3t算力

1. 生物質燃料鍋爐，目前額定蒸汽壓力4t/h，請問怎樣計算改為3t/h後是否能夠支持正常運行

不是簡單的減少1/4進料就行的，原先與4t/h匹配的鼓風、引風機都要用變頻器重新調一下，否則你按原先3/4量計算的生物質顆粒燒起來肯定供不上。
進風多，引風快，會導致熱量散失的比預計的要多，所以這塊也要相應的做調整。

2. 家用電腦挖礦能挖多少錢

網頁鏈接貼吧舉例：

我們來算算顯卡挖比特幣的收益

假設你是HD 7950好了，根據中關村在線的資料，近似是500MHashs/s

HD 7950 算是挖比特幣比較給力的顯卡了，算力500MHashs/s，折算成0.5GH/s。顯卡我算你現有，不用買；
HD 7950 的滿負荷功耗是210W，顯卡挖礦是滿負荷工作，電費算0.6元/度；
我算你連續挖180天，也就是半年，24小時開機哦，你要祈禱你的電腦不會因此而掛掉；
難度系數，比特幣難度一直是增加的，一般計算都是按11天30%遞增的，我算少點，11天25%遞增

好了，參數都齊了，計算!
計算中……

咦，出來怎麼是負數？

因為，你需要為你挖礦的顯卡支付電費。
而每天又沒有比特幣產出，因為你算力太低太低了。


假設你顯卡是HD 7950，算力是0.5GH/s。
目前200G的ASIC礦機已經到淘汰邊緣，因為3T礦機已經在市場上若隱若現了。
但，就算是快淘汰的200G礦機
200/0.5 =4000倍
它也是你HD 7950的0.5算力的4000倍

3. 雲算力挖礦的收益如何推薦投資嗎

大家知道，比特幣本身作為區塊獎勵是免費的，只要你有礦機就有機會挖取比特幣，但是買礦機挖礦不僅投資成本高而且面臨的電力費用也是不菲的，比特幣還沒挖到，就要支付一筆高昂的電力費用。在共享經濟體制下，也出現了很多的專業的挖礦平台，用戶通過在這些平台上購買雲算力來獲得比特幣，那麼雲算力挖礦到底能不能賺錢呢？.png

比特幣在創世之初每10分鍾就會產生一個區塊，而挖礦的終極目的就是爭奪這個區塊的記賬權，誰搶到了記賬權就會有比特幣獎勵。所以挖取比特幣的數量和礦機的數量息息相關，只要礦機的數量足夠多，那麼挖取比特幣的數量也就越多。.png

如果在二級市場購買比特幣，投資回報率十分有限，除非比特幣出現2017年暴漲的情況，但是從長遠來看比特幣還是有非常大的投資前景的，所以在選擇挖礦平台是最好選擇大的平台，算力蜂就是我國最大的挖礦平台，目前在全國擁有八大礦場（四川、雲南、新疆、甘肅、貴州、內蒙等地），有30萬台礦機和60萬人用戶，均可實地考察，平台挖取的比特幣也是十分穩定的，而且現在注冊就送價值3000元的10T算力，隨時可以提現，投資回報率達400%以上，加入算力蜂，0元帶您輕松挖取比特幣。

4. 目前手機處理器那個比較好

首先，先從蘋果A12這款晶元開始，這款晶元是世界第一款可以量產的7nm晶元，這款晶元擁有69億個晶體管，對比它的前輩A11，A12仿生晶元在CPU運行方面，要超過A11百分之十五左右，在GPU上則超過更多，比A11多出了百分之五十左右。A11神經引擎每秒運行6000億次，而A12每秒運行的次數為5萬億次。可見在性能上A12比A11有所提高，但能耗方面卻減少了百分之四十。

之後再說麒麟980處理器，這款晶元是世界上第一款發布的7nm處理器，這款處理器也擁有69億個晶體管，麒麟980在手機晶元上集成雙核NPU提高了AI的算力，也支持更加豐富的AI識別場景，運行方面上比上一代麒麟970提高了百分之二十左右，GPU比上一代也高出了百分之四十六。

對於這兩款都背負世界第一名頭的晶元性能比較的話，蘋果對於晶元晶體管的密度提高了1.6倍，對於晶體管的數量上與華為麒麟980相當，在智能神經元NPU來看，A12採用的是8核心配置每秒運行5萬億次，這個數據在今年也超越了麒麟處理器，由此可見華為麒麟980還是距離A12是有一些差距的。

雖然麒麟980在性能方面要遜色於A12處理器，不過縱觀往年，麒麟970還在與驍龍835性能相當，而如今對於工藝技術方面已經可以與驍龍855和A12相抗衡了，在此也能看出麒麟處理器的成長速讀之快，如果給華為一些時間，相信超越蘋果的晶元技術也並非不無可能。

再看價格方面的對比，這兩款晶元應用的旗艦手機型號是蘋果xs與華為Mate20，雖然華為Mate 20還沒有推出，不過也不可能超過蘋果手機XS的價格了，所以，在價格方面，Mate20則更有優勢。

A12晶元與ios系統可以說是這個品牌最後的防線了，這個品牌的屏幕已經被三星完克，到最後放棄了LCD而使用OLED屏幕就可以看出，在照相拍攝方面iPhone x不如p20pro，在續航方面就更不如很多國產手機了，在外觀方面很多品牌已經不再追求仿蘋果外形了，華為在努力超越，蘋果在努力保持，而因此帶來的快速技術進步，則更能讓手機的使用者因此受益。

5. 1500-2000之間推薦買什麼手機

第一名，魅族16T

魅族16T搭載驍龍855處理器，採用6.5英寸三星AMOLED屏幕，厚8.3mm，重183g，擁有鯨躍藍、日光橙與湖光綠三種配色。


魅族16T採用6.5英寸三星AMOLED E3新材料護眼屏，擁有100%的DCI-P3色域覆蓋與100000:1的對比度，峰值亮度為600nit，搭載光學屏下指紋。魅族表示，相較魅族16s，魅族16T屏幕更大但功耗降低5%，新的護眼材料藍光過濾能力則提升了38%。


魅族16T搭載高通驍龍855處理器，採用X24 LTE高通基帶，全系標配UFS 3.0，擁有最高8GB+256GB組合，內置4500mAh電池，配備雙揚聲器、線性馬達與3.5mm耳機孔，支持OneMind 3.5與游戲模式4.0，後續還將支持騰訊游戲預載入資源包。


魅族16T前置1600萬像素攝像頭，採用三星3T2感光原件，支持人像模式、前置HDR、逆光模式和自拍超級夜景，其面部解鎖僅需0.2秒；魅族16T後置12MP+8MP+5MP三攝組合，支持2.5cm超微距攝影、AI場景識別、超級夜景以及人像模式。


魅族16T運行全新的Flyme 8系統。該系統使用了輕若有靈的設計風格，搭配靈動壁紙和全新圖標給你煥然一新的感覺。同時擁有全新夜間模式2.0、Aicy語音助手、小窗模式等等。

推薦二，榮耀20S

榮耀20S配備了7nm麒麟810處理器、3750mAh電池、支持20W快充，6-8GB內存，支持MagicUI系統，方舟編譯器、GPU Turbo3.0等一應俱全，還有私人「健康營養師」和「美容師」等應用。



拍照方面，榮耀20S配備了3200萬像素前置AI攝像頭，支持千人千面的美顏、得益於超強AI算力的人景分離和高感光人像演算法、AIS超級夜景在前置自拍上的搭載、笑臉抓拍等拍照模式。

榮耀20S後置搭載4800萬超廣角AI三攝，帶來更多便捷和可能。4800萬、超廣角、微距，每個距離都能清晰捕捉；AIS手持超級夜景2.0，白天或晚上都能拍出美好。榮耀20S還是一台為年輕人准備的Vlog手機，視頻美顏、EIS智慧防抖、視頻廣角等新功能，讓你毫無壓力地邊走邊記錄。

6. 比特幣挖礦什麼意思

比特幣挖礦，是一種利用電腦硬體計算出比特幣的位置並獲取的過程。

挖礦是在比特幣系統中進行記錄數據的一個激勵過程，在比特幣系統個人用戶通過利用CPU或者GPU進行哈希運算，當計算出特定的哈希值之後便擁有了打包區塊的權利。

而為了獎勵這個用戶進行打包區塊，系統就給予一定的比特幣作為報酬。因為這個過程很像現實生活中「挖礦」所以大多數人就把這個過程叫做挖礦。除了比特幣外，其他的電子虛擬貨幣也可以通過挖礦獎勵獲取，如以太坊、門羅幣等等。

(6)3t算力擴展閱讀：

挖礦風險：

1，貨幣安全

比特幣的支取需要多達數百位的密鑰，而多數人會將這一長串的數字記錄於電腦上，但經常發生的如硬碟損壞等問題，會讓密鑰永久丟失，這也導致了比特幣的丟失。

2，系統風險

系統風險在比特幣這個裡面非常常見，最常見的當屬於分叉。分叉會導致幣價下跌，挖礦收益銳減。不過很多情況表明，分叉反而讓礦工收益，分叉出來的競爭幣也需要礦工的算力來完成鑄幣和交易的過程，為了爭取更多的礦工，競爭幣會提供更多的區塊獎勵及手續費來吸引礦工。風險反而成就了礦工。

7. 3T科技的企業理念是什麼

工業互聯網的發展，交織著三條主線： IT（信息技術）、OT（運營技術）與CT（通訊技術），一條線是以OT為代表的設備、自動化與工業協議的發展，這其中包括PLC、乙太網、感測器；一個是IT為代表：包括軟體、互聯網的發展，以至到雲計算、大數據和人工智慧。第三條線，則是以CT為代表的通訊技術和晶元技術。這是一個CIO的3T融合。
可編程式控制制器PLC的誕生，是一個影響深遠的工業發展節點。1969年世界上第一台 PLC：Modicon084， 開啟了工業控制的 PLC 時代。這個事件如此深遠，以至於在德國工業4.0的演變史上，將其作為第三次工業革命的肇始。PLC是一個軟體編程、晶元技術、自動化技術的完美結合。在自動化世界上，沒有哪個單一發明能對製造業有如此的影響。
它徹底地改變了機械與電氣自動化的進程。
從物物的連接與控制而言，PLC可以看成是一個劃時代的源頭。細想起來，這也看成是物聯網的肇始。PLC可以看成是最早、也是最成功的一次3T融合。
隨後是一系列的自動化領域、IT領域和CT領域的交織發展，ICT首先完成融合，成為一個統一的名詞。而隨著GE提出的工業互聯網（Instrial Internet），2012年可以看成是工業互聯網元年。3T融合的傳奇將再次改寫。可以說，工業互聯網，天生就是一個交織的結果。缺掉任何一個環節的發展，都是不可想像過的事情。

上圖中列舉的事件，既有在技術上的突破，也有企業對行業的啟發性理念和行為（如並購）。這也說明了工業互聯網是無法單純從技術角度去理解，反之如果要完全落實工業互聯網的價值，也絕不是單純地採用技術升級就可以實現的。

CT、IT和OT的3T融合，終於成就了一代天驕：工業互聯網。無論是幫助企業優化運營、跟蹤和分析設備，還是完成預測性維護，以及提高企業的實時決策，大量的設備相連有了真實的意義，工業數據開始大放光彩，工業互聯網終成成果。
一網到底的革命
2017年對於傳統自動化市場而言，是充滿新意的一年。數字化技術的出現，使得電氣化、自動化都成為過去時，自動化正在與軟體緊密擁抱，走向一個數字化的世界。而IT與OT的融合，在備受關注的同時，出現了一個標志性的事件：2017年，工業乙太網的市場份額，在自動化歷史上首次突破現場匯流排，成為最為重要的工廠級的通信系統。
更快的發展是發生在更早的2016年。根據HMS 2017年2月發布的工業網路市場份額報告顯示，工業乙太網的增長速度比往年更快，增長率為22％。工業乙太網現在佔全球市場的46％，而去年為38％。在具體的通信中， EtherNet / IP和PROFINET份額最大。與此同時，現場匯流排則大幅度降低，從58%降低到48%。

而在2018年的數據表示，工業乙太網首次超過現場匯流排，占據了新安裝節點的52%(去年為46%)，而現場匯流排則佔42%(去年為48%)。工業無線則反應平平，進展不大。

多少年來，自動化市場一直在傳說著「一網到底的革命」，也就是將上端、成熟度很高的商業乙太網系統，直接接入到廠房設備的底層。隨著工業乙太網成為最重要的工業通訊系統，這次被很久期待的革命，終於在工業互聯網時代，得到全新的突破。

人聯網、物聯網與物不聯網
就物聯網的邊界而言，大概可以分為三種：人聯網、物聯網、物不聯網。人聯網，也就是消費者互聯網，與互聯網相連的各種裝置：從PC到手機。
物聯網則是由各種帶有感知和通訊的泛在智能終端，但這些終端並不與直接與人進行交互。它們可以感知一些參數，然後進行處理或者分析。在工業領域，這個過程從RFID試圖建立物體之間的聯系開始，到機器通訊M2M，一直到物聯網IoT，物體之間的各種關系，從識別、通訊到交互的方式，都在不斷地被嘗試。

還有大量的是「暗設備」，這屬於沒有IP地址的連接設備（例如射頻識別RFID、一維碼）。它們已經存在很久了，這本來不屬於物聯網，從「物聯網」的邊界而言，可以稱為「物不聯網NIoT（Not Internet of thing）」。

值得意味深長的，替代或者激活這些設備，將這些「物不聯網」帶入一個光明的世界，反而成為物聯網的重要任務。
工業互聯網攪局
隨著GE提出的工業互聯網Instry Internet，以及工業4.0的迅速崛起，智能製造引起廣泛的討論和場景細化。加上數字化、物聯網技術、ICT技術的快速發展，在這種大背景下，物聯網的陣營開始分化，從工業的實踐角度而言，出現了物聯網在工業領域的快速演化局面。
首先是為了便於區分面向消費者2C和工業界2B的製造業，出現了消費者物聯網CIoT與工業物聯網IIoT開始分類。類似像海爾家電、三一重工的根雲，都分別是面向了人和工程機械。
換言之，物聯網可以分成兩部分：一部分是工業物聯網；一部分是消費物聯網。
值得注意的是，對於智能零售、醫療保健、智能建築、智慧城市、智慧農業這些領域，在中國的語境下，放在「工業物聯網」的籃子會顯得非常勉強，不妨可以看成是消費者物聯網、工業物聯網以外的其他物聯網領域（國內有把這些叫做「產業互聯網」的沖動，不過這個詞，似乎一直沒有得到主流上的認可）。
其次「物不聯網」的設備，被通過各種協議、網關、數采系統廣泛激活，意外形成一個明亮的百花含苞待放的局面。眾多的暗啞設備、終端、電器等「產品孤兒」被開始激活，並進入聯網狀態。大量不具備網址的終端，則通過其他方式也作為數據資源的一部分。
更重要的是，隨著智能手機的迅速崛起，人作為一種被高度畫像的用戶，呈現了巨大的商業價值。
無論是輿情分析，還是行為描述，都成為消費者物聯網和工業物聯網的關注對象。
這個時候，工業互聯網，作為一種整體資源的面貌，重新登場，它了人的要素、消費者產品、聯網設備、不聯網設備——這是中國人賦予「工業互聯網」的含義。在當前的整個工業互聯網世界中，既有人聯網的一部分，也有工業物聯網，也有簡單的設備連接。

工業互聯網與工業物聯網，在絕大多數被二者混用。但實際上，二者是有區別的，例如工業物聯網無法使用人們最熟悉的http協議。http這種互聯網最重要的基石協議，對於工業級的要求而言，實在是速度太慢。換言之，http只適合工業互聯網，而不太適合工業物聯網。因此工業物聯網與人聯網的邊界部分，出現了大量http的場合，這就只能用工業互聯網的內涵來解釋了。

如果要簡化局面，可以簡單地說，工業互聯網由人聯網的一部分、消費物聯網、工業物聯網和大量無IP的連接設備所組成。這個工業包含哪些？可以有「重一點」的產業，例如機械製造業、油氣和交通同等；其他也有輕一點的應用，如智能城市、農業等。因為後者也需要很多的工業級的應用。
還要簡單談一下與工業4.0的關系。工業4.0中所有跟物聯網相關的應用，都跟工業互聯網相關；但不是所有的工業互聯網應用，都可以歸到工業4.0。
工業互聯網的典型應用，也不都是在機器上，包括照明、智能交通、智能機器應用、工廠控制、廠房應用、狀態監控，以及其他農業、電力設備上的應用。
邊界的啟發
這些概念的區分，在邊界上其實並不容易劃分得很清楚。例如許多人聯網，本身已經跟3C電子產品建立起來，例如可穿戴設備、手機、智能家居等。實際上，像智能汽車、智能家居、智能健康設備，這些可能一半可以屬於消費物聯網，一個也屬於工業物聯網，但二者跟人聯網都是有密切關系的。
然而，邊界交叉是非常有意義的啟發。尤其對企業的戰略而言，需要確認和找尋自己最合適的邊界。很多重要的事情，往往都發生在領域交叉的地方。這也是為什麼不同領域的供應商，會頻繁發生各種跨界的原因。ICT廠商、跟IT廠商和自動化廠商，以前完全不同的領域，現在在同一個屋頂下討論數字製造的話題，這是工業歷史史上從來不曾有過的事情。
當下還是一個各家廠商仔細識別邊界的時代。企業需要明確劃分自己的戰略位置。就這一點而言，海爾的路徑選擇似乎頗為糾結。一直在努力倡導大規模個性定製的CosmoPlat像是站錯了隊，它看上去是要做一個消費者物聯網，但它卻在積極地跟生產掛鉤，與它的「互聯工廠」緊密地綁定在一起，走工業物聯網的路子。這是目前看到的唯一一家積極地把消費者物聯網和工業物聯網直接連接起來的嘗試。歐洲最大的家電集團博西華的消費者物聯網嘗試，跟他們在工業物聯網的嘗試試，迥然不同。而汽車巨頭們在選擇車聯網的嘗試，也跟他們工廠生產的工業物聯網，謹慎地進行了區隔。
工業數據是充滿活力的問題青年
多年以來，設備的眾多數據，並沒有被重視。它們只是隨意地被「扔在車間里」，或者任其自由地「揮發在發動機」旁邊。工業互聯網的發展，帶來對於數據價值的渲染。根據Garter在2016年的預計，在隨後的幾年中，40%的數據將來自感測器：手機、車聯網、家電，也包括機器、大設備如電網、飛機和油氣設備等。這使得工業大數據分析，一度被認為是解決工業問題的一把利器。
然而工業數據，卻是一個又臟又黑又活躍的問題青年。其主要表現在六大症狀：數據很臟（必須大量的演算法清洗，才能有可用數據）、頻率不同（現場觸發的頻率非常不同）、海量、大小（數據的容量大小不一）、種類很多（各種異構數據源）、跨學科導致的關系復雜 （數據機制來自「機光電熱磁」等不同學科領域）。

從這個角度看，工業數據的存儲，哪裡有什麼價值，簡直就是一個深不可及的海下油田。或許也有寶貝在裡面，但你絕對不想進去探險。

工業軟體才是硬道理
既然只有一部分數據有用，大部分都是沒有節操的噪音。這就帶來了一個關鍵性的問題，深藏在海底的工業數據如何開采，才能變成為石油。
答案是，行業知識才是專業鑽井隊。
這就回到了GE最早提出來的工業互聯網，非常強調的一點，就是「先進分析」。先進分析不是單純的數據分析，而是以領域知識為基礎，將晶元的算力、工業軟體，與自動化、材料特性都結合到一起的先進分析。先進分析

可以說，工業互聯網最重要的是「機器、計算機和人，能夠集成起來，進行數據分析，從而改變商業產出」。無知識，不數據。沒有良好的工業基礎，工業大數據和人工智慧都是紙上談兵、空中樓閣。

然而工業技術的知識化（或者稱為「工業技術軟體化」）則要難得多，這是知識工程、知識管理幾十年夢寐以求的目標，但看上去效果非常不好。製造業企業里最難做到的就是暗默知識的轉化。而這個問題，即使在PC時代，一樣解決的不好——如果說它幾乎沒有成功過。現在放到了移動互聯的時代，「知識化」的困境依然不容易突破。
看上去當前有了更樂觀的了理由，BAT巨人和眾多中小初創公司，都攜人工智慧的核彈級威力，進入這個局面。
然而，工業技術並不會因為演算法的湧入而失去其固有的工業復雜性。工業技術的表達，仍然有其自身的規律。GE、西門子等原有的工業技術積累，依然是巨大的壁壘。即使在所謂的開源、開放的平台上，仍然是存在各種巨大的知識「黑盒」，很難探得究竟。BAT的攪局，只有一個結果，那就是挖走了大量的製造業本身已經稀缺的IT人才，去從事很多更加容易的建模和演算法，對於工業軟體而言，這更多的是一種釜底抽薪的行為。
深度挖掘復雜工業數據，這個骨頭對中國工業而言，必須啃下去。中國製造甲方、乙方（開發商）的角色，必須更加「戰略性」的通力深度合作。數據分析方法與工業機理知識的結合，是一個甲方乙方攜手共進的結果：甲方需要成為「乙方中的甲方」，進行「知識扶貧」工作。這是一個巨大的挑戰。
工業互聯網平台的集成
工業互聯網，是物聯網最為重要的板塊，許多應用場景遠遠超於消費者應用。根據IDC的判斷，在2016年有將近60%的物聯網預算，是用在了製造業 ，達到了1020億美元，其預算是排在第二位的交通運輸行業的兩倍。這些花費，主要是用在生產運行、工廠資產管理與維護、設備服務這三個方面。這些費用，都是希望最終能夠將數據變成可以執行的智能。
這作為工業互聯網的美好未來，走起來卻是來路漫長。它需要解決眾多不同的設備介面、處理一個一個不同的軟體環境，使得各種物聯網設備、軟體應用都能夠使用。工業互聯網平台，正是這樣一個集成平台
根據信通院白皮書，將分為邊緣、基礎設施IaaS、平台PaaS和應用SaaS四個層面。換一個更加純粹的角度，可以將工業互聯網切分為五個層級，分別是設備端、連接、軟體中間件、應用、場景服務。

由於每個層級，都有各自的解決方向和大量的場景。這就使得工業互聯網平台的表述，看上去充滿了各種歧義。然而這並不妨礙企業的雄心勃勃地嘗試，因為工業互聯網平台是一個巨量的企業級的市場。在平台之上，則有眾多面向場景的應用開發。根據IDC在2017年11月的數據，到2020年底，物聯網應用中的50%，將是基於企業級的應用。這些應用整合在工業互聯網平台上，基於復雜分析的能力，為工業提供更高的價值。

如此充滿前景，自然就會有幾百家大大小小的供應商聚集在此。真是一個擁擠之地。
不過如前所述，工業互聯網平台仍然是一個過於龐大的概念。如果可以再仔細分解一下，至少兩個平台是頗為引人注目的。一個是工業互聯網應用的使能平台AEP（Application enable Platform）。它可以將不同的軟體功能模塊，統一到一個平台之上，並且輕松完成編譯、封裝和分發。類似PTC的ThingWorx、天津宜科的工業APP開發工具，就是充當了這樣的角色；另外一個則是設備管理平台DMP（Device management platform），這是以前自動化廠商通過各種協議，深挖壕溝封閉對方的傳統戰場。然而設備廠商或者業主也開始自己行動起來，將不同的設備進行連接。例如樹根互聯、石家莊天遠正是走這樣的路線。如果進一步還可以細分，還可以找到邊緣平台（Edge Platform），現在ICT廠商正在這里深耕細作，意圖在連接端找到儲存和計算的突破口，例如華為的OcceanConnect。
細細觀察當下工業互聯網平台的建設，許多起步的階段，都是在這幾個領域深紮根基。
根據美國MachNation的預測，直到2025年以前，工業互聯網平台都是一個兩位數高增長的領域。根據作者的綜合統計分析，工業互聯網平台大約為10億美元，占整個工業互聯網領域1%的市場份額。雖然市場不大，但卻呈現出巨大的魅力：因為數據石油的價值還遠遠沒有開始計算呢。所有的爭搶，都要為了下一步的布局，而更好、更快、更便宜的部署和開發，將是考驗工業互聯網平台的根本法則。
許多大型的製造企業也開始整體轉向工業互聯網平台戰略。日本也找到了將OT、IT和CT融合的最佳時機。例如日立在2017年9月宣布成立Hitachi Vantara，作為一個新的業務實體，為工商企業提供數據驅動解決方案。 這家新公司將Hitachi Data Systems數據中心、Hitachi Insight Group物聯網和Pentaho商業智能業務，一起打包成Hitachi Vantara的單一集成業務，以發揮日立在運營技術（OT）和信息技術（IT）方面的能力。而Lumada 2.0版本（Hitachi的物聯網平台，獨立的商業軟體產品）也同時發布，通過增強的人工智慧（AI）、機器學習和高級分析功能進行了全面更新。
在這種大背景下，看看富士康今年2月的閃電IPO以及推出的BEACON平台，就不足為奇了。

8. 購買的T數等於算力大小么為什麼需要有效算力持續增長

購買的T數實際上是獲得的有效算力的最大上限值，但不意味著買入即獲得有效算力。假設你購買100T，有效算力會從0開始線性增長，收益也會隨著線性增加。如果封裝了50T的數據，表明你當前的算力為50T，而非100T。

全網的有效處理持續增長，如果節點的有效處理不增長，所佔比相對就會越來越小，所分得的收益只會越來越少。舉個例子：假設節點A平均每天的有效處理增長為1T，節點B平均每天的有效處理增長為3T，到了第10天，A的有效處理為10T，B的有效處理為30T，而全網總的有效處理為200T，則兩者的收益：

A可以拿到10T/200T，即全網收益的1/20
B可以拿到30T/200T，即全網收益的3/20

9. 比特幣礦機為什麼用電量那麼大

比特幣是一種基於去中心化，採用點對點網路與共識主動性，開放源代碼，以區塊鏈作為底層技術的加密貨幣。比特幣的概念最初由中本聰在2008年11月1日提出，並於2009年1月3日正式誕生。與所有的貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。基於密碼學的設計可以使比特幣只能被真實的擁有者轉移或支付。這同樣確保了貨幣所有權與流通交易的匿名性。比特幣與其他虛擬貨幣最大的不同，是其總數量非常有限，具有極強的稀缺性。

溫馨提示：
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10. 3T電動葫蘆加3×3滑輪組拉力怎麼計算

答；電動葫蘆是一種廣泛用於工礦企業、鐵道、碼頭、倉庫等場所吊運重物的起重設備。它結構緊湊、外型較小、使用維修方便。既可安裝在單梁橋式起重機上,也可安裝在直的、或帶曲線的懸掛工字梁（單軌）上吊運重物，亦可（選用固定式）用於電動葫蘆雙梁橋式起重機上作起升機構使用，並可與簡易龍門起重機配套或將電動葫蘆固定安裝作卷揚起吊用！一、組成結構起重量一般為 0.1～80噸，起升高度為3～30米。由電動機、傳動機構和捲筒或鏈輪組成，分為鋼絲繩電動葫蘆和環鏈電動葫蘆兩種。其中環鏈電動葫蘆分為進口和國產兩種；鋼絲繩電動葫蘆分單速提升、雙速提升；微型電動葫蘆、卷揚機、多功能提升機。減速器、起升電機、運行電機、斷火器、電纜滑線、捲筒裝置、吊鉤裝置、聯軸器、軟纜電流引入器等集動力與制動力於一體。二、安裝使用電動葫蘆一般安裝在單梁起重機，橋式起重機，門式起重機，懸掛起重機上。稍加改造，還可以作卷揚機用。因此，它是提高勞動效率，改善勞動條件的必備機械。三、功率計算 1、葫蘆主電路的額定電壓為交流 380 伏，額定頻率為 50 赫。主要的功率消耗元件為電動機。 2、葫蘆的電機一般有兩個，起升電機與運行電機。隨著起重量的不同，它們功率也有所不同，總體規律是：起重量越大的電機，額定功率也越大。3T電動葫蘆的運行電機功率0.4kw，起升電機功率4.5kw 電機總功率：4.9kw！