算力份额
1. 中链云IPFS云算力平台怎么样好不好
公司实力挺大的，还不错
2. 中链云filecoin云算力平台收益高不高
挺高了，搞过同行业
以太坊eth是数字货币的一种。挖矿教程可以参考视频
4. 算力 有效份额 stale份额 什么意思
陈腐，使变坏
5. 1063与1066挖矿ETH算力一样吗
很简单，就是把你自己多余的空间用来存储数据，然后赚取数字资产。如果你是普通散户，想在家挖矿，可以考虑购置一台家用型矿机，比如星际比特蜂鸟H1
6. 资本与劳动力的收入份额是多少生产函数的形式是什么
生产函数一般公式是Y=AF（K,N），特定公式柯布道格拉斯生产函数Y=AK^θN^(1-θ)
7. ACCA 对数学计算能力有要求吗
ACCA虽然考试科目狠毒，但对数学的计算要求并不高，主要考核一些逻辑思维，基本的计算会有的，但ACCA所有涉及复杂公式的题目考官都会告知公式，因此，我们只要能把基本的知识点掌握了，会一些基本数学计算就可以了。
ACCA学生对大多数战略文件中的数据分析问题感受经常是分歧的。ACCA考官们希望学生既可以计算所提供数据中的关键数字和运动，也可以使用情景中的信息和文本中的任何适当推论来解释这些数据。学生往往在一个领域很强，但在另一个领域却不是。
从基础开始：
ACCA考试成功的关键是从基础开始。保存花哨的东西，当你已经积累了标记，并且你接近可用时间的结束。
从销售变动和毛利率开始，这对评估业务绩效至关重要。计算这个不应该是一个问题，但计算它们后，你可以去寻找这个变化的关键驱动因素/原因。
销售额可视为数量和价格的混合。大多数情景都会提供有关数量的数据，例如：出售的房屋;乘客飞行。一些比较价格数据可能是百分比佣金;第一年工资的百分比;一年中机票的平均价格。
即使您只是提出影响销售的价格/数量问题，您也可以看到分析质量的显着提高。虽然更好的答案会找到动作（如果可能的话）并深入了解销售回顾，找出量变化的关键驱动因素，推测它是否不只是价格。
确定当年的任何新数据来源，这是一个新的收入来源，可能有助于开发“销售增长X％”的开放线。
例如，如果一家公司开始为今年销售的产品提供维护合同，那么今年的收入和利润可能会更好，这会扭曲您的数据。这应该鼓励您进行进一步的计算，以消除新的收入流，确保我们进行类似的比较。请注意，去年的具体数据可能不再是今年，例如，在去年年底失去关键合同，需要采取类似的方法。
可能还有机会确定所售产品与维护合同之间的两者，无疑是不同的利润率，进一步提高了答案中的计算次数。如果成本信息不可用，那么您可以简要地建议这些额外信息对于进一步分析业务绩效有用，然后继续。
寻找其他非财务信息，也许提供员工数量，因此计算每位员工的销售额（或利润），以了解业务是否已经有效地实现了这些额外的销售。在成本方面，可以给出使用的总工时数，这可以与销售量一起使用以计算每单位的小时数。
如果您提到可变成本，那么为什么不讨论固定成本？在此计算更改并尝试使用该方案来解释可能导致固定成本变化的原因。
考虑销售的两种或三种主要产品/服务之间的销售组合。食品饮料销售，美甲修脚，斯诺克小时到泳池时间。计算收入或数量的权重有助于确定变化的趋势和绩效的根本原因。
如果数据允许，这可以链接到每种产品的盈利能力-如果高利润产品在整体销售组合中的份额下降，则会引起关注。
承认任何小的，看似无关紧要/无关紧要的数字。审计学生可能很难自己去做。它仍然会影响组织的绩效。在当地休闲中心销售游泳设备;飞机上的免税销售;体育赛事的礼品店销售。
8. 劳动力占国民收入的份额怎么计算
劳动力占国民收入的份额就是劳动所得占我国总GDP的百分比。
劳动报酬占GDP份额是度量初次分配中劳动者分享程度的指标,也是收入分配的核心问题之一。
9. FIL里面的算力增量是什么意思
算力增量，就是计算机运算速度的增加量。
算力：简单说就是你的矿机运算速度的一个量化指标，比如1T算力，就是1s能算10的12次方次运算。如果这10的12次方次能算出符合条件的结果那就挖到了，如果没有，可以说是白算了。
面对指数级攀升的数据增量，算力是时刻摆在企业和机构面前最大的诉求，而提升算力就需要性能更高的CPU与GPU。
上一次AMD处理器将HPC的计算力推至亿亿次，而现在AMD携EPYC处理器再次将超算的计算力推进到百亿亿次的级别。AMD打造的两大E级超算系统Frontier和El Capitan分别计划于2021和2023年交付，将分别实现超过 1.5 exaflops(百亿亿次)和2 exaflops的预期处理性能，预计交付后将成为世界上最快的超级计算机。。
短时间内在计算力方面有如此大的提升，对于任何一家厂商来说都是不小的挑战。AMD是如何取得如此大的进步？我们要从2017年说起。
2017年，AMD采用了全新的Zen架构，推出了第一代EPYC处理器，并惊人地把单个处理器核心数提升到了32核。而在两年之后，第二代EPYC处理器的推出，不仅把架构升级至Zen2，同时，制程工艺从14nm降至7nm，从而使其IPC性能提升15%。
相比与Zen架构，新推出Zen2架构优化了L1指令缓存，并使操作缓存容量和浮点单元数据位宽翻倍，同时L3缓存翻倍到16MB，64核EPYC处理器轻松拥有128MB L3缓存。而且很重要的一点是，第二代EPYC采用了7nm工艺，有效减低了功耗，使得在225W TDP下可以将核心数提升到64核，让其性能提升明显。
在过去的一年时间里，第二代AMD EPYC处理器取得了超过140项世界纪录，其中涵盖云计算、虚拟化、高性能计算、大数据分析等多个领域，并且还以强大的性能来满足企业或机构对计算力日渐增强的需求。
所以，AMD依靠着EPYC处理器的领先性能以及超高的功耗比，不仅赢得了更多市场份额、打破众多世界纪录，同时，也让AMD的生态圈日渐扩大。
10. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD
芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
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