时代，网络就像大海，而你要搜索的东西，就像落入大海的一滴水。找到那滴水的难度可想而知。李铭要在这个过程中，发现，自己的想法并不是新创。在过往的帖子中，就能找到太多相似的点子。甚至相似的网站，只不过淹没在了信息的汪洋之中。
现在主流的搜索方法第一种是图书馆法，就是把一个星球产生的信息，当成一本书，进行关键字标记，那么一个星系就是一个图书馆，众多的星系构成一个个**的图书馆。
当进行信息搜索时，一本书没有才会找下一本，一个图书馆没有才会找别的图书馆。直道将信息收集全为止。这就对信息搜索划分了权力，有的能看一本书，有的能看一座图书馆，有的能进行馆际互借。
第二种主流方法是，信息标记法。网络产生的信息会被标记分类，然后就可以进行搜索了。当进行搜索时，在分类中找出相应的信息。
第三种主流的方法是，交叉标记法。对一条信息进行分类标记，交叉检索。
三种方法各有优缺点，但是不论哪种办法给人最大的印象就是慢，多，杂。检索的速度太慢了，收集到的信息太多，收集的信息不准确。
李铭要面对这样的难题也是没什么办法。翻阅书籍，查找资料。成立了个兴趣小组。李铭要，在进行着努力。
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45 神经算法
搜索问题让李铭要产生了极大的兴趣。因为信息的搜集处理是人每天都要做的，人的大脑每天都要处理海量的信息。科技发展到现在，人们在智能化道路上的探索，从没停止过。
从第一台，神经元生物智能计算机问世，到第一个全智能化机器人的出世，再到金属元智能化，每迈出一步，就是一个全新的世界。
智能化战争也就是机器人之战后，智能计算仍然在不断发展。智能计算，粒子计算，量子计算，是算法界的三大基石。三中算法应用的领域各不相同。
智能计算，机械智能化，仿生物科技，机器人，等领域。粒子计算主要在处理超界边值，微观世界。量子计算是处理大规模数据的方法。
现在主流计算机采用金属元构造，可以自由组合，来取得不同运算能力。
超级计算机，主要是基于三种算法制造的。基于不同的算法，他的处理问题的类别就会出现差异化。以超级计算机为中心形成一个个云。云又能利用闲置计算资源，对资源进行合理分配，满足不同的需求。
李铭要探索的是智能计算的一个方法，神经元算法。神经元算法，就是模仿人脑，设计出的一种算法。神经元解决搜索问题，就像人脑一样。
粘连存储，按照信息的相关度，分区域存储。学习，随着信息的搜集，学习信息的处理方法。根据这种思路，人类造出了女王。随后，机器人战争爆发。
随着边界的扩展，科技的进步，神经元算法得到了进一步的发展。一代大师林冲至，提出了制衡神经元算法，多核心，每个核心都在学习，学习的方法是有缺陷得，但是组合起来，就能解决问题了。但是优化了的算法，对资源消耗极大。同时算法的复杂程度也是一大问题。
大联盟的建立，泰博坦技术的引进，让神经元算法又得到了一次发展，双核心神经元算法问世。双核心，一个运转，一个监督，两个核心的算法截然相反。
经过不断发展进步，神经元算法趋向成熟�