算力越多

① 手機挖礦項目的造血功能是什麼

豬廠」的星球（網易星球）
網易國內最早一批推出區塊鏈技術的應用程序——星球。在星球之前網易已經推出了《招財貓》，後面被國家叫停了。星球APP現在已經可以應用商店進行下載，進入了正式推廣階段。那麼星球這款APP是干什麼用的呢？星球中定義了兩個概念：黑鑽和原力。黑鑽類似於比特幣的一種虛擬貨幣可以在後期網易平台上進行消費的兌換。原力類似於算力即挖礦的產出能力。原力越高產出的黑鑽越多，黑鑽排行榜中已經有用戶獲取了77枚黑鑽。3月27日星球APP將開放黑鑽的兌換和消費競拍，讓黑鑽本身得到價值的驗證。APP會在一段時間內產生不定數量的黑鑽，用戶只需在48小時領取即可不斷產生，後期通過積累的黑鑽進行交易，至於黑鑽本身的價值就需要後期的市場評估。

星球APP主頁面和競拍預告

黑鑽排行榜和挖礦記錄
星球關鍵詞介紹和邀請碼
公信寶（個人公信產生價值）
公信寶本身產生的定位就是去中心化的數據交易所，是一家針對區塊鏈技術專門運營而生的科技公司。旗下APP——公信寶已經有百萬級的注冊量，同時也是一款手機「挖礦」的產品。這款APP主要依靠個人信息綁定產生一個公信鏈的公共鏈，通過個人信息綁定增加算力來產出虛擬幣。產生的虛擬幣品種較多：GXS、ATM、CANDY、MAG、STC、UIP。每次產生一種不定數量的某種幣種。個人信息的綁定包含：人臉識別、支付寶／淘寶、學信網、運營商、京東、信用卡郵箱賬單、綁定GXS錢包、備份錢包。信息綁定越多算力越強產出的虛擬幣數量越多。現在公信寶虛擬幣的產出還沒有特定的應用范圍，但是公信寶本身和眾多企業合作後期應該會有不少的相關作用消費推出。

公信寶APP主頁面

相關算力獲取和說明
InsurWallet——區塊鏈保險項目
這是基於保險業務的一款區塊鏈產品，並沒有以上兩款產品來的火爆，但是這個事已經推出了相應兌換業務的區塊鏈技術應用，這一點簡直秒殺以上兩款應用。雖然APP現在僅可兌換網路支付安全險，但是這個行為就類似於當年1萬比特幣兌換披薩的意義。該虛擬貨幣產生了一定的價值。該應用也是基於算力來產生INSUR幣，算力可以通過邀請好友和簽到獲取。這款應用身份的定位很准確屬於保險項目的區塊鏈技術，但是發展方向並沒有很明確，後期發展尚需觀察。說不定後期可以兌換車險、健康險、養老險等也是很有可能的。

② 計算機硬碟越大,它的計算能力就越強,對不對

不對，硬碟越大（指容量不是體積），它存儲的數據就越多。
CPU的運算能力越強，才計算能力越強。

③ 算力是什麼意思是什麼

算力指計算能力，指的是在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。

④ 累積持幣算力什麼意思

網路虛擬貨幣，它的一個演算法算力越高得到的幣就會越多。

⑤ 顯卡算力多少一天才能挖到一個比特幣

21.5*3600秒*24小時=1857600m/天
1857600/1024/1024=1.7715t/天
一T算力/天可以挖價值4.03元比特幣
1.7715*4.03=7.14元一天

2017年以來，比特幣連創新高，昨天（5月23日），比特幣價值突破￥16000的大關，炒作虛擬貨幣，成為普羅大眾都可以參與的事情，而稍微有點技術水平的，則既炒幣，同時也開始了有技術含量的挖礦之行。

眾所周知，虛擬貨幣都有一個數值頂峰，越往後就越難挖。持續挖下去，到底虧不虧本，其實都很難判斷。因此到底怎麼挖、挖什麼才能最快的回本，本文就以目前的市場行情來對以上兩個核心問題進行研究。

⑥ 計算機晶元上晶體管的數量多的話，晶元的計算能力就越強嗎

光是比較晶體管數目似乎沒有意義吧？呵呵，性能上來說根本沒得比，處理效率已經高出5~10倍左右

⑦ 雲計算真的是集群機器越多計算能力越強嗎

理論是這樣的，具體CPU

⑧ 星雲礦場的螞蟻S9i算力是多少的按現在的收益能有多少

每天收益取決於租用的算力數，算力數越多，收益越高，也看比特幣價格，目前價格一萬塊每日收益在3-5塊之間吧。這個收益比余額寶高很多。

⑨ 人工智慧的原理是什麼

人工智慧的原理，簡單的形容就是：

人工智慧=數學計算。

機器的智能程度，取決於「演算法」。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。那麼很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極體），就形成了「輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）」

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層演算法：

A、先計算：哪裡需要計算，哪裡需要忽略。

B、然後，有針對性地計算。

——本質上，還是計算。哪有什麼「感知」！

在A步，它該如何判斷「哪裡需要計算」呢？

這就是「人工智慧」的核心問題了：「學習」的過程。

仔細想一下，人類是怎樣學習的？

人類的所有認知，都來源於對觀察到的現象進行總結，並根據總結的規律，預測未來。

當你見過一隻四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以後見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：

人通過觀察少數特徵，就能推及多數未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它「學習」的演算法，術語叫「神經網路」（比較唬人）。

（特徵提取器，總結對象的特徵，然後把特徵放進一個池子里整合，全連接神經網路輸出最終結論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的准確度；

2、神經網路層數越多，計算越准確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經網路這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做「感知機」）。但是受限於數據量和計算力，沒有發展起來。

神經網路聽起來比感知機不知道高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）有多重要！

現在，這兩個條件都已具備——大數據和雲計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應用領域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是「卷積神經網路（CNN）」，主要提取空間維度的特徵，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是」循環神經網路（RNN）「，主要提取時間維度的特徵。因為說話是有前後順序的，單詞出現的時間決定了語義。

神經網路演算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。

當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那麼，

這個世界是是有量子（隨機）特徵的，就決定了計算機的理論局限性。——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。

——機器仍然是笨笨的。

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