算力供需

Ⅰ 一餐外賣有哪些隱藏的利益

每增加一個訂單，系統要在毫秒內計算出最優路徑；高峰期每小時需執行約29億次的演算法……看似是體力活的外賣業，實則囊括了諸多前沿技術，是人工智慧的生動應用。一餐外賣中蘊藏著多少「計算力」？對此進行了調研。

外賣有時也「看天吃飯」 數據計算有瓶頸

也許很難想像，天氣竟是影響智能調度非常重要的因素。難道物流還怕下雨或刮風嗎？其實不然，這裡面有個精準度的概念。

面臨巨大數據體量和毫秒級決策時，任何細微的變化都能產生放大效應。外賣配送要求系統在毫秒內為騎手找到最優路徑的概率達到97%，包括小范圍內的雨量、風速以及與之相關的道路積水、騎手運力等指標都要盡可能精細。

「我們較難精確判斷出暴雨將如何影響騎手速度。而在這類天氣中，突發事件概率上升，訂單量往往成倍增加，帶來較大供需缺口。」何仁清說，這類情況下，外賣平台通常通過用戶引導、接力配送等方式，緩解調度和計算壓力。

天氣指標只是影響算力的一個因素。在數據計算中，面臨來自數據提取、硬體運行、計算能力等一系列挑戰，也需要演算法之外，來自產業整體的協調配套能力。

工信部信息中心副主任李德文說，目前我國數據整體存在質量不高、價值利用率低等問題，在新型計算平台、分布式計算架構等方面仍與國外存在差距。數據與產業融合、產業之間數據打通等，都需要進一步提升。

系統也和騎手學習 「人工+智能」是方向

再聰明的「大腦」也需要不斷進化。讓外賣配送更智能，也應加強系統本身的學習能力。

何仁清說，當前，外賣配送主要依託於地圖和導航，然而市面上的導航模塊並不能滿足需求，在加強地址解析模塊，修正導航和定位的同時，也依靠騎手標注和反饋。「比如，依託騎手行為數據，系統會得到更加精確的信息。當騎手執行新線路時，系統會記錄且學習。」何仁清說。

沒有人力支撐，難談算力發展。「人工+智能」將是大數據應用發展的主流方向。

李德文說，目前大數據應用還有很大成長空間，尤其需要注重人工對技術偏差的糾正和對模型的完善，加強數據與行為之間、數據與人之間的不斷學習，提升服務智能化和決策精準度。

大數據把握好才能賺得多。

消息來自央廣網。

Ⅱ 中供出貨是什麼

中供出貨是一個專業的招商出貨外宣互聯網平台，致力於鏈接貨源與渠道場景，讓優質豐富的產品資源得到高效精準的分發，促使消費場景創造價值。
中供出貨鏈接80家社群團購，90家社區團購，100家網紅直播基地，500家自媒體，3000+高校渠道，7.5萬家經銷商渠道，30萬創業達人，150萬家線下門店，利用大數據、演算法、雲計算等底層技術支撐，通過數據+算力+演算法相結合的運作模式為平台客戶進行賦能。中供出貨入駐企業主要涵蓋酒類、休閑烘焙食品、飲品、乳品、調味品、冷凍食品、茶葉等十大行業門類，從此招商出貨、拓渠道不再受疫情、時間和空間的限制，為源頭商和渠道商提供在線實時產品信息展示、會議商談、買賣高效協同、供需精準匹配、信息鏈接共享等服務，將全面助力企業拓展市場，降低合作業務成本、提高決策效率、提升品牌競爭力。

Ⅲ 比特幣ETF是什麼

ETF的全稱是 Exchange Traded Fund，中文翻譯為交易平台交易基金。它是一種遵循基礎資產或一籃子資產的價格行為在交易所上市交易的、基金份額可變的一種開放式基金。一些ETF以現金為支持資產，而另一些則用實物資產本身作為支撐。ETF是在金融市場非常受歡迎的一種金融衍生品。
簡單來說，比特幣 ETF 追蹤的就是比特幣的價格 ，比特幣 ETF 的價格漲了那麼比特幣的價格就漲了；相反若比特幣的價格降低了，那麼比特幣 ETF 的價格就下降了。比特幣和比特幣ETF的區別在於我們不用擔心自己錢包里的比特幣會被黑客盜走，不用擔心自己的比特幣應該存放在什麼地方。這是在技術層面上的一種促進作用，購買了比特幣 ETF 我們就不用再去學習如何在電腦上操作比特幣了。

Ⅳ 為合理用電,緩解電力供需矛盾,我市從5月1日起在部分地區試行峰時電價計算方法,即居民戶8點到21點期間用電

1.居民用峰谷電價計費方式的電費:0.55X+0.3(100-X)
2.0.55X+0.3(100-X)=0.52*100 解得X=88
假設冰箱每小時耗電數相同，沒有實行「峰谷電價」：24*0.52=12.48，實行「峰谷電價」：,
11*0.3+13*0.55=10.45說明採用峰谷電價的計費方法後的確省錢。
3.合理化的建議 ：通過對家庭全年用電情況分析，目前峰谷比例較好，實際電價已經低於居民平均電價，不僅使家庭合理減少電費支出，同時也為節能減排作出積極貢獻，建議大家繼續保持低谷用電比例，為緩解電力"削峰填谷"壓力發揮了更大的作用。