人工智能三要素|

人工智能三要素

算法、数据、算力是人工智能底层的三要素。

算法是以哲学、数学、生物学为基础的逻辑认知和系统认知的结晶。多层神经网络在1969年出现，但直到2010年随着算力和云计算的发展才商业化落地。深度学习算法本身是建构在大样本数据基础上的（概率统计），而且数据越多，数据质量越好，算法结果表现越好。深度学习在不断的发展，但颠覆性的创新理论在近几十年内不会出现，这意味着对数据的需求将会持续增加。但通用型场景数据标注接近尾声，细分场景数据需求增大，在细分场景，数据的获取和标注难度不断增高，标注附加值降低，因此数据标注产业是阶段性的，已无投资机会。未来数据的机会存在于垂直性行业，如金融领域里面的万得，这类行业还包括法律等。

算法对数据的强需求决定了人工智能在行业中应用必然是场景化的，垂直化的。不仅在于场景中数据的获取和标注，决定了生产资料的质量，算法在场景中的优化适配也是极为重要的。这要求算法团队对行业场景有理解，而这种复合型人才是最稀缺的。在人工智能行业应用中的创业公司，既要有行业数据获取能力，更需要对行业有很强的理解和商务销售能力。

算力是算法和数据的基础设施，发展是相对独立发展的，但芯片设计基础理论已无突破，制程精度也马上达到物理极限。而新的量子计算成熟仍需要起码30年时间，所以算力的机会主要在三块。

场景化的专用芯片，如自动驾驶的moblieye和云知声的语音识别芯片。

5G时代的计算网络架构的创新。

算法、算力、数据三者相互影响，在不同行业中形成了不一样的产业形态，由底层要素开始建构，通过技术层分析人工智能在各行业中的颠覆和重塑，这样体系化的框架有助于我们发现前瞻性的投资机会，拿着各个行业最合适的商业模式和团队标准去判断团队，效率会有很大的提升。

数轴三要素 数轴三要素是哪三要素

数轴，为一种特定几何图形。直线是由无数个点组成的集合，实数包括正实数、零、负实数也有无数个。正因为它们的这个共性，所以用直线上无数个点来表示实数。这时就用一条规定了原点、正方向和单位长度的直线来表示实数。规定右边为正方向时，在这条直线上的两个数，右边上点表示的数总大于左边上点表示的数，正数大于零，零大于负数。

数轴的三要素为原点、正方向、长度单位。

从原点出发，朝正方向的射线（正半轴）上的点对应正数，相反方向的射线（负半轴）上的点对应负数，原点对应零。

在数轴上表示的两个数，正方向的数总比另一边的数大。

正数都大于0，负数都小于0，正数大于一切负数。

注：单位长度则是指取适当的长度作为单位长度，比如可以取2m作为单位长度“1”，那么4m就表示2个单位长度。长度单位则是指米，厘米，毫米等表示长度的单位。

数轴的作用

数轴能形象地表示数，横向数轴上的点和实数成一一对应，即每一个实数都可以用数轴上的一个点来表示。

比较实数大小，以0为中心，右边的数比左边的数大。

虚数也可以用垂直于横向数轴且同一原点的纵向数轴表示，这样就与横向数轴构成了复数平面。

用两根互相垂直且有同一原点的数轴可以构成平面直角坐标系；用三根互相垂直且有同一原点的数轴可以构成空间直角坐标系，以确定物体的位置。

数轴具有数的完备性，不仅能够表示有理数和无理数（合称实数），还能够表示虚数，同时还可以建立坐标系，构成了一个比较严密的数的系统。

地震三要素,三要素是什么

地震的发震时间、震中、震级，称为地震三要素。发震时刻就是地震发生的时刻。地震发生的地点叫做震中。

常用经度和纬度来表示，当然也要表明该地的地名，地震的大小用震级M来表示.地球上每天都在发生地震，一年约有500万次。

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