电脑机器码怎么看，华为太行220S台式电脑问世了？
华为“太行220S”台式机问世，它的光环是全国产化，而这个光环其实跟普通消费者真没有太大关系。主要还是非常贴切政府、国企等单位需要符合中国“安全可靠”的需求。
1、最强光环：全国产化，安全可控华为“太行220S”台式机最引人注目的就是全国产化的光环。从芯片到硬件到软件，全部采用国产自主研发的技术。不会受到美国的干扰，从根源上杜绝被美国监控。
CPU芯片：采用的是华为自研7nm工艺的鲲鹏920处理器，采用ARM 架构自主设计而来。相比美国的Intel、AMD的CPU来说，鲲鹏920从芯片设计、指令集、微码都是自主开发，绝对安全可控。电脑主板：采用的也是华为的鲲鹏D92S10主板。这款主板支持1颗鲲鹏920处理器，4/8核，2.6GHz。支持4个DDR4-2400 UDIMM插槽，最大容量64GB。支持6*SATA 3.0硬盘接口，支持2个M.2 SSD桥接。支持1个PCIe 3.0x16，1个PCIe 3.0x4以及1个PCIe 3.0x1插槽。还支持4*USB 3.0，4*USB 2.0，支持2个板载网卡，支持GE网口或光口。完全满足日常办公使用。内存条：这台主机出厂预装的是金士顿8GB、2666MHz的内存条。这点不太符合全国产化要求。不过，内存条我们是可以更换的，对于安全可靠有要求的，可以更换成国产的DDR4内存条。操作系统：主要是linux定制的中标麒麟或者深度deepin。这些都是基于linux开源系统定制而来。相比windows 、苹果IOS来说，这个linux定制的系统至少源代码是华为可以控制的，确保不会存在危害国家安全的漏洞。从上面来看，这台机的安全可控方面确实是做的非常到位的。所以，这也是它宣传的最大亮点，最强光环。
2、性能差强人意太行220S的配置主要是基于鲲鹏920 CPU，4/8核心，2.6GHz频率，采用昆仑固件，内存DDR4，最大支持64GB，256GB SSD硬盘。而性能最关键也就是这个鲲鹏920处理器了。据悉该款CPU整体跑分，单核能达到1491，多核也就6300。从这个分数来看，性能确实差强人意。当然如果用来简单办公，或者专业人士专门用于学习linux。那性能是绰绰有余的。相反，如果我们要用他来玩大型3D游戏，或者图形处理、三维建模等工作的话，性能确实很难跟得上。
3、软件生态缺乏这款电脑配置的操作系统是linux定制操作系统。这和市面上主流的桌面电脑完全不同。普通消费者用的最多的应该是微软windows系统，其次可能还有部分用户使用苹果的操作系统。而这两大系列的操作系统都有比较完善的生态系统。各种需要的软件相对比较全。比如：
windows生态：office办公软件、邮件、社交软件、游戏、视频、图形处理、三维处理、各种软件应用尽有。苹果生态：相比windows生态会弱势很多。但苹果的定位更多是图形处理，所以，它的生态软件在图形处理方面都比较好。至于其他弱项吗？可以通过windows虚拟机来弥补。linux生态：linux从开源而来，侧重于服务器的专业领域，字符命令行是他最擅长的地方。所以，专业的服务器开源软件网络上非常多。但是，图形组件并不是他的强行，桌面生态软件比较缺乏，网络上也是比较少。而我们这款机器的系统是源于linux。而linux系统主要还是用于比较专业的服务器领域，桌面系统虽然也有开源的office、音视频播放软件。但是对于用惯了windows生态的普罗大众来说，会因为习惯不同而觉得这款电脑很难使用。同时，如果遇上个别专业软件只有windows版本，那心里更是奔溃。所以，普通消费者要想买这款软件，还是要确认好自己的需求，如果要用的软件都找得到，可以买来用一下。
4、价格偏贵从目前透露的价格来看，华为太行220S台式机定价在8000元左右。这个价格，如果买市面上主流的台式机，可以买性能非常不错的电脑了。比如：
戴尔的成就系列，同样的价格，CPU配置已经可以去到英特尔I5 9400了；惠普的暗影精灵系列，同样的价格，CPU配置可以去到英特尔I7 10700了；太行220S，同样的价格，CPU配置的鲲鹏920，性能仅相当于I3 9300；通过这个对比，我相信普通消费者应该不太会考虑这款机器。反而政府单位、国企有要求安全可控的，这款机器是非常不错的选择。华为这款机器的主要销售市场也就是这些单位的集中批量采购。毕竟在政府来说，安全是首要的。对普通消费者来说，性价比更重要 ，恐怕暂时不太会选择它。
总结总之，这款电脑最强大之处是全国产，安全可控。比较适合政府、国企单位批量采购。普通消费者估计考虑买的比较少。真要想买，得确保要用的软件linux下都有，而且接受这种性价比不高的特性才考虑去买。
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智能的定义是什么？
1.什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如Apple Siri，Echo等。自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。– 语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。– 语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用：– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。• 应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1） 数据如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。2） 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。3） 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。4） 场景人工智能经典的应用场景包括：用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。汽车故障诊断仪可以诊断出汽车的所有故障吗？
汽车诊断仪器只能诊断非机械类的故障，传感器类、通讯类，控制执行器类基本都能检查到他们的共同点是都有电，所以能检测，也可以推算出部分非电子类的故障点，比如三元催化器损坏，不是直接检测是通过传感器接受到得数据分析出来的可能，只是可能还需要技师进一步的确认才可以确定，检测范围也要看实际需求一些很简单的故障就不需要专门做检测线路，这样也会加大成本和维修难度，主要是合理话考虑，并不是每一台车都一样，故障诊断仪器只是提取原车电脑提供的数据和故障代码，并不具备检测发动机的故障功能，只是提取数据而和做一些原电脑设定有的匹配，触动和记录。
电脑用检测卡显示E9是为什么？
1、诊断卡显示E9.EB.EA，一般是主板BIOS问题，重新刷入正确的BIOS就好了。
2、主板故障诊断卡:是利用主板中BIOS内部自检程序的检测结果，通过代码一一显示出来，结合本书的代码含义速查表就能很快地知道电脑故障所在。尤其在PC机不能引导操作系统、黑屏、喇叭不叫时，使用本卡更能体现其便利。3、电脑主板故障诊断卡 （1）电脑主板故障诊断卡是专门为诊断电脑故障生产的。（2）实现原理 当BIOS要进行某项测试动作时，首先将笔记本电脑的自检程序(POST)写入80H地址，如果测试顺利完成，再写入下一个自检程序，因此如果发生错误或死机，根据80H地址的POST CODE值，就可以了解问题出在什么地方。电脑诊断卡的作用就是读取80H地址内的POST CODE，并经译码器译码，最后由数码管显示出来 。这样就可以通过电脑诊断卡上显示的十六进制代码判断问题出在硬件的哪一部分，而不用仅依靠计算机电脑单调的警告声来粗略判断硬件错误了。通过它可以知道硬件检测时没有通过检测的设备(如内存、CPU等)。