拟世界，玩家离开游戏之后，这个虚拟世界仍在网络游戏运营商提供的 主机服务器 里继续存在，并且不断演进，直至游戏终止运作。 本表列出了大型多人在线角色扮演游戏。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型多人線上遊戲 大型多人在线游戏 大型多人在线游戏 （ 英文 ： Massive multiplayer online game ， 缩写 ： MMOG ），一般为游戏运营方搭设 游戏 的 网络服务器 ，玩家通过的 客户端 软件 连接游戏运营方的服务器端进行游戏。一般的MMOG可以支持超过数千人同时进行游戏。同时连接游戏的玩家可以在游戏中与其他玩家进行交流。 [ 1 ] ^ Operation analysis of massively multiplayer online games on unreliable resources (PDF) . Large research. [ 2024-08-05 ] . （原始内容 存档 (PDF) 于2025-02-11）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型小皮傘 大型小皮伞 大型小皮伞 科学分类 界： 真菌界 Fungi 门： 担子菌门 Basidiomycota 纲： 伞菌纲 Agaricomycetes 目： 伞菌目 Agaricales 科： 小皮伞科 Marasmiaceae 属： 小皮伞属 Marasmius 种： 大型小皮伞 M. maximus 二名法 Marasmius maximus Hongo 大型小皮伞 ，分布于 台湾 ， 中国 与 日本 地区，属皮伞属，色通常为淡褐色，大小为小皮伞之冠。伞盖达四至六公分宽。另外，该种野菇也是上述地区偶见木栖腐生菇类之一种，生长于该地区春至秋季的低海拔林区，数天生，肉质坚韧，可食用。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型平庸猪笼草 大型平庸猪笼草 大型平庸猪笼草 生长于 婆罗洲 沙巴 海拔100米至150米处的大型平庸猪笼草窄笼变型的上位笼 保护状况 易危 （ IUCN 2.3 ） 科学分类 界： 植物界 Plantae 演化支 ： 维管植物 Tracheophyta 演化支 ： 被子植物 Angiosperms 演化支 ： 真双子叶植物 Eudicots 目： 石竹目 Caryophyllales 科： 猪笼草科 Nepenthaceae 属： 猪笼草属 Nepenthes 种： 大型平庸猪笼草 N. macrovulgaris 二名法 Nepenthes macrovulgaris J.R.Turnbull & A.T.Middleton (1988) [ 1 ] 异名 Nepenthes sp. Sh.Kurata (1976) [ 2 ] 大型平庸猪笼草 （ 学名 ： Nepenthes macrovulgaris ）是 婆罗洲 特有的 热带 食虫植物 。 [ 3 ] 其 种加词 “ macrovulgaris ”，来源于 希腊文 和 拉丁文 “ macro ”和“ vulgaris ”，意为“巨型的”和“普通的，平庸的”。其通常生长于 苔藓森林 及亚山地森林空地，海拔300米至1200米处。其仅存在于超基性基质的原生地中，包括 婆罗洲 沙巴 的 基纳巴卢山 、南布由康山 （Mount Nambuyukon） 、丹浓谷、塔湾山脉 （Tawai Range） 、马廖山脉 （Meliau Range） 和塞兰山 （Mount Silam） 。其捕虫笼可高达25厘米，为绿色至褐色，通常具斑点。 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ^ Turnbull, J.R. & A.T. Middleton 1988. A new species of Nepenthes from Sabah, Malaysia. Botanical Journal of the Linnean Society 96 (4): 351–358. doi : 10.1111/j.1095-8339.1988.tb00690.x ^ Kurata, S. 1976. Nepenthes of Mount Kinabalu . Sabah National Parks Publications No. 2, Sabah National Parks Trustees, Kota Kinabalu. ^ 夏洛特. 食蟲植物觀賞&栽培圖鑑 . 台北: 商周出版. 2007: 76. ISBN  978-986-124-850-9.   ^ Clarke, C.M. 1997. Nepenthes of Borneo . Natural History Publications (Borneo) , Kota Kinabalu. ^ Steiner, H. 2002. Borneo: Its Mountains and Lowlands with their Pitcher Plants . Toihaan Publishing Company, Kota Kinabalu. ^ Phillipps, A., A. Lamb & C.C. Lee 2008. Pitcher Plants of Borneo . Second Edition. Natural History Publications (Borneo) , Kota Kinabalu. This article is issued from Wiki
Lowlands with their Pitcher Plants . Toihaan Publishing Company, Kota Kinabalu. ^ Phillipps, A., A. Lamb & C.C. Lee 2008. Pitcher Plants of Borneo . Second Edition. Natural History Publications (Borneo) , Kota Kinabalu. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型底栖生物 大型底栖生物 大型底栖生物 是指生活在 水底 ，肉眼可见的 生物 [ 1 ] [ 2 ] 。大型底栖生物是指大于1毫米的生物；或是最小尺寸必须至少为0.5毫米的生物 [ 3 ] ，或是能被0.05毫米网筛捕捞到的生物 [ 4 ] 。包括 多毛纲 、 双壳纲 、 珊瑚纲 、 棘皮动物 、 海绵 、 海鞘 、 甲壳类动物 。 ^ J.S. Link, C.A. Griswold, E.T. Methratta, J. Gunnard, Editors. 2006. Documentation for the Energy Modeling and Analysis eXercise (EMAX) （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）. United States Department of Commerce , Northeast Fisheries Science Center. Reference Document 06-15 Chapter 8. ^ Macrobenthos definition . Mondofacto. 9 Oct 1997 [ 2011-01-26 ] . （ 原始内容 存档于2013-06-23）.   ^ Macrobenthos definition . Science-Dictionary.com. [ 2011-01-26 ] . （原始内容 存档 于2011-07-16）.   ^ Lufei, Yang; Linlin, Chen; Xiaojing, Li; Zhengquan, Zhou; Bo, Liu; Bo, Song; Bingjun, Li; Baoquan, Li. Effect of seasonal hypoxia on macrobenthic communities in the Muping Marine Ranch, Yantai, China. Biodiversity Science. 2019, 27 (2): 200–210. doi:10.17520/biods.2019012 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型強子對撞機 大型强子对撞机 关于总部位于日本京都的历史文化组织，请见“ 世界历史都市联盟 ”。 大型强子对撞机 （英语： Large Hadron Collider ， 缩写 ： LHC ）是一座位于 瑞士 日内瓦 近郊 欧洲核子研究组织 （英语： CERN ）的对撞型 粒子加速器 ，作为国际 高能物理学 研究之用。LHC建造完成，于2008年9月10日开始试运转，并且成功地维持了两质子束在轨道中运行，成为世界上最大的粒子加速器设施。大型强子对撞机是一个国际合作计划，由全球85国中的多个大学与研究机构，逾8,000位物理学家合作兴建，经费一部分来自欧洲核子研究组织会员国提供的年度预算，以及参与实验的研究机构所提拨的资金。 大型强子对撞机原计划于2008年正式运行，但因设备故障延迟。2009年11月23日，大型强子对撞机进行了在修复完成后的第一次试撞 [ 1 ] 。2015年4月5日，经过两年的维护与升级，大型强子对撞机再度启动，计划于该年夏天进行13TeV质子与质子碰撞实验，探索未知领域；例如寻找 暗物质 、分析 希格斯机制 、研究 夸克-胶子等离子体 等 [ 2 ] 。2018年12月10日起停止运行，进行更新，2022年4月22日再度投入运转。 [ 3 ] ^ 存档副本 . [ 2009-11-24 ] . （ 原始内容 存档于2009-11-27）.   ^ Proton beams are back in the LHC . CERN. [ 2015-04-05 ] . （原始内容 存档 于2015-04-05）.   ^ Emma stein. 歷經 3 年大改裝，大型強子對撞機再度啟動投入運轉 . 科技新报. 2022-04-25 [ 2022-11-01 ] . （原始内容 存档 于2022-12-01）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型投资机构 大型投资机构 大型投资机构 （ Bulge Bracket ）是指那些全球最大、盈利最高的跨国 投资银行 ， [ 1 ] 其客户通常为大公司、机构及政府。它们提供银行融资的咨询和服务，以及销售、 做市商 ，和对包括股票、信贷、利率、有价物及其衍生品的金融服务研究。他们还大量参与新金融产品的发明，例如：20世纪80年代的 抵押贷款证券 ，20世纪90年代的 信用违约交换 ，以及今天的 排污交易 和相关保险业务。大型投资机构是美国 国库券 的主要交易商。大型投资机构的影响力也是全球的，尤其是在三个区域： 美洲地区 、 欧洲 、 中东 及 非洲 地区、 亚太地区 。 大型投资机构的名字由来与招股书封面各大投资机构的字体大小有关，有些较大型的投资银行的字体会较大，故而有了大型投资机构一说。由于大型投资机构的入选资格没有标准性，同时成员资格意味着声望且各投行的金融权力大小又是实时变化的，故而其组成名单具有争议性。比较常提到的名单有： 路透社联盟表 、 [ 2 ] 彭博社20大投行（Bloomberg 20）， [ 3 ] 或其他标准。 ^ Archived copy . [ 2009-03-06 ] . （ 原始内容 存档于2009-02-03）.   ^ League Tables . 路透社. [ 2017-01-15 ] . （ 原始内容 存档于2008-11-13）.   ^ Bloomberg 20 . [ 2017-01-15 ] . （原始内容 存档 于2016-03-04）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型拖拉機 大型拖拉机 大型拖拉机可以是指： 大型的 拖拉机 格罗斯拖拉机 ，在德语中意味大型拖拉机 Großtraktor ， NbFz重型坦克 最初用于欺骗国际社会的名称 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型楚克拉虫 大型楚克拉虫 大型楚克拉虫 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 刺胞动物门 Cnidaria 纲： 黏孢子虫纲 Myxosporea 目： 双壳目 Bivalvulida 科： 两极虫科 Myxidiidae 属： 楚克拉虫属 Zschokkella 种： 大型楚克拉虫 Z. magna 二名法 Zschokkella magna (Chen et Hsieh, 1984) [ 1 ] 大型楚克拉虫 （ 学名 ： Zschokkella magna ）为 两极科 楚克拉虫属的动物。在中国，分布于 江苏 等，营 寄生 生活，寄生在梭 Mugil so-ing 的胆囊。 [ 1 ] ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 大型楚克拉虫 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-16 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型毫米波望遠鏡 大型毫米波望远镜 Gran Telescopio Milimétrico 基本资料 组织 墨西哥国家天文物理﹑光学与电子学研究所 马萨诸塞大学阿默斯特分校 位置 赛拉涅哥拉火山 坐标 18°59′09″N 97°18′53″W ﻿ / ﻿ 18.98583°N 97.31472°W ﻿ / 18.98583; -97.31472 [ 1 ] 高度 4,640米（15,200英尺） 波长 0.85–4 mm（75–350 GHz） 建筑 2001-2010 启用 2011-06-17 [ 2 ] 望远镜型式 弯曲 卡塞格林 口径 50 m 次镜直径 2.5 m 角分辨率 5″ at 1 mm 集光面积 1960 m² 焦长 525 m 架台 Altitude-azimuth http://www.lmtgtm.org/ 维基共享资源 大型毫米波望远镜 （西班牙语： Gran Telescopio Milimétrico ，缩写： GTM ；英语： Large Millimeter Telescope ，缩写： LMT ）是一座在 墨西哥 的 射电望远镜 ，于2011年6月17日启用。该望远镜是在毫米波段下口径最大且最灵敏的单一天线射电望远镜。该望远镜的观测范围是 波长 大约在0.85到4 mm 的 无线电波 。大型毫米波望远镜的天线使用了主动反射面（Active surface）技术，口径50米，电波收集面积为2000 m²。 ^ Souccar, Kamal; Wallace, Gary; Malin, Daniella, Large Millimeter Telescope Monitor and Control Developer's Manual - Version 2.0 , 2001-03-24 [ 2012-01-23 ] , （ 原始内容 存档于2013-01-20）   gives the location in radians as (-1.69846,0.331365) ^ UMass Amherst Astronomers, Partnering With Mexican Institute Receive First Light Data from Giant New Telescope (新闻稿). UMass Amherst. 2011-06-17 [ 2013-01-06 ] . （原始内容 存档 于2016-03-03）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型海緋鯉 大型海绯鲤 大型海绯鲤 保护状况 未予评估 （ IUCN 3.1 ） 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 脊索动物门 Chordata 纲： 辐鳍鱼纲 Actinopteri 目： 海龙鱼目 Syngnathiformes 科： 须鲷科 Mullidae 属： 副绯鲤属 Parupeneus 种： 大型海绯鲤 P. spilurus 二名法 Parupeneus spilurus Bleeker , 1854 大型海绯鲤 （ 学名 ： Parupeneus spilurus ），又名 点纹副绯鲤 、 秋姑 、 须哥 ，为 须鲷科 副绯鲤属 下的一个种。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型游乐设施 大型游乐设施 大型游乐设施 是指用于经营目的承载乘客游乐的设施，其设计最大运行线速度或运行高度大于 小型游乐设施 [ 1 ] 。大型游乐设施通常由 电力 发动，使之 旋转 、升高、摇摆等 机械 动作进行的 游戏 娱乐 ，令玩家置身于新奇经历，感觉娱乐享受。 ^ 质检总局. 《特种设备目录》 . 2014年10月30日 [ 2022-08-13 ] . （原始内容 存档 于2022-06-19）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型溞 大型溞 大型蚤 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 节肢动物门 Arthropoda 亚门： 甲壳亚门 Crustacea 纲： 鳃足纲 Branchiopoda 目： 枝角目 Cladocera 科： 溞科 Daphniidae 属： 溞属 Daphnia 种： 大型蚤 D. magna 二名法 Daphnia magna (Straus, 1820) [ 1 ] 大型溞 （ 学名 ： Daphnia magna ）为 溞科 溞属 的动物。分布于 亚洲 、 欧洲 、北美洲、 非洲 以及 中国大陆 的 江苏 、 安徽 、 山东 、 河北 、 河南 、 辽宁 、 吉林 、 黑龙江 、 内蒙古 、 陕西 、 山西 、 甘肃 、 青海 、 西藏 等地，多生活于水草繁茂的富营养型小水域中，例如池塘、水坑、间歇性积水以及小型湖泊等以及也可生活在海边低盐度的咸水积水中。 [ 1 ] ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 大型溞 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-28 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型火成岩区域 大型火成岩区域 大型火成岩区 （ 英语 ：Large igneous province，LIP） [ 1 ] ，也译作 大火成岩省 [ 2 ] ，是在 地壳 中规模巨大的 火成岩 的堆积，包括 侵入 或 喷出 。1992年，研究者首次用此术语描述面积大于100,000平方千米的火成岩堆积（略大于 葡萄牙 ）—在几百万年甚至更短的地质时间间隔内，发生基性火成岩喷出或深处侵入 [ 3 ] 。基性的 玄武岩 海床 与其他正常的 板块构造 的地质结果不属于大型火成岩区域 [ 4 ] 。 现在，大型火成岩区域的外延不仅包括基性，也包括各类型的火成岩大面积累积。可细分为“大型火山岩区域”（large volcanic provinces，LVP）与“大型深成岩区域”（large plutonic provinces，LPP） [ 5 ] 。 大型火成岩区域基本上是 地幔热柱 升至地壳的结果 [ 6 ] 。 某些大型火成岩区域现在还很完整，如印度的 德干暗色岩 ；其他大型火成岩区域被板块构造运动所肢解，如 中大西洋火成岩区域 （CAMP）分布在巴西、北美东部、西北非。 ^ 引用错误：没有为名为 曹懿麒 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 侯增谦 的参考文献提供内容 ^ Coffin, M; Eldholm, O. Volcanism and continental break-up: a global compilation of large igneous provinces. Storey, B.C., Alabaster, T., Pankhurst, R.J. (编). Magmatism and the Causes of Continental Breakup. Special Publication 68 . London: Geological Society of London. 1992: 17–30. Bibcode:1992GSLSP..68...17C . doi:10.1144/GSL.SP.1992.068.01.02 .   |journal= 被忽略 (帮助) ^ Bryan, Scott; Ernst, Richard. Proposed Revision to Large Igneous Province Classification . 2007 [ 2014-05-11 ] . doi:10.1016/j.earscirev.2007.08.008 . （ 原始内容 存档于2019-04-05）.   ^ Sheth, Hetu C. ' Large Igneous Provinces (LIPs)': Definition, recommended terminology, and a hierarchical classification (PDF) . Earth-Science Reviews. 2007, 85 (3–4): 117–124 [ 2014-05-11 ] . Bibcode:2007ESRv...85..117S . doi:10.1016/j.earscirev.2007.07.005 . （ 原始内容 (PDF) 存档于2018-01-06）.   ^ Foulger, G.R. Plates vs. Plumes: A Geological Controversy . Wiley-Blackwell. 2010 [ 2014-05-11 ] . ISBN  978-1-4051-6148-0.
–124 [ 2014-05-11 ] . Bibcode:2007ESRv...85..117S . doi:10.1016/j.earscirev.2007.07.005 . （ 原始内容 (PDF) 存档于2018-01-06）.   ^ Foulger, G.R. Plates vs. Plumes: A Geological Controversy . Wiley-Blackwell. 2010 [ 2014-05-11 ] . ISBN  978-1-4051-6148-0. （原始内容 存档 于2017-11-25）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型神秘海洋生物屍體 大型神秘海洋生物尸体 大型神秘海洋生物尸体 ，或译“ 格罗布斯特 ”（Globster），又称 布罗布 （Blob），是指遭受大量海水冲刷、而形成“身份不明”的海洋生物遗骸。 Globster一词由 伊凡·桑德森 在1962年根据 塔斯马尼亚 所发现的尸体创造。这类搁浅生物遗骸通常呈现：没有眼睛、或明确头部与明显骨骼结构的样貌。多数的“格罗布斯特”都会在初步被判定为巨型鱿鱼，但后来被证实是腐烂的鲸鱼或鲨鱼、甚至是从鲸鱼尸体上脱离的鲸鱼脂肪。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型离子对撞机实验 大型离子对撞机实验 大型离子对撞机实验 （英语： A Large Ion Collider Experiment ，英文缩写 ALICE ）是 欧洲核子研究组织 （ CERN ）所属 大型强子对撞机 的五个探测器实验之一。其他的五个分别是 超环面仪器 （ ATLAS ）、 紧凑缈子线圈 （ CMS ）、 全截面弹性散射侦测器 （ TOTEM ）、 LHC底夸克实验 （ LHCb ）和LHCf。ALICE是被优化来进行重离子对撞的研究。将会研究 铅 核-铅核之间以每核子2.76 TeV的质心能量（ centre-of-mass energy ）发生的对撞，这产生的温度和能量密度将会非常大，足以产生 夸克-胶子浆 ，这种物质中的夸克和胶子将会解除 夸克禁闭 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型粘体虫 大型粘体虫 大型粘体虫 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 刺胞动物门 Cnidaria 纲： 黏孢子虫纲 Myxosporea 目： 双壳目 Bivalvulida 科： 碘泡虫科 Myxobolidae 属： 粘体虫属 Myxosoma 种： 大型粘体虫 M. magna 二名法 Myxosoma magna (Wu et Li, 1986) [ 1 ] 大型粘体虫 （ 学名 ： Myxosoma magna ）为粘体科 粘体虫属 的动物。在中国，分布于 辽宁 、 江西 、 湖北 、 浙江 等，营 寄生 生活，寄生在鲢、青𬶏、马口鱼、金鱼的鳃以及鲫的鳃、脾、腹腔。 [ 1 ] ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 大型粘体虫 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-16 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型罗勒 大型罗勒 大型罗勒 科学分类 界： 植物界 Plantae 演化支 ： 维管植物 Tracheophyta 演化支 ： 被子植物 Angiosperms 演化支 ： 真双子叶植物 Eudicots 演化支 ： 菊类植物 Asterids 目： 唇形目 Lamiales 科： 唇形科 Lamiaceae 属： 罗勒属 Ocimum 种： 罗勒 O. basilicum 变种： 大型罗勒 O. b. var. majus 三名法 Ocimum basilicum var. majus Benth. 大型罗勒 （ 学名 ： Ocimum basilicum var. majus ）为 唇形科 罗勒属 下的一个变种。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型蠕形海葵 大型蠕形海葵 大型蠕形海葵 科学分类 界： 动物界 Animalia 门： 刺胞动物门 Cnidaria 纲： 珊瑚纲 Anthozoa 目： 海葵目 Actiniaria 科： 蠕形海葵科 Halcampidae 属： 大蠕形海葵属 Halcampella 种： 大型蠕形海葵 H. maxima 二名法 Halcampella maxima (Hertwig, 1888) [ 1 ] 大型蠕形海葵 （ 学名 ： Halcampella maxima ）为 蠕形海葵科 大蠕形海葵属 的动物。分布于 日本 以及中国 东海 等海域。 [ 1 ] 其 种加词 “ maxima ”意为“大的”。 ^ 1.0 1.1 中国科学院动物研究所. 大型蠕形海葵 . 《中国动物物种编目数据库》. 中国科学院微生物研究所. [ 2009-04-16 ] . （ 原始内容 存档于2016-03-05）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型计算机 大型计算机 大型计算机 （英语： mainframe ），又称 大型机 、 大型主机 、 主机服务器 等，是从 IBM System/360 开始的一系列计算机及与其兼容或同等级的计算机，主要用于大量数据和关键项目的计算，例如证券交易及数据处理、 人口普查 、 企业资源规划 等。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型语言模型 大型语言模型 机器学习 与 数据挖掘 范式 监督学习 无监督学习 在线机器学习 元学习 半监督学习 自监督学习 强化学习 基于规则的机器学习 量子机器学习 问题 统计分类 生成模型 回归分析 聚类分析 降维 密度估计 异常检测 数据清洗 自动机器学习 关联规则学习 语义分析 结构预测 特征工程 表征学习 排序学习 语法归纳 本体学习 多模态学习 监督学习 ( 分类  · 回归 ) 学徒学习 决策树学习 集成学习 Bagging 提升方法 随机森林 k -NN 线性回归 朴素贝叶斯 人工神经网络 逻辑斯谛回归 感知器 相关向量机（RVM） 支持向量机（SVM） 迁移学习 微调 聚类分析 BIRCH CURE算法 层次 k -平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移 降维 因素分析 CCA ICA LDA NMF PCA PGD t-SNE SDL 结构预测 图模式 贝氏网络 条件随机域 隐马尔可夫模型 异常检测 RANSAC k -NN 局部异常因子 孤立森林 人工神经网络 自编码器 认知计算 深度学习 DeepDream 多层感知器 RNN LSTM GRU ESN 储备池计算 受限玻尔兹曼机 GAN SOM CNN U-Net transformer Vision Mamba 脉冲神经网络 Memtransistor 电化学RAM （ECRAM） 强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD） 多智能体 Self-play RLHF 与人类学习 主动学习 众包 Human-in-the-loop 模型诊断 学习曲线 数学基础 内核机器 偏差–方差困境 计算学习理论 经验风险最小化 奥卡姆学习 PAC学习 统计学习 VC理论 大会与出版物 NeurIPS ICML ICLR ML JMLR 相关条目 人工智能概述 术语 机器学习研究数据集列表 机器学习概要 大型语言模型 （英语： large language model，LLM ），也称 大语言模型 ，是由具有大量参数（通常数十亿至万亿级，如GPT-3含1750亿参数）的 人工神经网络 组成的一类 语言模型 ，使用 自监督学习 或 半监督学习 对大量未 标记 文本进行训练 [ 1 ] 。大语言模型在2018年左右出现，并在各种任务中表现出色 [ 2 ] 。 尽管这个术语没有正式的定义，但它通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的 深度学习 模型 [ 3 ] 。大语言模型是通用模型，在广泛的任务中表现出色，而不是针对一项特定任务（例如 情感分析 、 命名实体识别 或 数学推理 ）进行训练 [ 2 ] 。 尽管大语言模型仅在预测句子中的下一个单词等简单任务上接受过训练，但具有足够训练和 参数 计数的神经语言模型可以捕获人类语言的大部分 句法 和 语义 。 此外大语言模型还展示了相当多的关于世界的常识，并且能够在训练期间“记住”大量事实 [ 2 ] 。 虽然 ChatGPT 等大语言模型在生成类人文本方面表现出了卓越的能力，但它们很容易继承和放大训练数据中存在的 偏差 。这可能表现为对不同人口统计数据的歪曲表述或不公平待遇，例如基于种族 [ 4 ] 、性别 [ 5 ] 、语言 [ 6 ] 和文化群体 [ 6 ] 的不同观点与态度。 ^ Goled, Shraddha. Self-Supervised Learning Vs Semi-Supervised Learning: How They Differ . Analytics India Magazine. May 7, 2021 [ 2023-06-08 ]
卓越的能力，但它们很容易继承和放大训练数据中存在的 偏差 。这可能表现为对不同人口统计数据的歪曲表述或不公平待遇，例如基于种族 [ 4 ] 、性别 [ 5 ] 、语言 [ 6 ] 和文化群体 [ 6 ] 的不同观点与态度。 ^ Goled, Shraddha. Self-Supervised Learning Vs Semi-Supervised Learning: How They Differ . Analytics India Magazine. May 7, 2021 [ 2023-06-08 ] . （原始内容 存档 于2023-06-18）.   ^ 2.0 2.1 2.2 引用错误：没有为名为 Manning-2022 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 extracting 的参考文献提供内容 ^ 引用错误：没有为名为 :1 的参考文献提供内容 ^ Davidson, Thomas; Bhattacharya, Debasmita; Weber, Ingmar. Roberts, Sarah T.; Tetreault, Joel; Prabhakaran, Vinodkumar; Waseem, Zeerak , 编. Racial Bias in Hate Speech and Abusive Language Detection Datasets . Proceedings of the Third Workshop on Abusive Language Online (Florence, Italy: Association for Computational Linguistics). 2019-08. doi:10.18653/v1/W19-3504 .   ^ 6.0 6.1 引用错误：没有为名为 :0 的参考文献提供内容 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
大型语言模型列表 大型语言模型列表 大型语言模型 (LLM) 是一种 机器学习 模型，专为语言生成等 自然语言处理 任务而设计。LLM 是具有许多参数的 语言模型 ，并通过对大量文本进行 自监督学习 进行训练。 本页列出了值得注意的大型语言模型。 对于训练成本一列，1 petaFLOP-day = 1 petaFLOP/sec × 1 天 = 8.64×10 19 FLOP 。此外，仅列出最大模型的成本。 名称 发布日期 [ a ] 开发者 参数量 (十亿) [ b ] 语料库大小 训练成本 (petaFLOP-day) 许可证 [ c ] 注解 GPT-1 000000002018-06-01-0000 2018年6月 OpenAI 0.117 ! 0.117 1 [ 1 ] MIT [ 2 ] 首个GPT模型，为仅解码器transformer。 在8个P600 GPU 上训练了30天。 BERT 000000002018-10-01-0000 2018年10月 Google 0.340 ! 0.340 [ 3 ] 3300000000 ! 33亿 单词 [ 3 ] 9 ! 9 [ 4 ] Apache 2.0 [ 5 ] 这是一个早期且有影响力的语言模型。 [ 6 ] 仅用于编码器，因此并非为提示或生成而构建。 [ 7 ] 在 64 个 TPUv2 芯片上训练耗时 4 天。 [ 8 ] T5 000000002019-10-01-0000 2019年10月 Google 11 ! 11 [ 9 ] 340亿 tokens [ 9 ] Apache 2.0 [ 10 ] 许多Google项目的基础模型，例如Imagen。 [ 11 ] XLNet 000000002019-06-01-0000 2019年6月 Google 0.340 ! 0.340 [ 12 ] 3300000000 ! 330亿 单词 330 Apache 2.0 [ 13 ] 作为BERT的替代，设计为仅编码器 。在512个TPU v3芯片上训练了5.5天。 [ 14 ] GPT-2 000000002019-02-01-0000 2019年2月 OpenAI 1.5 ! 1.5 [ 15 ] 40 GB [ 16 ] (~ 10000000000 ! 100亿 tokens) [ 17 ] 28 [ 18 ] MIT [ 19 ] 在32个TPU v3芯片上训练了一周。 [ 18 ] GPT-3 000000002020-05-01-0000 2020年5月 OpenAI 175 ! 175 [ 20 ] 300000000000 ! 3000亿 tokens [ 17 ] 3640 [ 21 ] Proprietary A fine-tuned variant of GPT-3, termed GPT-3.5, was made available to the public through a web interface called ChatGPT in 2022. [ 22 ] GPT-Neo 000000002021-03-01-0000 2021年3月 EleutherAI 2.7 ! 2.7 [ 23 ] 825 GiB [ 24 ] MIT [ 25 ] The first of a series of free GPT-3 alternatives released by EleutherAI. GPT-Neo outperformed an equivalent-size GPT-3 model on some benc
ChatGPT in 2022. [ 22 ] GPT-Neo 000000002021-03-01-0000 2021年3月 EleutherAI 2.7 ! 2.7 [ 23 ] 825 GiB [ 24 ] MIT [ 25 ] The first of a series of free GPT-3 alternatives released by EleutherAI. GPT-Neo outperformed an equivalent-size GPT-3 model on some benchmarks, but was significantly worse than the largest GPT-3. [ 25 ] GPT-J 000000002021-06-01-0000 2021年6月 EleutherAI 6 ! 6 [ 26 ] 825 GiB [ 24 ] 200 [ 27 ] Apache 2.0 GPT-3-style language model Megatron-Turing NLG 000000002021-10-01-0000 2021年10月 [ 28 ] Microsoft and Nvidia 530 ! 530 [ 29 ] 338600000000 ! 338.6 billion tokens [ 29 ] 38000 [ 30 ] Restricted web access Trained for 3 months on over 2000 A100 GPUs on the NVIDIA Selene Supercomputer, for over 3 million GPU-hours. [ 30 ] Ernie 3.0 Titan 000000002021-12-01-0000 2021年12月 Baidu 260 ! 260 [ 31 ] 4 Tb Proprietary Chinese-language LLM. Ernie Bot is based on this model. Claude [ 32 ] 000000002021-12-01-0000 2021年12月 Anthropic 52 ! 52 [ 33 ] 400000000000 ! 400 billion tokens [ 33 ] beta Fine-tuned for desirable behavior in conversations. [ 34 ] GLaM (Generalist Language Model) 000000002021-12-01-0000 2021年12月 Google 1200 ! 1200 [ 35 ] 1600000000000 ! 1.6 trillion tokens [ 35 ] 5600 [ 35 ] Proprietary Sparse mixture of experts model, making it more expensive to train but cheaper to run inference compared to GPT-3. Gopher 000000002021-12-01-0000 2021年12月 DeepMind 280 ! 280 [ 36 ] 300000000000 ! 300 billion tokens [ 37 ] 5833 [ 38 ] Proprietary Later developed into the Chinchilla model. LaMDA (Language Models f
to train but cheaper to run inference compared to GPT-3. Gopher 000000002021-12-01-0000 2021年12月 DeepMind 280 ! 280 [ 36 ] 300000000000 ! 300 billion tokens [ 37 ] 5833 [ 38 ] Proprietary Later developed into the Chinchilla model. LaMDA (Language Models for Dialog Applications) 000000002022-01-01-0000 2022年1月 Google 137 ! 137 [ 39 ] 1.56T words, [ 39 ] 168000000000 ! 168 billion tokens [ 37 ] 4110 [ 40 ] Proprietary Specialized for response generation in conversations. GPT-NeoX 000000002022-02-01-0000 2022年2月 EleutherAI 20 ! 20 [ 41 ] 825 GiB [ 24 ] 740 [ 27 ] Apache 2.0 based on the Megatron architecture Chinchilla 000000002022-03-01-0000 2022年3月 DeepMind 70 ! 70 [ 42 ] 1400000000000 ! 1.4 trillion tokens [ 42 ] [ 37 ] 6805 [ 38 ] Proprietary Reduced-parameter model trained on more data. Used in the Sparrow bot. Often cited for its neural scaling law. PaLM (Pathways Language Model) 000000002022-04-01-0000 2022年4月 Google 540 ! 540 [ 43 ] 768000000000 ! 768 billion tokens [ 42 ] 29250 ! 29,250 [ 38 ] Proprietary Trained for ~60 days on ~6000 TPU v4 chips. [ 38 ] 截至2024年10月  ( 2024-10 ) , it is the largest dense Transformer published. OPT (Open Pretrained Transformer) 000000002022-05-01-0000 2022年5月 Meta 175 ! 175 [ 44 ] 180000000000 ! 180 billion tokens [ 45 ] 310 [ 27 ] Non-commercial research [ d ] GPT-3 architecture with some adaptations from Megatron. Uniquely, the training logbook written by the team was published. [ 46 ] YaLM 100B 000000002022-06-01-0000 2022年6月 Yandex 100 ! 100 [ 47 ] 1.7TB [ 47 ] A
45 ] 310 [ 27 ] Non-commercial research [ d ] GPT-3 architecture with some adaptations from Megatron. Uniquely, the training logbook written by the team was published. [ 46 ] YaLM 100B 000000002022-06-01-0000 2022年6月 Yandex 100 ! 100 [ 47 ] 1.7TB [ 47 ] Apache 2.0 English-Russian model based on Microsoft's Megatron-LM. Minerva 000000002022-06-01-0000 2022年6月 Google 540 ! 540 [ 48 ] 38.5B tokens from webpages filtered for mathematical content and from papers submitted to the arXiv preprint server [ 48 ] Proprietary For solving "mathematical and scientific questions using step-by-step reasoning". [ 49 ] Initialized from PaLM models, then finetuned on mathematical and scientific data. BLOOM 000000002022-07-01-0000 2022年7月 Large collaboration led by Hugging Face 175 ! 175 [ 50 ] 350000000000 ! 350 billion tokens (1.6TB) [ 51 ] Responsible AI Essentially GPT-3 but trained on a multi-lingual corpus (30% English excluding programming languages) Galactica 000000002022-11-01-0000 2022年11月 Meta 120 ! 120 350000000000 ! 106 billion tokens [ 52 ] 未知 CC-BY-NC-4.0 Trained on scientific text and modalities. AlexaTM (Teacher Models) 000000002022-11-01-0000 2022年11月 Amazon 20 ! 20 [ 53 ] 1300000000000 ! 1.3 trillion [ 54 ] proprietary [ 55 ] bidirectional sequence-to-sequence architecture LLaMA (Large Language Model Meta AI) 000000002023-02-01-0000 2023年2月 Meta AI 65 ! 65 [ 56 ] 1400000000000 ! 1.4 trillion [ 56 ] 6300 [ 57 ] Non-commercial research [ e ] Corpus has 20 languages. "Overtrained" (compared to Chinchilla scaling l
architecture LLaMA (Large Language Model Meta AI) 000000002023-02-01-0000 2023年2月 Meta AI 65 ! 65 [ 56 ] 1400000000000 ! 1.4 trillion [ 56 ] 6300 [ 57 ] Non-commercial research [ e ] Corpus has 20 languages. "Overtrained" (compared to Chinchilla scaling law) for better performance with fewer parameters. [ 56 ] GPT-4 000000002023-03-01-0000 2023年3月 OpenAI 未知 [ f ] (According to rumors: 1760) [ 59 ] 未知 未知 proprietary Available for ChatGPT Plus users and used in several products . Chameleon 000000002024-06-01-0000 2024年6月 Meta AI 34 ! 34 [ 60 ] 4400000000000 ! 4.4 trillion Cerebras-GPT 000000002023-03-01-0000 2023年3月 Cerebras 13 ! 13 [ 61 ] 270 [ 27 ] Apache 2.0 Trained with Chinchilla formula. Falcon 000000002023-03-01-0000 2023年3月 Technology Innovation Institute 40 ! 40 [ 62 ] 1 trillion tokens, from RefinedWeb (filtered web text corpus) [ 63 ] plus some "curated corpora". [ 64 ] 2800 [ 57 ] Apache 2.0 [ 65 ] BloombergGPT 000000002023-03-01-0000 2023年3月 Bloomberg L.P. 50 ! 50 363 billion token dataset based on Bloomberg's data sources, plus 345 billion tokens from general purpose datasets [ 66 ] Proprietary Trained on financial data from proprietary sources, for financial tasks. PanGu-Σ 000000002023-03-01-0000 2023年3月 Huawei 1085 ! 1085 329 billion tokens [ 67 ] Proprietary OpenAssistant [ 68 ] 000000002023-03-01-0000 2023年3月 LAION 17 ! 17 1.5 trillion tokens Apache 2.0 Trained on crowdsourced open data Jurassic-2 [ 69 ] 000000002023-03-01-0000 2023年3月 AI21 Labs 未知 未知 Proprietary Multilingual [ 70 ] PaLM 2 (Pat
] Proprietary OpenAssistant [ 68 ] 000000002023-03-01-0000 2023年3月 LAION 17 ! 17 1.5 trillion tokens Apache 2.0 Trained on crowdsourced open data Jurassic-2 [ 69 ] 000000002023-03-01-0000 2023年3月 AI21 Labs 未知 未知 Proprietary Multilingual [ 70 ] PaLM 2 (Pathways Language Model 2) 000000002023-05-01-0000 2023年5月 Google 340 ! 340 [ 71 ] 3600000000000 ! 3.6 trillion tokens [ 71 ] 85000 ! 85,000 [ 57 ] Proprietary Was used in Bard chatbot. [ 72 ] Llama 2 000000002023-07-01-0000 2023年7月 Meta AI 70 ! 70 [ 73 ] 2000000000000 ! 2 trillion tokens [ 73 ] 21000 ! 21,000 Llama 2 license 1.7 million A100-hours. [ 74 ] Claude 2 000000002023-07-01-0000 2023年7月 Anthropic 未知 未知 未知 Proprietary Used in Claude chatbot. [ 75 ] Granite 13b 000000002023-07-01-0000 2023年7月 IBM 未知 未知 未知 Proprietary Used in IBM Watsonx. [ 76 ] Mistral 7B 000000002023-09-01-0000 2023年9月 Mistral AI 7.3 ! 7.3 [ 77 ] 未知 Apache 2.0 Claude 2.1 000000002023-11-01-0000 2023年11月 Anthropic 未知 未知 未知 Proprietary Used in Claude chatbot. Has a context window of 200,000 tokens, or ~500 pages. [ 78 ] Grok-1 [ 79 ] 000000002023-11-01-0000 2023年11月 xAI 314 未知 未知 Apache 2.0 Used in Grok chatbot. Grok-1 has a context length of 8,192 tokens and has access to X (Twitter). [ 80 ] Gemini 1.0 000000002023-12-01-0000 2023年12月 Google DeepMind 未知 未知 未知 Proprietary Multimodal model, comes in three sizes. Used in the chatbot of the same name. [ 81 ] Mixtral 8x7B 000000002023-12-01-0000 2023年12月 Mistral AI 46.7 未知 未知 Apache 2.0 Outperforms GPT-3.5 and Llama 2 70B on many benchmarks. [
ogle DeepMind 未知 未知 未知 Proprietary Multimodal model, comes in three sizes. Used in the chatbot of the same name. [ 81 ] Mixtral 8x7B 000000002023-12-01-0000 2023年12月 Mistral AI 46.7 未知 未知 Apache 2.0 Outperforms GPT-3.5 and Llama 2 70B on many benchmarks. [ 82 ] Mixture of experts model, with 12.9 billion parameters activated per token. [ 83 ] Mixtral 8x22B 000000002024-04-01-0000 2024年4月 Mistral AI 141 未知 未知 Apache 2.0 [ 84 ] DeepSeek LLM 000000002023-11-29-0000 2023年11月29日 DeepSeek 67 2T tokens [ 85 ] 12,000}} DeepSeek License Trained on English and Chinese text. 1e24 FLOPs for 67B. 1e23 FLOPs for 7B [ 85 ] Phi-2 000000002023-12-01-0000 2023年12月 Microsoft 2.7 1.4T tokens 419 [ 86 ] MIT Trained on real and synthetic "textbook-quality" data, for 14 days on 96 A100 GPUs. [ 86 ] Gemini 1.5 000000002024-02-01-0000 2024年2月 Google DeepMind 未知 未知 未知 Proprietary Multimodal model, based on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture. Context window above 1 million tokens. [ 87 ] Gemini Ultra 000000002024-02-01-0000 2024年2月 Google DeepMind 未知 未知 未知 Gemma 000000002024-02-01-0000 2024年2月 Google DeepMind 7 6T tokens 未知 Gemma Terms of Use [ 88 ] Claude 3 000000002024-03-01-0000 2024年3月 Anthropic 未知 未知 未知 Proprietary Includes three models, Haiku, Sonnet, and Opus. [ 89 ] Nova （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） 000000002024-10-01-0000 2024年10月 Rubik's AI （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） 未知 未知 未知 Proprietary Includes three models, Nova-Instant, Nova-Air, and Nova-Pro. DBRX 000000002024-03-01-0000 2024年3月 Databricks and Mosaic ML 136 ! 136 12T Tokens Datab
页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） 000000002024-10-01-0000 2024年10月 Rubik's AI （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ） 未知 未知 未知 Proprietary Includes three models, Nova-Instant, Nova-Air, and Nova-Pro. DBRX 000000002024-03-01-0000 2024年3月 Databricks and Mosaic ML 136 ! 136 12T Tokens Databricks Open Model License Training cost 10 million USD. Fugaku-LLM 000000002024-05-01-0000 2024年5月 Fujitsu , Tokyo Institute of Technology, etc. 13 ! 13 380B Tokens The largest model ever trained on CPU-only, on the Fugaku. [ 90 ] Phi-3 000000002024-04-01-0000 2024年4月 Microsoft 14 [ 91 ] 4.8T Tokens MIT Microsoft markets them as "small language model". [ 92 ] Granite Code Models 000000002024-05-01-0000 2024年5月 IBM 未知 未知 未知 Apache 2.0 Qwen2 000000002024-06-01-0000 2024年6月 Alibaba Cloud 72 [ 93 ] 3T Tokens 未知 Qwen License Multiple sizes, the smallest being 0.5B. DeepSeek V2 000000002024-06-01-0000 2024年6月 DeepSeek 236 8.1T tokens 28000 ! 28,000 DeepSeek License 1.4M hours on H800. [ 94 ] Nemotron-4 000000002024-06-01-0000 2024年6月 Nvidia 340 ! 340 9T Tokens 200000 ! 200,000 NVIDIA Open Model License Trained for 1 epoch. Trained on 6144 H100 GPUs between December 2023 and May 2024. [ 95 ] [ 96 ] Llama 3.1 000000002024-07-01-0000 2024年7月 Meta AI 405 15.6T tokens 440000 ! 440,000 Llama 3 license 405B version took 31 million hours on H100-80GB, at 3.8E25 FLOPs. [ 97 ] [ 98 ] DeepSeek V3 000000002024-12-01-0000 2024年12月 DeepSeek 671 14.8T tokens 56000 ! 56,000 DeepSeek License 2.788M hours on H800 GPUs. [ 99 ] Amazon Nova 000000002024-12-01-0000 2024年12月 Amazon 未知 未知 未
million hours on H100-80GB, at 3.8E25 FLOPs. [ 97 ] [ 98 ] DeepSeek V3 000000002024-12-01-0000 2024年12月 DeepSeek 671 14.8T tokens 56000 ! 56,000 DeepSeek License 2.788M hours on H800 GPUs. [ 99 ] Amazon Nova 000000002024-12-01-0000 2024年12月 Amazon 未知 未知 未知 Proprietary Includes three models, Nova Micro, Nova Lite, and Nova Pro [ 100 ] DeepSeek R1 000000002025-01-01-0000 2025年1月 DeepSeek 671 未知 未知 MIT No pretraining. Reinforcement-learned upon V3-Base. [ 101 ] [ 102 ] Qwen2.5 000000002025-01-01-0000 2025年1月 Alibaba 72 18T tokens 未知 Qwen License [ 103 ] MiniMax-Text-01 January 2025 Minimax 456 4.7T tokens [ 104 ] 未知 Minimax Model license [ 105 ] [ 104 ] Gemini 2.0 000000002025-02-01-0000 2025年2月 Google DeepMind 未知 未知 未知 Proprietary Three models released: Flash, Flash-Lite and Pro [ 106 ] [ 107 ] [ 108 ] Mistral Large 000000002024-11-01-0000 2024年11月 Mistral AI 123 未知 未知 Mistral Research License Upgraded over time. The latest version is 24.11. [ 109 ] Pixtral 000000002024-11-01-0000 2024年11月 Mistral AI 123 未知 未知 Mistral Research License Multimodal. There is also a 12B version which is under Apache 2 license. [ 109 ] Grok 3 000000002025-02-01-0000 2025年2月 xAI 未知 未知 未知, estimated 5,800,000. 专有 Training cost claimed "10x the compute of previous state-of-the-art models". [ 110 ] Llama 4 000000002025-04-05-0000 2025年4月5日 Meta AI 400 ! 400 40000000000000 ! 40T tokens Llama 4 license [ 111 ] [ 112 ] Qwen3 000000002025-04-01-0000 2025年4月 Alibaba Cloud 235 36000000000000 ! 36T tokens 未知 Apache 2.0 Multiple sizes, the small
ls". [ 110 ] Llama 4 000000002025-04-05-0000 2025年4月5日 Meta AI 400 ! 400 40000000000000 ! 40T tokens Llama 4 license [ 111 ] [ 112 ] Qwen3 000000002025-04-01-0000 2025年4月 Alibaba Cloud 235 36000000000000 ! 36T tokens 未知 Apache 2.0 Multiple sizes, the smallest being 0.6B. [ 113 ] 引用错误：页面中存在 <ref group="lower-alpha"> 标签或 {{efn}} 模板，但没有找到相应的 <references group="lower-alpha" /> 标签或 {{notelist}} 模板 ^ Improving language understanding with unsupervised learning . openai.com. June 11, 2018 [ 2023-03-18 ] . （原始内容 存档 于2023-03-18）.   ^ finetune-transformer-lm . GitHub. [ 2 January 2024] . （原始内容 存档 于19 May 2023）.   ^ 3.0 3.1 Devlin, Jacob; Chang, Ming-Wei; Lee, Kenton; Toutanova, Kristina. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. 11 October 2018. arXiv:1810.04805v2 [ cs.CL ].   ^ Prickett, Nicole Hemsoth. Cerebras Shifts Architecture To Meet Massive AI/ML Models . The Next Platform. 2021-08-24 [ 2023-06-20 ] . （原始内容 存档 于2023-06-20）.   ^ BERT . March 13, 2023 [ March 13, 2023] . （原始内容 存档 于January 13, 2021） –通过GitHub.   ^ Manning, Christopher D. Human Language Understanding & Reasoning . Daedalus. 2022, 151 (2): 127–138 [ 2023-03-09 ] . S2CID 248377870 . doi:10.1162/daed_a_01905 . （原始内容 存档 于2023-11-17）.   ^ Patel, Ajay; Li, Bryan; Rasooli, Mohammad Sadegh; Constant, Noah; Raffel, Colin; Callison-Burch, Chris. Bidirectional Language Models Are Also Few-shot Learners. 2022. arXiv:2209.14500 [ cs.LG ].   ^ Devlin, Jaco
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