算力越多

① 手机挖矿项目的造血功能是什么

猪厂”的星球（网易星球）
网易国内最早一批推出区块链技术的应用程序——星球。在星球之前网易已经推出了《招财猫》，后面被国家叫停了。星球APP现在已经可以应用商店进行下载，进入了正式推广阶段。那么星球这款APP是干什么用的呢？星球中定义了两个概念：黑钻和原力。黑钻类似于比特币的一种虚拟货币可以在后期网易平台上进行消费的兑换。原力类似于算力即挖矿的产出能力。原力越高产出的黑钻越多，黑钻排行榜中已经有用户获取了77枚黑钻。3月27日星球APP将开放黑钻的兑换和消费竞拍，让黑钻本身得到价值的验证。APP会在一段时间内产生不定数量的黑钻，用户只需在48小时领取即可不断产生，后期通过积累的黑钻进行交易，至于黑钻本身的价值就需要后期的市场评估。

星球APP主页面和竞拍预告

黑钻排行榜和挖矿记录
星球关键词介绍和邀请码
公信宝（个人公信产生价值）
公信宝本身产生的定位就是去中心化的数据交易所，是一家针对区块链技术专门运营而生的科技公司。旗下APP——公信宝已经有百万级的注册量，同时也是一款手机“挖矿”的产品。这款APP主要依靠个人信息绑定产生一个公信链的公共链，通过个人信息绑定增加算力来产出虚拟币。产生的虚拟币品种较多：GXS、ATM、CANDY、MAG、STC、UIP。每次产生一种不定数量的某种币种。个人信息的绑定包含：人脸识别、支付宝／淘宝、学信网、运营商、京东、信用卡邮箱账单、绑定GXS钱包、备份钱包。信息绑定越多算力越强产出的虚拟币数量越多。现在公信宝虚拟币的产出还没有特定的应用范围，但是公信宝本身和众多企业合作后期应该会有不少的相关作用消费推出。

公信宝APP主页面

相关算力获取和说明
InsurWallet——区块链保险项目
这是基于保险业务的一款区块链产品，并没有以上两款产品来的火爆，但是这个事已经推出了相应兑换业务的区块链技术应用，这一点简直秒杀以上两款应用。虽然APP现在仅可兑换网络支付安全险，但是这个行为就类似于当年1万比特币兑换披萨的意义。该虚拟货币产生了一定的价值。该应用也是基于算力来产生INSUR币，算力可以通过邀请好友和签到获取。这款应用身份的定位很准确属于保险项目的区块链技术，但是发展方向并没有很明确，后期发展尚需观察。说不定后期可以兑换车险、健康险、养老险等也是很有可能的。

② 计算机硬盘越大,它的计算能力就越强,对不对

不对，硬盘越大（指容量不是体积），它存储的数据就越多。
CPU的运算能力越强，才计算能力越强。

③ 算力是什么意思是什么

算力指计算能力，指的是在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

④ 累积持币算力什么意思

网络虚拟货币，它的一个算法算力越高得到的币就会越多。

⑤ 显卡算力多少一天才能挖到一个比特币

21.5*3600秒*24小时=1857600m/天
1857600/1024/1024=1.7715t/天
一T算力/天可以挖价值4.03元比特币
1.7715*4.03=7.14元一天

2017年以来，比特币连创新高，昨天（5月23日），比特币价值突破￥16000的大关，炒作虚拟货币，成为普罗大众都可以参与的事情，而稍微有点技术水平的，则既炒币，同时也开始了有技术含量的挖矿之行。

众所周知，虚拟货币都有一个数值顶峰，越往后就越难挖。持续挖下去，到底亏不亏本，其实都很难判断。因此到底怎么挖、挖什么才能最快的回本，本文就以目前的市场行情来对以上两个核心问题进行研究。

⑥ 计算机芯片上晶体管的数量多的话，芯片的计算能力就越强吗

光是比较晶体管数目似乎没有意义吧？呵呵，性能上来说根本没得比，处理效率已经高出5~10倍左右

⑦ 云计算真的是集群机器越多计算能力越强吗

理论是这样的，具体CPU

⑧ 星云矿场的蚂蚁S9i算力是多少的按现在的收益能有多少

每天收益取决于租用的算力数，算力数越多，收益越高，也看比特币价格，目前价格一万块每日收益在3-5块之间吧。这个收益比余额宝高很多。

⑨ 人工智能的原理是什么

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。

机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”

但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。

所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：

A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。

B、然后，有针对性地计算。

——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！

在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？

这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。

仔细想一下，人类是怎样学习的？

人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。

当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。

不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：

人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。

机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。

这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。

它就是仗着算力蛮干而已！力气活。

具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。

（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）

它需要两个前提条件：

1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；

2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。

所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。

神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！

现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。

目前AI常见的应用领域：

图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。

自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。

神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。

当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，

这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。

——机器仍然是笨笨的。

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