芝麻算力知乎

⑴ 知乎為什麼外邊的辣椒油里的芝麻不沉

芝麻炒過的 熟的

⑵ 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技發布華山二號，PK特斯拉FSD

晶元作為智能汽車的核心「大腦」，成為諸多車企、Tier 1、自動駕駛企業重點布局的領域。
圍繞著自動駕駛最為關鍵的計算單元，國內誕生了諸多自動駕駛晶元創新公司，在該領域的絕大部分市場份額依然被國外廠商控制的當下，他們正在爭取成為「國產自動駕駛晶元之光」。
成立於 2016 年的黑芝麻智能科技便是這一名號的有力爭奪者。
繼 2019 年 8 月底發布旗下首款車規級自動駕駛晶元華山一號（HS-1）A500 後，黑芝麻又在這個 6 月推出了相較於前代在性能上實現躍遷的全新系列產品——華山二號（HS-2），兩個系列產品的推出相隔僅 300 余天，整體研發效率可見一斑。
1、國產算力最高自動駕駛晶元的自我修養
華山二號系列自動駕駛晶元目前有兩個型號的產品，包括：
應用於?L3/L4?級自動駕駛的華山二號 A1000?；針對?ADAS/L2.5?自動駕駛的華山二號 A1000L。
簡單理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 則在性能上進行了裁剪。
這樣的產品型號設置也讓華山二號系列晶元能在不同的自動駕駛應用場景中進行集成。
相較於 A500 晶元，A1000?在算力上提升了近?8 倍，達到了?40 - 70TOPS，相應的功耗為?8W，能效比超過?6TOPS/W，這個數據指標目前在全球處於領先地位。
華山二號 A1000 之所以能有如此出色的能效表現，很大程度是因為這塊晶元是基於黑芝麻自研的多層異構性的?TOA 架構打造的。
這個架構將黑芝麻核心的圖像感測技術、圖像視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術以及深度學習技術有機地結合在了一起。
此外，這款晶元中內置的黑芝麻自研的高性能圖像處理核心?NeuralIQ ISP?以及神經網路加速引擎?DynamAI DL?也為其能效躍升提供了諸多助力。
需要注意的是，這里的算力數值之所以是浮動的，是因為計算方式的不同。
如果只計算 A1000 的卷積陣列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上晶元上的 CPU 和 GPU 的算力，其總算力將達到?70TOPS。
在其他參數和特性方面，A1000 內置了 8 顆 CPU 核心，包含 DSP 數字信號處理和硬體加速器，支持市面上主流的自動駕駛感測器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K 攝像頭、GPS 等等。
另外，為了滿足車路協同、車雲協同的要求，這款晶元不僅集成了 PCIE 高速介面，還有車規級千兆乙太網介面。
A1000 從設計開始就朝著車規級的目標邁進，它符合晶元 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 標准，晶元整體達到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 級別，晶元內部還有滿足 ASIL-D 級別的安全島，整個晶元系統的功能安全等級為?ASIL-D。
從這些特性來看，A1000 是一款非常標準的車規級晶元，完全可以滿足在車載終端各種環境的使用要求。
A1000 晶元已於今年 4 月完成流片，採用的是台積電的 16nm FinFET 製程工藝。
今年 6 月，黑芝麻的研發團隊已經對這款晶元的所有模塊進行了性能測試，完全調試通過，接下來就是與客戶進行聯合測試，為最後的大規模量產做准備。
據悉，搭載這款晶元的首款車型將在?2021 年底量產。
隨著 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自動駕駛晶元產品路線圖也更加清晰。
在華山二號之後，這家公司計劃在 2021 年的某個時點推出華山三號，主要面向的是 L4/L5 級自動駕駛平台，晶元算力將超越 200TOPS，同時會採用更先進的 7nm 製程工藝。
華山三號的?200TOPS?算力，將追平英偉達 Orin 晶元的算力。
去年 8 月和華山一號 A500 晶元一同發布的，還有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自動駕駛計算平台。
這個平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 晶元的基礎上，有了更強的可擴展性，也有了更廣泛的應用場景。
針對低級別的 ADAS 場景，客戶可以基於 HS-2 A1000L 晶元搭建一個算力為 16TOPS、功耗為 5W 的計算平台。
而針對高級別的 L4 自動駕駛，客戶可以將 4 塊 HS-2 A1000 晶元並聯起來，實現高達 280TOPS 算力的計算平台。
當然，根據不同客戶需求，這些晶元的組合方式是可變換的。
與其他大多數自動駕駛晶元廠商一樣，黑芝麻也在可擴展、靈活變換的計算平台層面投入了更多研發精力，為的是更大程度上去滿足客戶對計算平台的需求。
反過來，這樣的做法也讓黑芝麻這樣的晶元廠商有了接觸更多潛在客戶的機會。
根據黑芝麻智能科技的規劃，今年 7 月將向客戶提供基於 A1000 的核心開發板。
到今年 9 月，他們還將推出應用於 L3 自動駕駛的域控制器（DCU），其中集成了兩顆 A1000 晶元，算力可達 140TOPS。
2、黑芝麻自動駕駛晶元產品「聖經」
借著華山二號系列晶元的發布，黑芝麻智能科技創始人兼 CEO 單記章也闡述了公司 2020 年的「AI 三次方」產品發展戰略，具體包括「看得懂、看得清和看得遠」。
這一戰略是基於目前市面上對自動駕駛域控制器和計算平台的諸多要求提出的，這些要求包括安全性、可靠性、易用性、開放性、可升級以及延續性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技術能力，要求黑芝麻的晶元產品能夠理解外界所有的信息，可以進行判斷和決策。
而看得懂的基礎是看得清，這指的是黑芝麻晶元產品的圖像處理能力，需要具備准確接收外界信息的能力。
這里尤其以攝像頭感測器為代表，其信息量最大、數據量也最多，當然感測器融合也不可或缺。
看得遠則指的是車輛不僅要感知周邊環境，還要了解更大范圍的環境信息，這就涉及到了車路協同、車雲協同這樣的互聯技術，所以我們看到黑芝麻的晶元產品非常注重對互聯技術的支持。
作為一家自動駕駛晶元研發商，這一戰略將成為黑芝麻後續晶元產品研發的「聖經」。
3、定位 Tier 2，綁定 Tier 1，服務 OEM
現階段，發展智能汽車已經成為了國家意志，在政策如此支持的情況下，智能汽車的市場爆發期指日可待。
根據艾瑞咨詢的報告數據顯示，到 2025 年全球將會有 6662 萬輛智能汽車的存量，中國市場的智能汽車保守預計在 1600 萬輛左右。
如此規模龐大的智能汽車增量市場，將為那些打造智能汽車「大腦」的晶元供應商培育出無限的產品落地機會。
作為其中一員，黑芝麻智能科技也將融入到這股潮流之中，很有機會成長為潮流的引領者。
作為一家自動駕駛晶元研發商，黑芝麻智能科技將自己定位為?Tier 2，未來將綁定 Tier 1 合作夥伴，進而為車企提供產品和服務。
當然，黑芝麻不僅能提供車載晶元，未來還將為客戶提供自動駕駛感測器和演算法的解決方案，還有工具鏈、操作平台等產品。
憑借著此前發布的華山一號 A500 晶元，黑芝麻智能科技已經與中國一汽和中科創達兩家達成了深入的合作夥伴關系，將在自動駕駛晶元、視覺感知演算法等領域展開了諸多項目合作。
另外，全球頂級供應商博世也與黑芝麻建立起了戰略合作關系。
目前，黑芝麻的華山一號 A500 晶元已經開啟了量產，其與國內頭部車企關於 L2+ 和 L3 級別自動駕駛的項目也正在展開。
如此快速的落地進程，未來可期。
有意思的是，黑芝麻此番發布華山二號系列晶元，包括中國一汽集團的副總經理王國強、上汽集團總工程師祖似傑、蔚來汽車 CEO 李斌以及博世中國區總裁陳玉東在內的多位行業大佬都為其雲站台。
這背後意味著什麼？給我們留下了很大的想像空間。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑶ 為什麼別的軟體好好的知乎打字卻不行

有的軟體呀，游戲啊，要求不一樣的吧。
你的是去年買的呀，所以用的時間長了有可能是內存運行減少

也可以刷機看看。

⑷ 小磨香油和芝麻油有什麼不一樣知乎

芝麻油和香油一樣嗎?麻油?芝麻油?香油?小磨香油?機制香油?這都是一種油嗎?其實這些油品有的叫法不一確是一種油品,有的叫法差不多,但是區別可多了.就像是我們常說的麻油其實就是芝麻油,香油也是芝麻油的一種別稱哦~

根據芝麻油的香味特點可分為兩類,香油以及普通芝麻油.香油具有濃郁的芝麻香味,按榨取方法的不同分為小磨香油和機制香油;普通芝麻油則香味清淡.

小磨香油,又稱小磨油,小磨香麻油,以芝麻為原料,用小石磨研磨,水代法加工生產製取,為傳統工藝香油,是良好的調味油.小磨香油主要用以佐餐調味,也可作為一些傳統特色糕點的主要輔料.按照國家標准,可分為一級小磨香油和二級小磨香油。

機制香油,也稱作香麻油,麻油,以芝麻為原料,採用特定的工藝,經機械法生產製取,與小磨香油的用途相同.按國家的標准,分為一級機制香油及二級機制香油.
普通芝麻油的作用

普通芝麻油,即俗稱的大槽麻油,同樣以芝麻為製作原料,一般用壓榨法,浸出法或者其它方法加工製取.由於加工方法的不同,普通芝麻油的香味清淡,不如小磨香油和機制香油的濃郁香味.一般作為烹調油,也可用以調味油及製做糕點,糖果等食品的主要輔料,按照國家的標准,可分為一級普通芝麻油和二級普通芝麻油。

⑸ 支付寶芝麻信用分和騰訊信用分的區別，馬雲和騰

現在好多朋友都流行快餐文化，也喜歡把問題直接拋到知乎上來解決，其實很多媒體的報道是很專業且具有參考價值的，為避免難打字，我直接給你摘一篇過來。

難以轉化的社交數據
自2015年推出後，一直頗為安靜的騰訊徵信近期悄然對部分用戶推出信用分。
據了解，騰訊信用分從社交指數、安全指數、財富指數、履約指數和消費指數5個維度對用戶的信用進行評估。與芝麻信用分類似，騰訊信用分達到一定標准可以享受申辦信用卡、出行等特權，但目前僅對QQ超級會員開放。據悉，此次開放信用分查詢為騰訊徵信和QQ超級會員合作活動的小范圍灰度測試，目前已結束，並非騰訊信用分的正式發布。
近年來，騰訊一直大力推廣微信支付和QQ錢包，個人徵信方面卻顯得相當謹慎。在2015年獲得首批個人徵信試點之後，相比於其他試點機構，騰訊徵信動作稍顯遲緩。目前在微信App可搜索到「騰訊徵信」和「騰訊信用」兩個公眾號，賬號主體都是騰訊徵信有限公司，查看歷史消息後發現，其中一個自2016年9月之後沒有發布過新內容，另一個在2016年只推送了兩篇消息，直到今年7月才又有更新動作。
在芝麻信用、考拉徵信等試點企業紛紛展開動作，甚至連沒有獲得試點名額的京東金融、拍拍貸等機構都在涉足徵信領域的情況下，騰訊徵信為何起步緩慢？
對此，易觀金融行業分析師田傑表示，騰訊徵信在推動方面是比較穩健的，在數據覆蓋量沒達到一定程度之前沒有激進地推行信用產品，但是騰訊徵信沒有推出產品也是有原因的，第一，徵信是一個需要時間積淀數據的過程，不僅要求數據涵蓋面積廣，更重要的是包含個人數據的深度，若只有一個人的聊天數據是無法判斷信用狀況的。第二，不是所有的數據都是信用數據，不是所有的信用數據都是徵信，嚴格意義來講，通訊數據算不上是徵信數據，以通訊數據為核心的信用分也難以算做徵信分。徵信數據是需要用戶授權才能使用的，只要能聯繫到個人的信息所有權都是屬於個人信息，用戶可沒聽說過登錄通訊工具的時候有授權被採集數據。
事實上，在低調的背後，騰訊也有自己的焦慮，通訊數據使用存在爭議以及數據的弱金融屬性都是其徵信業務面臨的問題。田傑表示，微信在用戶方面的優勢是明顯的，據易觀千帆數據顯示，微信的活躍用戶接近9億，約等於全網用戶，騰訊徵信最大的挑戰在於個人信息的深度，如何獲取與個人信用相關的金融信息，行為信息才是最大的問題，只依靠通訊信息，頂多能做個風控系統。
為何騰訊選擇在此時試水信用分？背後有何考量？對此，北京商報記者給騰訊方面發去采訪問題，不過，騰訊方面表示，騰訊徵信暫時不接受采訪。
在分析人士看來，如何從單獨的支付向更深層面的金融業務推進成為騰訊金融必須考慮的問題。
數據使用合理性存爭議
有業內人士猜測，騰訊此次推出信用分可能也想在當下徵信業千億級藍海中分一杯羹。
田傑補充，近期多家機構聯合創辦了信聯，作為市場中認為最有可能拿到牌照的合資機構，大家都想在信聯獲得更多的話語權，一個有價值的產品都沒有顯然有點不合適。
在互聯網金融領域，騰訊金融與螞蟻金服的對壘最為引人關注，但後者在徵信方面動作無疑快得多，芝麻信用在銀行信用卡、消費金融公司、租房、旅遊簽證、共享單車等領域的合作已是多面開花。
不過，雖然芝麻信用在業務落地方面明顯領先於騰訊徵信，但是在發展道路上也是多次碰壁，例如，機場安檢快速通道的特權爭議、芝麻分700分以上辦理日本五年多次往返簽證無需提交銀行流水的烏龍事件等。
在分析人士看來，這其實也是徵信行業共有的問題，包括徵信應用的邊界問題，市場其他機構對徵信機構的認可問題等。

田傑認為，芝麻信用在信用服務領域做出了許多探索和貢獻，但是在信用信息的使用上犯了一些錯誤，一般認為，徵信信息只能用於市場交易中的借貸行為，用於其他生活類場景的時候一定要格外謹慎，不能把人分為三六九等，不能對他人造成損害，不能投放到一些不適合的領域。另外，芝麻信用的信用數據和風控能力也是有待持續性觀察的。近期芝麻信用與一些網貸機構展開合作，一方面是提供風控服務，另一方面是驗證自己的信用數據是否有效。相較於央行徵信系統，芝麻信用的數據還相去甚遠，且芝麻信用的核心數據來源於網購等行為數據，缺乏借貸數據，有效性肯定差了很多，所以銀行業不可能廣泛採用。嚴格來講，芝麻信用與騰訊徵信是相似的，在缺乏徵信基礎數據的背景下用大量大數據彌補風控能力，這也不算徵信。
牌照痛點
隨著騰訊徵信的入局，個人徵信試點領域的爭奪將更加激烈，不過監管的謹慎態度成為未來試點企業探索業務必須考慮的重點因素。
今年4月，央行徵信管理局局長萬存知表示，綜合判斷，八家進行個人徵信開業准備的機構沒有一家合格，在達不到審慎監管要求的情況下不能把牌照發出去。
萬存知指出，八家都追求依託互聯網形成自己的業務閉環，這樣就分割了市場信息鏈，而且每一家的信息覆蓋受限，產品有效性不足，不利於信息共享。此外，各自依託某一企業或企業集團，業務上和公司治理結構上不具有第三方徵信的獨立性，存在比較嚴重的利益沖突。
萬存知也提到信用分的問題，他指出，八家機構對徵信的基本理念和規則不了解，在沒有以信用登記為基礎的情況下，在數據極為有限的情況下，根據各自掌握的有限信息進行不同形式的信用評分，並對外披露使用，存在信息誤采誤用的現象。
田傑對於信用分的推廣也不看好。在他看來，市場對徵信的誤解頗多，徵信是記錄、共享，是債務人和債務信息的共享，比如央行徵信系統，比如算話徵信債務人信息共享平台，這些才是徵信。市場總以為買菜是徵信、聊天是徵信、闖紅燈也是徵信，這些都是錯誤的。在市場基礎信用體系建立之前，信用分都不具有普及推廣的意義。
「兩家巨頭應該規避的第一個問題就是股東背景，徵信機構需要獨立第三方機構，有這么強大的股東掌控且股東都有涉及借貸業務，本身就不能從事徵信業，但是股權稀釋又會導致動力不足，不能完全投入信用建設，這本身就是一個矛盾的問題，需要讓市場自我稀釋，達到一個股權與動力的平衡點。第二個問題就是隱私保護，個人徵信與企業徵信不同，信息更加敏感，央行徵信數據尚有違規查詢的問題，市場化的徵信機構隱私保護能力更讓人存疑。第三個問題就是推動徵信業發展，央行也多次發聲，個人徵信只能採集債務信息，很多徵信機構都不為所動，不斷打政策的擦邊球。」田傑進一步指出。「所以，監管層對徵信牌照的發放肯定是慎之又慎。」

⑹ 怎樣充FIL幣到芝麻算力

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怎樣充FIL幣到芝麻算力【提問】
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⑺ 芝麻算力挖礦賺錢嗎怎麼玩是真的嗎

我用了芝麻算力差不多半年，從去年8月份左右參加了礦機眾籌，到現在已經回本了，礦機還在繼續挖，可以賺錢！

⑻ 芝麻分最低多少分

芝麻信用分等級是這樣劃分的：

1、350-550分，信用較差，屬於最低等級；

2、550-650分，信用中等，屬於中等水平；

3、650-700分，信用良好，650分以上可以申請很多的貸款平台了；

4、700-750分，信用優秀，需要非常守信用才可達到；

5、750-950分，信用極好，這部分人是支付寶的優質用戶了。作為阿里巴巴的大boss，馬雲曾說：未來每個人都將擁有信用賬戶、金融賬戶、碳賬戶三個賬戶。而信用作為一個人的未來社會的立身之本首當其沖。

十一期間，鮮姐就實際體驗了一把信用帶來的便利；

當鮮友們在訂房交押金的時候，鮮姐憑借700出頭的芝麻信用分，完美的在飛豬上體驗了一把免押金、免排隊、先入住後付款的便利；

尤其是先入住後支付的功能，在退房時付款簡直不要太貼心，至少再不擔心被三無賓館騙了；

這還是只是鮮姐芝麻信用分低，信用分值高的更厲害；在支付寶上可以直接申請日本五年多次往返簽證，還不需要提交銀行流水單項材料；750分以上的支付寶用戶，還可以在飛豬平台申請辦理盧森堡申根國簽證（直接等同於23個其他歐洲申根國），而無需提交銀行流水單這項材料。

而且是分值越高，享受到的便利項目就越多：

當然，如果你的芝麻信用分還不到600分，可能連騎個共享單車都需要交一兩百的押金了；

畢竟直接關繫到錢包，如何提高信用分就成了用戶比較關心的問題；

在知乎上，一個題為《支付寶芝麻信用分750以上的都是些什麼樣的人？為什麼我經常買買買，芝麻信用分還不到700？》

然後鮮姐看了下，整個問題的瀏覽量達到了150萬+：

廣大網友對芝麻信用分值的關注度之高可見一斑；

但鮮姐要說的是，並不是芝麻信用分越高，支付寶用戶就越有錢；所以，別再傻傻的看芝麻信用選對象了：

關於芝麻信用
據螞蟻金服官方介紹，芝麻信用分最低為350分，最高則950分。

而目前絕大部分人的分數在550—900之間。

其中：350-550屬於較差；550-600屬於一般；600-650屬於良好；650-700屬於優秀；700以上就是極好。

超過900信用分的用戶基本很少見到，即便是螞蟻金服董事長彭蕾，信用分也只有856分：

而作為支付寶官方微博的小編，信用分比彭蕾還高3分。

所以說，並不是芝麻信用分越高，支付寶用戶就越有錢！畢竟彭蕾的收入絕對比支付寶官微的小編高！

既然信用分值高的不是土豪，那麼，芝麻信用超過750分以上的都是那些人呢？

暴露很多個人信息的人
先來說說，芝麻信用的評估項目：身份、履行能力、歷史、人脈、行為

1、身份

這個不用解釋，支付寶要從學歷等各個方面來刻畫一個自然人的圖像出來；

2.履約能力

從你

⑼ 網友曬984分的芝麻信用分，遭支付寶打臉，你怎麼看

手機移動支付現在已經成為了人們現在主要支付方式，而說起移動支付中的兩大巨頭，應該是支付寶跟微信無疑了。這兩大支付方式當中，因為支付寶有螞蟻森林和螞蟻庄園等公益項目，在生活困難的時候，花唄跟借唄幫了我不小的忙，所以個人比較喜歡用支付寶

這樣高的芝麻信用分之前的確沒見過，而這則消息也吸引了芝麻信用官方的注意力。芝麻信用官微在今天稍晚的時候通過微博提醒這位網友：芝麻信用分最高分值是950。

據悉，上一個在知乎用芝麻信用分裝X的是一位擁有890分的同學，不過相對於984分還是「小巫見大巫」了，雖然後者是假的。

據官方介紹，芝麻信用分是螞蟻金服根據用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個方面綜合計算出來的，范圍在350-950分之間，信用分越高代表信用越好。芝麻信用分一共有五個等級:350-550分信用較差、550-600分信用中等、600-650信用良好、650-700信用優秀、700-950信用極好。

⑽ 知乎知乎，知乎什麼知乎網站，知乎什麼不是天下曉得晚，地下曉得半，而是什麼也不知道，也不明白。

知乎，分享你剛編的故事

雖然上面也有干貨