最烧脑的算力

1. 全世界电脑加起来算力有多少

全世界的电脑算力加起来，这个是没办法进行期估计的，因为每个人的电脑包括CPU，显卡内存方面都是不同的，要算出来全世界的算力加起来，我想任何一个人他都没办法进行去计算。

2. 史上堪称最烧脑的悬疑剧有哪些

1、看不见的客人

一部由克里斯托弗·诺兰改编乔纳森·诺兰的短篇小说拍摄而成的悬念电影。故事围绕着主角记忆碎片寻找杀人凶手来展开。这部电影的制作很小，但是影片的描述却是十分的精彩。巧妙地情节安排把观众深深吸引进入了主角的内心世界，仿佛一路都是有人安排好的一样。不到最后一分钟你根本猜不到结局。

还有许许多多的烧脑电影，但我看过的差不多就是这样了。希望能帮到你。

3. 凭头脑算力不够吗

如果你光凭头脑算力是肯定不够的，人的脑力是有限的。在动脑也不如机器来的快一些，所以说现在光凭脑力是不行的，必须凭科技。

4. 个人大脑开发100%和一台超级计算机比，哪个厉害

方向不一样，人脑在处理数据方面肯定不如超算，而且目前来说.....就我个人所知而言，人脑已经被开发了100%了.......少年不要看太多《超体》之类的电影。那个人脑只被开发百分之十的说法，是来自一个错误的实验结论，正确的结论应该是人脑在正常工作的时候【活跃的部分（能被机器探测到的活跃）只有百分之十】，确实人脑的开发主要在婴儿和青少年时期的神经突触链接。有些人的脑子先天（基因层面）或者后天（训练结果）确实比一般人要好，但是不存在尚未开发的功能这种说法，只有尚未接受过训练。所谓的超强的记忆力和算力主要体现在个别项目上，比如（本人是下围棋的，业四）很多人围棋算力比较厉害，并不代表着他数学很好或者脑子就很强，这是经过反复打谱，和反复的图形记忆，训练出来的。脑子还是那个脑子，该记不住的东西还是记不住。

5. 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。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

6. 世上最烧脑的数学题。90%做不对

世界上最难的其实是“1+1”,楼主不要笑,楼主也不要认为我是在糊弄你,其实这是真的,这个题从古到今还没人能够算出来.哥德巴赫猜想(Goldbach Conjecture)
公元1742年6月7日德国的业余数学家哥德巴赫(Goldbach)写信给当时的大数学家欧拉(Euler),提出了以下的猜想:
(a) 任何一个n �� 6之偶数,都可以表示成两个奇质数之和.
(b) 任何一个n �� 9之奇数,都可以表示成三个奇质数之和.
这就是著名的哥德巴赫猜想.从费马提出这个猜想至今,许多数学家都不断努力想攻克它,但都没有成功.当然曾经有人作了些具体的验证工作,例如:
6 = 3 + 3,8 = 3 + 5,10 = 5 + 5 = 3 + 7,12 = 5 + 7,14 = 7 + 7 = 3 + 11,
16 = 5 + 11,18 = 5 + 13,....等等.
有人对33×108以内且大过6之偶数一一进行验算,哥德巴赫猜想(a)都成立.但验格的数学证明尚待数学家的努力.目前最佳的结果是中国数学家 陈景润於1966年证明的,称为陈氏定理(Chen‘s Theorem) �� “任何充份大的偶数都是一个质数与一个自然数之和,而后者仅仅是两个质数的乘积.” 通常都简称这个结果为大偶数可表示为 “1 + 2 ”的形式.
在陈景润之前,关於偶数可表示为 s个质数的乘积 与t个质数的乘积之和(简称 “s + t ”问题)之进展情况如下:
1920年,挪威的布朗(Brun)证明了 “9 + 9 ”.
1924年,德国的拉特马赫(Rademacher)证明了 “7 + 7 ”.
1932年,英国的埃斯特曼(Estermann)证明了 “6 + 6 ”.
1937年,意大利的蕾西(Ricei)先后证明了 “5 + 7 ”,“4 + 9 ”,“3 + 15 ”和“2 + 366 ”.
1938年,苏联的布赫 夕太勃(Byxwrao)证明了 “5 + 5 ”.
1940年,苏联的布赫 夕太勃(Byxwrao)证明了 “4 + 4 ”.
1948年,匈牙利的瑞尼(Renyi)证明了 “1 + c ”,其中c是一很大的自然 数.
1956年,中国的王元证明了 “3 + 4 ”.
1957年,中国的王元先后证明了 “3 + 3 ”和 “2 + 3 ”.
1962年,中国的潘承洞和苏联的巴尔巴恩(BapoaH)证明了 “1 + 5 ”,
中国的王元证明了 “1 + 4 ”.
1965年,苏联的布赫 夕太勃(Byxwrao)和小维诺格拉多夫(BHHopappB),及 意大利的朋比利(Bombieri)证明了 “1 + 3 ”.
1966年,中国的陈景润证明了 “1 + 2 ”.
最终会由谁攻克 “1 + 1 ”这个难题呢?现在还没法预测

7. 2020百度世界大会百度大脑分论坛什么时候开始

2020网络世界大会网络大脑分论坛已于2020年9月15日中午12点召开，主题为“网络大脑6.0：AI 新型基础设施”。

届时，网络CTO王海峰将亲临致辞，阐述网络大脑的全新定位，如何助力产业智能化。网络集团副总裁吴甜将向业界介绍网络大脑的技术升级，各个AI技术大咖也会逐一登台，详解网络大脑6.0在深度学习、AI芯片、语言与知识、机器视觉、语音，甚至还有量子学习与数据联邦计算等方面的技术升级与落地实践。

网络大脑是网络人工智能技术的集大成，也是网络 AI 核心技术引擎，由基础层、感知层、认知层、平台与生态以及AI安全组成。基础层包括算力、数据技术以及以飞桨深度学习平台为核心的算法平台，感知层包括语音、视觉、AR/VR等技术，认知层是语言与知识技术。同时，还拥有纵贯各层完整的安全体系，以及面向开发者和合作伙伴的AI平台与生态。

(7)最烧脑的算力扩展阅读：

分论坛内容：

这一次分论坛，将揭开网络大脑6.0的神秘面纱：昆仑芯片2.0如何提供更加澎湃的算力，飞桨深度学习平台如何提供各类AI应用的底座，世界最大的知识图谱如何让机器了解人类各行各业的知识，语义理解技术与平台文心(ERNIE)如何让AI去理解世界，视觉计算与语音技术的进步如何让机器能看会听，更别说还有神秘的量子计算，首次亮相的数据联邦……囊括了网络在前沿技术上的进展和成果。

此外，分论坛上还将揭秘网络大脑作为"AI信息基础设施"的特殊定位——它不仅支撑了网络的内部业务，更助力AI技术向千行万业渗透。

目前，网络大脑已开放269项技术能力，有超210万开发者使用，成为业内开放能力最全面和领先、服务规模最大、开发者首选的AI平台。在现场，这些数字有望刷新，秀出更出色的"成绩单"。

8. 全民烧脑3史上最难烧脑数学题算一算问号是几据说智商130以上的才能答得对

根据第一个式子，可得
一双鞋=30/3=10
根据第二个式子，可得
一猫+一口哨=（20-10）/2=5
根据第三个式子，可得
一猫+五口哨=13
则整理有
一口哨=（13-5）/4=2
一猫=5-2=3
则所求值为
10+3×2=16

9. 烧脑最囧挑战答案第一个框填多少

在一天的24小时之中，时钟的时针，分针和秒针完全重合在一起的时候有（）次
11×2=22次
1时、13时的30/（6-0.5）=60/11=5又5/11分
2时、14时的60/（6-0.5)=120/11=10又10/11分
3时、15时的90/（6-0.5）=180/11=16又4/11分
4时、16时的120/（6-0.5)=240/11=21又9/11分
5时、17时的150/（6-0.5）=300/11=27又3/11分
6时、18时的180/（6-0.5)=360/11=32又8/11分
7时、19时的210/（6-0.5）=420/11=38又2/11分
8时、20时的240/（6-0.5）=480/11=43又7/11分
9时、21时的270/（6-0.5）=540/11=49又1/11分
10时、22时的300/（6-0.5）=600/11=54又6/11分
12时、24时整

10. 7个绝对烧脑的逻辑问题有哪些

1、赛马

有25匹马，5条跑道，每条跑道上只能跑一匹马，最少用多少次，可以选出其中跑的最快的3匹马，比赛时不许计时。

2、12把钥匙

现在有12把钥匙，其中只有三把钥匙只能打开不能锁上，称为A钥匙。另外四把钥匙只能锁上不能打开，称为B钥匙。剩下的五把钥匙都是假的不能锁也不能开，称为C钥匙。

你无法从外观上分辨它们的区别，目前只有一把锁着的锁，现在King试图找出三把A钥匙，但他不知道B钥匙和C钥匙分别有多少，King是个聪明的人，但King今天的运气实在倒霉透顶，请问他要用几次才能找出？

3、蜘蛛和苍蝇

三只蜘蛛和一只苍蝇在一个立方体的边上爬行。它们每时每刻都可以看到对方。每只蜘蛛的速度至少有苍蝇的三分之一。请问最终蜘蛛能抓住苍蝇吗？

4、咖啡店

武汉大学的新校区是一个半径为1千米的圆。月巴克公司准备在这里开7间咖啡店。那么他们把这些咖啡店建在哪些位置可以使校区内任何一个人在任何地方到一间最近咖啡店的最大距离尽可能短？请问最大距离是多少？

5、座位

有一个137个座位的大剧院当晚演出的门票已经售罄。观众按照随机的顺序入场。不幸的是第17名入场者Pasber由于喝醉了随便坐了一个座位而不是他原本的座位，他坐下之后又马上睡着了。接着当原本那个座位的观众发现有人坐了他的座位之后也随便找了个座位坐。那么最后一名观众坐对座位的可能性有多大？

6、老鼠与猫

一个巨大的圆形水池半径10米，周围布满了老鼠洞。猫追老鼠到水池边，老鼠未来得及进洞就掉入水池里。猫继续沿水池边缘企图捉住老鼠（猫不入水）。已知V猫=4米/秒，V鼠=1米/秒。老鼠初始在水池中央。问老鼠成功逃脱最短逃脱时间是多少？

7、穿越沙漠

Sroan要穿越一片沙漠去见他的一位老朋友，徒步穿越需要6天的时间，但一个人只够带4天的口粮，很显然他一个人无法走完整个路程，于是他决定带上几个帮手，每个帮手也只能带4天的口粮，请问他最少需要几个帮手才能帮他见到老友？