开放算力
Ⅰ AI开放平台名被合作方注册，华为陷商标争夺战，对华为有何影响
北京知识产权法院近日公布的一份判决显示，因为其核心芯片上的移动计算架构HiAI被合作方抢注，华为在申请商标无效并没有达到预期结果后，向法院起诉国家知识产权局，一审败诉。HiAI是华为面向智能终端的AI能力开放平台，作为曾在麒麟970芯片上创新设计的移动计算架构，该系统目前已升级到HiAI 3.0，支持多终端共享AI算力。
亮风台商标被保留的商品类别，与华为申请无效掉的商品类别非常相近，都涉及AI科技类产品，双方稍不注意就可能越界侵犯对方权益，容易导致纠纷产生。争议商标流入市场，对争议各方的发展并不利，也给商业秩序带来不利影响。” 这样分析来看对于华为来说影响是比较大的，希望可以尽快解决这个商标问题。
1，网易星球(五星)
因为网易的游戏品质大家都是知道的，所以刚出就很火，甚至一个月玩家就过百万，玩法也在不断更新中，最近会出拍卖系统。
每天登录就可以得到黑钻，完成一些小任务还可以提升算力，算力越高每天能得到的黑钻就越多。
建议多存点黑钻，不要轻易用掉，目前应用商城和苹果商店都可以下载
2，布洛克城(五星)
类似于网易星球，开发公司是公信宝，代币叫GXS，已经上了10家交易所，国内可以去okex或者otcbtc看。
游戏的玩法就是用自己的个人信息来换取算力，然后用算力来挖矿，很多人会担心自己的个人信息安全问题，其实大可不必，区块链的特点就是去中心化(谁也不属于，游戏公司倒闭了也能自动运行)，安全和匿名，没有你的私匙，游戏公司也没有权限看到你的信息。
开启自动挖矿之后，每过一段时间就会挖出数字货币，这些币也都是可以直接在交易所交易的，目前有十多种。我看了一下，目前GXS和BIG算是比较值钱的，都在10块以上，以后还会陆续增加，所以赶紧每天登录，提升算力是比较重要的。
3，流量魔盒(四星)
这个就是很传统的挖矿玩法了，注册就送一个迷你魔盒，魔盒每天都会产生魔石，魔石可以后台交易系统挂卖出去挣钱，在APP里就可以交易，目前是2元一个，也可以自己购买更高级的魔盒来提升收益(建议就用送的魔盒玩)。
每天早9点到晚11点限时开放，目前每天限5000个人认证。
4，ONE钱包(五星)
3月16号刚刚公测的一款数字钱包，目前推广中，说是钱包其实这个软件集合了交易所，聊天社区，钱包功能，闪电转账，挖矿等功能，可以说是全能。
现在注册就送2个ONE，挖矿也是挖出来ONE和ONELUCK，因为功能强大，未来可能很有前途，建议保留。
Ⅲ 如何提高数学计算能力
如何提高中考数学的计算的正确率，以下有四种方法以供借鉴：
第一，要对计算引起足够的重视。
很多同学总以为计算式题比分析应用题容易得多，对一些法则、定律等知识学得比较扎实，计算是件轻而易举的事情，因而在计算时或过于自信，或注意力不能集中，结果错误百出。其实，计算正确并不是一件很容易的事。例如计算一道像37×54这样简单的式题，要用到乘法、加法的运算法则，经过四次表内乘法和四次一位数加法才能完成。至于计算一道分数、小数四则混合运算式题，需要用到运算顺序、运算定律和四则运算的法则等大量的知识，经过数十次基本计算。在这个复杂的过程中，稍有粗心大意就会使全题计算错误。因此，计算时来不得半点马虎。
第二，要按照计算的一般顺序进行。
首先，弄清题意，看看有没有简单方法、得数保留几位小数等特别要求;其次，观察题目特点，看看几步运算，有无简便算法;再次，确定运算顺序。在此基础上利用有关法则、定律进行计算。最后，要仔细检查，看有无错抄、漏抄、算错现象。
第三，要养成认真演算的好习惯。
有些同学由于演算不认真而出现错误。数据写不清，辨认失误。打草稿时不能按照一定的顺序排列竖式，出现上下粘连，左右不分，再加上相同数位不对齐，既不便于检查，又极易看错数据。所以一定要养成有序排列竖式，认真书写数字的良好习惯。
第四，不能盲目追求高速度。
计算又对又快是最理想的目标，但必须知道计算正确是前提条件，是最基本的要求，没有正确作基础的高速度是没有任何价值的。所以，宁愿计算的速度慢一些，也要保证计算正确，提高计算的正确率。
Ⅳ 与华为合作，全球首款搭载HUAWEI HiCar的宝骏RC-6都有哪些黑科技
极简连接：无需用户主动操作，上车即完成自动连接，原理是通过车机端的蓝牙和WIFI与手机端的互联，其中蓝牙主要是起到了验证的作用，WIFI是数据传输的纽带。
日程卡片一键导航：识别用户日程信息,以卡片形式智能提醒,用户一键即可导航至目的地。
家居控制：通过家居卡片一键控制远程家居设备。
疲劳检测：利用车内摄像头图像数据、华为手机的强大AI运算能力和手表/手环的心率传感器数据检测驾驶员的异常驾驶行为，保障驾驶安全性。
视频通话：利用车的屏幕/麦克风/音响结合手机的5G通信能力,实现极致体验的视频通话。
手势识别：利用车的摄像头+手机的AI运算能力，实现手势控制音乐播放/暂停。
Android应用生态共享：将丰富的Android应用生态共享给汽车，构建用户体验在车内和车外场景的无缝流转和衔接。
未来，随着HUAWEIHiCar生态的逐步丰富，新宝骏RC-6还能实现更多功能。
写在最后：
今天，社会商业形态及模式已产生深刻变化，新宝骏RC-6通过搭载HUAWEIHiCar在实现智能网联，打造“移动智能空间”之路上更近一步。
未来，作为物联网的开放平台、万物互联的接口、全开放的生态，新宝骏移动智能空间只有接入更多智能设备，连接更多软件与平台，在智能化道路才能不断加速。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
Ⅳ 超算中心什么时候开放免费算力
超算中心的算力都不是免费开放的，需要免费算力的话目前十次方可以提供。
Ⅵ 有人了解超级算力生态吗靠谱吗是传销吗
凡是靠拉人头交资费的都是传销。只要你看看他们符合不符合这点就行了。
Ⅶ 巨闸开放之后会怎样解码Mobile AI生态丛林
从芯片萌发到多款AI产品的面世，移动AI这个话题在今年年尾变成了手机产业的主旋律。
在与很多朋友交流时，大家都会不约而同提出这样一个问题：假如华为Mate10等产品代表着移动AI的开端，那么下一步手机到底会变成什么样子？
确实，AI专项处理能力和硬件基础就像一座大厦的地基。Mate10等产品的出现仅仅是整个AI生态的开端，这之后AI会带给消费者什么惊喜，就要靠各种应用和技能开发者的奇思妙想来实现了。
在更早的时候，我们从技术逻辑上分析过这之后移动AI生态的可能面貌。而一段时间过后，我们又通过对华为手机AI领域的相关专家和负责人进行采访，获知了移动AI生态的新进程。
从很多我们耳熟能详的应用进行AI化的消息来看，云端一体化的AI能力很可能将快速酝酿出我们期待的杀手应用。
Mobile AI的能力就像一道刚刚开放的闸门，水流涌出不但带来巨大的势能冲击，体验冲撞，还将把此前不同的开发、消费与商业生态连接到一起。从这个角度看，手机的2018年，也许会成为一个令人激动的数字。
Mobile AI建立的生态图
AI只是一种基础能力，在基础能力上能做出什么花样才是消费者最终期待的东西。根据华为方面的介绍，Mate10代表的移动AI产品和平台，总共会开放三重赋能应用开发者的能力，从芯片的能力释放到HiAI架构带来的AI计算库与API，再到对主流机器学习平台的迁移，会从不同角度加持开发者，满足不同应用进行AI化，以及针对移动AI体系开发新应用的需求。
在体系化AI生态加持下，最直接的变化就是各种移动应用都可以比较容易的进入AI矩阵。很多我们大家触手可及，每天见面的手机应用，可能都会在你意想不到的角度“被AI掉”。
举个最直接的例子，大家每天都在玩的抖音和快手。这两个感觉特别大众文化的APP，都已经加入了华为开发者联盟，开始借助终端AI的加持能力升级自己的产品。
是不是有点炸裂？或者说从来没想象到快手可以和AI联系到一起吧？
但事实上却是，快手这类直播与短视频APP，突出的是画面效果上释放的瞬时震撼感。我们看到的很多脸部特效、背景特效、礼物特效等玩法，其实都需要利用AI算法来实现更好的体验升级和瞬时化贴合。
举个例子，假如我们录一个超快速动作的抖音或者快手视频，然后希望进行一个视频背景替换，把我们自己和某个大片放在一起。那么利用传统的算法和云端AI能力，往往会出现动作捕捉不充分，不能把快速运动的主角从原有背景里剪辑出来的尴尬。结果就是让本来好玩的视频变得充满瑕疵。
而通过麒麟970的终端AI任务处理能力，算法就可以完美捕捉到快速运动的人或者物体，从而施加贴合度极高的特效以及完整的背景替换效果。
据介绍，未来这类直播和短视频应用中，用AI来替换主播的脸和身体，甚至声音都不是什么难事。想一想还有点惊悚…
从目前来看，有四类应用已经开始逐渐加入Mate10背后的AI产业生态：1短视频应用，比如快手、抖音;2社交平台类应用，比如手机网络、QQ空间，借助AI来提升图片与视频的搜索和识别效率;3翻译类应用，借助终端AI实现翻译质量的提升和本地化效率;4美图类和相机类应用，运用AI加持快速准确的美颜和环境美化效果。
当AI成为某种前提条件，明显开发者的脑洞幅度会大大提升。而如此多的应用快速加入移动AI生态，或许不仅是注意到能带给固有业务的提升，更重要的是看到了移动AI的丛林化生长可能。
生长、平台、商业森林：AI为何被关注？
众多视频、社交、翻译类应用，甚至未来可能出现的游戏和电商，大量流量入口加入AI后会带来怎样的方向性改变呢？
换言之，当大家通过Mate10代表的移动AI能力开始新一轮赛跑，会在一段时间后把我们的手机变成什么样子？
从目前的AI体验提升上看，这个问题已经有了几种可能性较大的答案：
1.识别成为手机的主要能力。在采访中我们了解到，接下来最大比例的手机AI能力会集中出现在识别上。比如说上面说过的对运动物体和背景的识别，对人脸的识别等等。未来，在大量的知识图谱和计算机视觉技术成熟后，还很可能出现通过摄像头理解周遭物理环境的能力。比如地图上摄像头实景指路、识别食物卡路里和营养单位、旅行中识别古迹来一段专业讲解等等。这些能力的加入，直接把手机从记录工具变成了输出工具，带来的应用想象力是全面迭代的。
2.视频玩法的多样性。通过终端AI处理能力的加持，手机可以与各种复杂的视频计算与加持联系到一起，更多只能在PC中实现的玩法将进入手机当中。视频、直播和游戏类应用，将会把手机是否被AI加持过，给清晰的区分在消费者面前。
3.AR开始进入纪元。另一个生长空间，是AR重回视野。口袋妖怪那样的现象级应用没有持续发生，很大原因在于手机的算力无法支持更复杂的AR应用，而在移动AI前提下，手机AR对环境计算能力、复杂信息处理能力都将提升。AR将重新成为消费应用的主流，这也是2018的大概率事件。
几个端口的集合式生长，正在催生一系列新的商业机遇空间。由于被提升的是基础能力，如何在这些趋势中找到自己的机遇，将会吸引越来越多的开发者，甚至知名移动平台加入AI的生态丛林。在这些生长空间背后，提供能力支持和开放架构的Mobile AI体系散发出巨大的平台商业想象力。
通过麒麟970的NPU原点，上升到平台构建和商业森林展开，似乎是一件合乎逻辑的事。所以Mate10代表的手机AI生态可能性，自然会得到广泛的关注。
把手机变成普通消费者的AI之眼与AI之耳，也许是触屏交互之后最大的一场移动终端变革。对于手机产业的影响，当然也不言而喻。
一个小预测：Mate10在2018连接起的河网效应
不难看出，完整的生态架构优势，正在让我们购买的手机不再是一个单品，而是众多变化发生的起点。
换言之，消费者买到的并不是终端AI的完全体现，而是不断进化和学习的AI应用基础。从这个角度来看，移动AI在2018年最有可能产生的事态，是旗舰机相继搭载移动AI芯片之后，应用的AI体验开始为消费者关注和接受。随后开发者陆续加入用AI来进行功能迭代的序列，从而激发深度学习等原本距离手机平台较远的开发者加入到这个阵营中。
这个或许可以称为平台与市场之间的河网效应：在AI终端处理能力这条河道挖通后，不同方向的应用与开发能力、技术能力的水源，将会汇聚到一起，从而组成更辽阔的水域。在消费者从这块水域取水后，更多水利设施会加入其中，引导技术市场的发展。最终勾勒出新的移动AI画面。
接下来较为可能的一件事，是通过HiAI架构，Mate10代表的产品将人工智能开发、手机应用开发、视觉体验升级开发，三大开发部类整合成一个整体。我们已经看到很多应用和开发者投入新的一体化开发格局当中，未来在传感系统、算法和体验优化技术的成熟下，整个生态群落将进一步完善。
在2018的AI终端大年里，华为代表的Mobile AI与智慧手机战略将可能迎来实质意义的迭代。有意思的是，在这个其他品牌缺乏终端AI能力的在这个市场间错期里，智慧终端的上扬和竞品在AI上技术能力不足，将为华为留下一个空窗。
国产手机开始挑战IoS开发生态和苹果品牌的先导地位，也许这就是最好的机会。
(文/脑极体)
Ⅷ alpha-go的计算能力等同于多少台服务器
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这么说吧：1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机，而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序，最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍？”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准：每秒浮点运算次数，为了方便起见，我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑，说人话的话，浮点运算其实就是带小数的四则运算，比如1.2加2.1就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话，那么我们估计这会儿你早就心算出结果是3.3了。不过这对计算机来说，这个问题没那么简单。
我们知道，计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1就是1，2就变成了10，3是11，4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器，但它也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法，用0和1表示一个0.1……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单：0.1可以看成是1除以10的结果，我们想让计算机计算一个带小数点的数字，只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来，计算机在处理小数点的时候，就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说，它的计算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深蓝能在每秒钟里计算113.8亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子弹的第一台通用计算机ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看来，深蓝的性能怎么样？三个字：弱爆了。单就PC中使用的CPU来说，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成，今天最普通的集成显卡，其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下，深蓝这种上个世纪的超级计算机，就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平？我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS。也就是说，深蓝要在性能上增长到自身的30万倍，才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说，这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年，深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑，我们才能比较出这20年里，我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文， AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述，谷歌利用这台计算机，让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外，对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的，我们只要找来竞争对手的计算机数据比较，就可以了解到大概了。
比如说去年12月，阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS，而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么AlphaGo所驱动的硬件，性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完，AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子从“单机版”不到职业二段的水平，跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍？估计这会你已经得出答案了：2.5万倍。从这个角度，我们也能看出来，围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏，以至于计算机的性能需要20年的提高，才能在象棋上战胜人类后，再在围棋棋盘面前，坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑，而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛，无论谁输谁赢，我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技，我们到时候会在最前方，带你迎接这个新纪元的第一道曙光。
Ⅸ 高通发布自动驾驶平台，预计2023年装车量产
1月7日，高通正式发布全新的自动驾驶计算平台——SnapdragonRide平台。该平台包括安全系统级芯片、安全加速器以及自动驾驶软件栈，能够满足最高L4/L5级自动驾驶的运算需求。高通宣布该平台将于2020年上半年交付给汽车制造商和一级供应商进行前期开发，预计搭载该平台的汽车将于2023年投入量产。
解读：早在2012年，高通就进入了汽车芯片领域。截至目前，高通在汽车板块的订单金额累计已达到70亿美元，而在两个月前，这一数字还是65亿美元。
不过，之前做的芯片都是通信及娱乐类芯片。在这次的发布会上，高通方面的透露，其发力自动驾驶芯片，也已经有四年多时间了。高通在2017年拿到了加州的自动驾驶测试牌照，该项测试的目的正是为了验证其芯片。
当前，自动驾驶芯片最大的一个痛点是很难实现算力和功耗的平衡，而高通从一开始就决定利用其在手机芯片产业的积累做高算力、低功耗的ASIC芯片。高通这次发布的L4级自动驾驶计算平台SnapdragonRide，搭载了两颗自研的自动驾驶处理器ML（ASIC）、还集成了GPU、CPU。
SnapdragonRide平台可在130W的功耗下达到最高700TOPS的算力。若这一规划能变成现实，那高通的自动驾驶方案在算力上还是挺有竞争力的。如与特斯拉Hardware3.0的144TOPS/72W相比，高通的产品能效优势很明显。，
目前已量产方案中，算力最强的是华为的MDC600，算力为352TOPS，但功耗也高达352W；其次为英伟达的DrivePegasus，算力为320TOPS，但功耗也高达500W。
据规划，英伟达基于下一款自动驾驶芯片的Orin的计算平台AGXOrin的算力可达2000TOPS，但功耗也高达750W，这种功耗，几乎无法应用于量产车。
相比之下，高通的自动驾驶计算平台不需要风扇或液体冷却系统散热，而是通过更简单的被动风冷系统，从而达到比较高的可靠性。
SnapdragonRide平台还将芯片减配，变成算力在60-120TOPS的L2-L3级自动驾驶解决方案，或者算力为30TOPS的ADAS解决方案。在这次CES上，高通与通用汽车就ADAS业务达成了合作。
在商业模式上，高通的做法比较开放，既可以提供全栈式解决方案，也可以只卖芯片，算法及传感器方案之类的由客户自己去处理。
今后，V2X芯片也会是高通在汽车业务上的重要收入来源之一。
此外，高通还通过其Car-to-CloudService为车企提供云计算、OTA方面的技术支持。值得一提的是，其Car-To-CloudSoftSKU支持芯片组的安全升级。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。