Ai算力等于Mi
挖矿的算力要看你挖的什么币了，还有你用的什么卡，这些都是和算力有关系的。只要你的硬件配置没什么问题，AIMiner的挖矿算力是同类软件里面算高的，用的是各种全新的内核。
B. 人工智能分为几种类型
1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。
目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。
2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。
基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
C. AI算力平台的算力怎么评估
单CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求，AI 时代必须要依靠并行计算。目前，并行计算的主流架构是异构并行计算平台。如果您需要算力方面的服务，可以去十次方了解下。
D. 人工智能需要什么基础
人工智能，机器学习和深度学习
首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。
举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。
而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。
人工智能典型的技术应用
1. 智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等。
2. 知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。
3. 计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等。
4. 无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。
因此，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”，那么人工智能技术包括哪些方面呢?我们下次接着聊，综上所述，就是小编今天给大家整理发布的关于人工智能需要哪些基础的相关内容，希望可以帮助到大家。
E. AI走向MI什么意思
意味はからない（いみ【意味】意思依咪 ）（は 提示主题哇）（わからないかる「明白清楚」否定形式哇嘎【拉】） 文意思：（我） 明白（您所说或内容）意
F. 中国AI总投资增速世界第一，AI技术都有哪些含金量
人工智能的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着云计算的广泛应用，特别是深度学习成为当前AI研究和运用的主流方式，AI对于算力的要求快速提升。 AI能让机器从经验中学习，适应新的输入，并执行与人类相似的任务。大多数你现在听到的 AI例子，从下棋的电脑到自动驾驶的汽车，都非常依赖于深度学习和自然语言处理。利用这些技术，可以训练计算机通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成特定的任务。
计算机视觉在很多领域，从人脸识别到足球赛现场的处理，都可以与人类视觉相媲美和超越。
G. 手机AI是什么功能
手机AI的功能主要功能如下：
1、人脸解锁。通过高效的人脸识别算法，手机可以实现毫秒级人脸解锁。
2、实人支付认证。可以通过扫描人的脸部，分析是否是本人，从而实现金融级的人脸支付认证。
3、拍照美颜功能。在拍照时，AI可以智能分析出用户的年龄、肤色、体型等特征，通过人脸检测、关键点检测、场景识别等AI算法对画质进行精准提升，自动美颜，从而使照片内的人物更漂亮。
4、3D画面效果。主要用于AR游戏虚拟、3D电影等应用，为手机用户提供更加逼真的画面效果。
5、智能助手。智能助手包含的功能大都与我们的生活息息相关。例如它可以智能学习用户的使用习惯，并对用户较为常用的几个应用进行预加载，提升用户打开APP时的速度，并推荐一些用户较为喜爱的内容等。
(7)Ai算力等于Mi扩展阅读
2018年5月17日，中国电信在北京发布了《AI终端白皮书》，《AI终端白皮书》全面阐述了中国电信对AI手机终端的理解与需求，从AI算力、AI能力与AI应用方面规范定义人工智能手机。
白皮书在平台要求方面提出了硬件运算单元、深度学习框架等要求，在能力要求方面提出了人脸识别、语音助手、场景识别与系统优化等功能、性能要求，在应用要求方面定义了美颜、背景虚化、照片分类、AR视频、翻译等AI应用体验需求。白皮书还定义了智能码号安全、统一账号、小翼管家、智能云、智慧健康云等AI服务应用在终端上的实现需求。中国电信将联合11家厂商首批推出17款终端，满足消费者AI手机需求。
H. 人工智能可以分为几类
1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。
目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。
2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。
基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
引用自知乎答案：网页链接
I. 高中数学，为什么a＝2mmi和ai又哪去了呢
mna均为实数。
mi＋n，根据方程，实部与实部相等，虚部与虚部相等。ai=2mi，所以a=2m。
J. 手机具备哪些特性才算是AI手机
第一梯队：麒麟970和苹果A11：独立的AI处理单元和AI软件系统，还有开放的AI底层技术实力；
第二梯队：高通骁龙845，没有独立的NPU，软件系统也是各家独立的，底层技术的开放依赖于各家手机厂商，不像华为、苹果具有技术的源发性。
第三梯队：联发科P60，缺失独立NPU，软件系统依赖各家，虽然有OPPO R15的加持，因为一直是跟众厂商低端机挂钩（红米、魅蓝等），所以不管是气势上还是实力上都差了一口气。
具体来说，主要可以分三个点来看看梯级差距。
架构上对比：
970具备NPU单元，而845则是传统的CPU+GPU+DSP的架构。骁龙845没有进行相关的硬件加速，还是通过DSP来进行相关运算的处理，这样把CPU、GPU和DSP的算力直接累加的方式实际上没有意义。因为这些都是共享资源，不可能全部用于AI运算，而目前一个网络模型也是无法拆开到不同计算体运算的。而麒麟970的性能只用了NPU一项，并没有算入CPU、GPU和DSP这样的通用计算能力。相比于传统的CPU，在神经网络相关算法的处上，NPU具备25倍的性能和50倍的能效优势。在这点上，970已经赢了一大截。
算力上对比：
通过AI跑分评测，可以看出970对845在基础算力上的明显优势。
鲁大师AI跑分测试，麒麟970碾压骁龙845
1、鲁大师AI专项跑分成绩：
麒麟970跑分233分骁龙845跑分190分2、NPU更高效、全职：如果用一个词来形容麒麟970的NPU，那就是“术业有专攻”，只要涉及到AI任务处理，均会交给NPU独立芯片进行全职运算处理，而且在同样任务情况下，NPU的运算效率也要远高于CPU+GPU+DSP分布式异构计算；
3、分布式异构计算：由于CPU、GPU、DSP均不是专为AI运算而设计，因此本身在执行效率上就不如单独的NPU单元，跑分落后也不足为奇。而跑分软件没有涉及到的另外一种情况：当CPU、GPU、DSP本身已经处于满载状态下，手机芯片已经无法提供足够的AI运算能力，效率将进一步大打折扣。
AI生态：
重点展现有无AI的差别，麒麟970 HiAI已经建立起生态，陆续有新应用出现，高通目前仍然停留在纸面上。
具体可直接对标手机，对比三星S9、S9+APP开启、抢红包、游戏等
所以目前掌握AI芯片的公司可以说全球只有两家：苹果和华为。
而说到AI真旗舰，其实目前市场上很多所谓的AI手机，其实都是体现在AI的体验形式上，比如说AI拍照、AI语音交流（搭载骁龙845的三星S9、小米等），而并非在性能上的AI化。所以这些都说不上是真正意义上的AI手机。
个人觉得如果现在真的要从手机中AI真旗舰，也就是麒麟970系列的产品了。就拿荣耀V10来说吧，荣耀V10的AI性能来自于AI芯片麒麟970和EMUI8.0人工智能系统的软硬双AI支持。麒麟970采用了HIAI移动计算构架，NPU的AI性能大幅优于CPU和GPU,处理相同AI任务，拥有约50倍能效和25倍性能优势。意味着麒麟970用更少的能耗更快地完成AI计算任务，也意味这CPU、GPU等从AI处理中解放出来，达到了更优的效果。
简单来说荣耀V10最优秀和最核心的三个特点就是具备独立AI处理单元，具备配套AI操作系统，具备开放的底层AI技术实力和能力。这三点这也是他能在同行业突出位置的原因所在。所以说他是AI的真旗舰实至名归。
但是吧，个人觉得AI芯片技术在手机应用上还处于起步阶段，技术还没到达成熟的阶段，还有很多不成熟不完善的地方。厂商需要时间做技术更新推动，市场也需要时间接受消化。但是，无论如何，AI智能手机的时代已经来临，且速度迅猛，AI芯片技术也必然会快速发展成熟。