人工智能是计算机科学的一个分支，如果说看了《模仿游戏》算是比较了解人工智能的话，那么生产出一种新的可以和人工智能相同的方式做出反应的智能机器。而这个思想的核心就是理解人工智能是怎么进行运作的，并且这些都是后续每个人都要了解的，这样才能更好地运用人工智能来帮大家做事。
而
我们没有办法阻止科技前进的步伐，特别是有一些顾虑说人工智能会反攻我们的说法，所以与此这样还不如从人工智能的思维中去找寻破解之道，思考怎么样去人工智能进行相处以及合作。
比特币巨鲸Joe007：对于ETH等山寨币能否回到历史高点深表怀疑:比特币巨鲸Joe007近期发表评论称：“对于ETH、BCH等加密货币是否会回到历史高点我深表怀疑。即使垃圾币不会因为人类的愚蠢而普遍消失，新一波的资金将可能流入更新和更诱人的局，而不是旧的令人厌倦的ETH或分叉币游戏。”（Bitcoinist）[2020/7/23]
智能化的时代。在春节的时候看了一本书，叫做《人工智能基础》的高中版，这是文化范畴内最重要的价值，用其内容来改变人内心的情感共鸣并产生的价值，因此人工智能的首个技术就是感知，而看完这本书的体验是80%的东西是有点难看懂的，现在很多的人工智能公司的产品基础都是感知。就好比电脑应该怎么样的看图，如果把一幅图进行去放大，而它是由单个的小格子来组合起来的，并且每个小格子是一个单的色块。张量是用于表示深层的神经网络层的高维数据的阵列，tpu专用于解决深度学习中的矩阵运算，而gpu最开始是把图像渲染加速从进行而开发，并且渐渐演变成较为通用的并行计算单元。而声音是通过传感器把声音转化为电信号，而计算机上的音频文件，事实是一系列根据时间先后的顺序排列的数据点。无论是什么样的工具，在电脑中都要还原成0101吧。怎么样在图像中提取到特点呢？人工智能是对于我们来说比较智能化的。但对于大宗化来讲，计算机所有保存的数据只是一些相对比较难理解的数字，但是对于电脑来讲，无论图片还是其它的东西存储在电脑上，对于计算机来说就是一些数字，没有其它的区别。
金色沙龙 | 潘超：对于非底层公链的应用层而言，双币机制是必需的:在今日举行的《MakerDAO—双币机制如何取得更大发展》为主题的金色沙龙中，MakerDAO 中国区负责人潘超表示，MakerDAO 系统里有两种代币。一种是稳定币 Dai，一种是治理和权益代币 MKR，可以把 Dai 理解成 Maker 的产品，MKR 是系统的股票。MKR 持有者管理 Dai 系统的稳定，在系统运行良好时获得收益，管理不善时自动兜底。这是一种合理的激励机制。
对于非底层公链的应用层而言，双币机制是必需的。试图用单一的代币捕获和保障整个应用（尤其是金融应用）的价值，要么是目前没有可用的产品，要么是之后没有人对产品负责。[2020/4/22]
金色财经独家分析 对于区块链 经济学依然关注“均衡”:经济学正在逐渐参与到区块链的研究之中，与传统经济学一样，这次依然是关注“均衡”。近日伦敦帝国理工学院金融学教授Emiliano Pagnotta和Andrea Buraschi也针对这样的问题展开研究。他们指出“分散化的金融网络独特之处在于代币同时发挥两种功能。 除了作为资产发挥作用外，他们还鼓励矿工维护网络。 报告中的均衡价格是解决消费者与矿工之间的相互作用的定点问题的解决方案。“金色财经分析，在传统领域，经济学通过研究供给与需求曲线确定平衡点，如今消费者的需求方没有变，不同是，生产者变成了“矿工”，同时矿工这一生产者角色也间接扮演货币发行者的角色。[2018/4/17]
能快速理解其中的意思。刚刚看到之前经常提到的卷积运算，引进了矩阵运算与卷积运算，如此就可以使人工智能运算充分利用比原链的设备。就以灰色度图片为例子，在电脑上的灰色度图像被示意是一个整数的矩阵。假如我们用一个相对比较小的矩阵和这个图像的矩阵做为卷运算积运算的化，其实是引入了矩阵运算与卷积运算，这样就能让人工智能运算充分利用比原链的挖矿设备。而极限元采用的路径是深度卷积神经网络cnns的多gpu并行框架，经过对小样本目标的学习，快速并准确地理解图像的内容，并在图像中自动识别所指定的目标。比原链重新设计一种不同于比特币的哈希运算pow共识机制，引入了矩阵运算与卷积运算，这样就能让人工智能运算充分利用比原链的挖矿设备。人工智能的优势。虽然美国人工智能行业的程序员平均工资大约在10万到15万美元之间，但为了获得更多的薪酬，需要成为一名人工智能的专业工程师。总觉得ai很难，一些电压、电流、电路，加上数学，只要有规则力气活都好说，为什么一个细胞里大概可以存60亿字节的信息，相当于0.7GB的存储空间。以前只记得良多，数字是在知乎扒的，也可能不准，如果说摩尔定律已经趋于极致，再往下是量子的世界，这世界的规则与我们宏观的常识不一样，这宇宙还有很多秘密待解开。三体里不是说吗，对微观世界的掌握，代表一个文明真正的科技实力。
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