神经网络引擎 _生活经验

iphone8 有神经网络引擎么iphone8使用的同iphonex一样的A11仿生处理器，但A11神经网络引擎的学习能力只是针对iphonex的面容解锁学习，意思是面容解锁一边使用，一边学习，从而达到更准确的解锁，由于iphone8没有面容解锁功能，所以iphone8的A11仿生处理器不具备学习功能

为什么说苹果iPhone X是第一部人工智能意义上的手机？此次苹果发布会共发布了3款iPhone手机，命名也与之前曝光的信息相符，分别为iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus 。其中iPhone X作为苹果十周年的创新性产品出现。不可否认的是， iPhone X发布之前的爆料信息都非常准确，像传闻的全面屏、取消Home键、3D面部识别扫描也都被一一证实。尽管没有特别让人意外的惊喜， iPhone X 的全面OLED屏、面部识别Face ID技术仍是整个发布会的亮点。苹果iPhone X 可以说是追赶当下AI潮流的一款产品。取代Touch ID的Face ID根据苹果发布会上介绍，苹果的面部识别技术有9大特征：1.人脸验证2.原深感镜头3.注册简单4.专门的神经网络5.安全自然6.用户隐私7.注意力感知8.自适应性9.和Apple Pay以及其他应用协同工作iPhone X 顶部被大家吐槽的“刘海"部分就集成了实现Face ID功能的这些器件，包括红外镜头、泛光感应元件、点阵投影器和普通摄像头。很明显，仅仅拥有这些器件是不够的，还需要强大的处理器芯片。手机前端器件在高达3万个采样点的基准上建立用户脸部3D数据后，之后的每次解锁都会将用户与之前采集的数据对比，传输到全新的A11芯片中的神经网络模块神经引擎（Neural Engine ）进行处理。需要注意的是苹果云端并不会收集这些数据，安全性也因此大大提高。
iPhone12在iPhone11的基础上做了什么改变？相比iPhone11,iPhone12电池变小,续航却提升了
第一代iphone的意义？【神经网络引擎】六年前的，时任苹果 CEO 的史蒂夫•乔布斯在旧金山莫斯康展览中心发布了第一代 iPhone 。正是这一部手机，彻底改变了移动终端设备的格局，引领了触屏设备的大爆发。《时代》杂志将 iPhone 评为 2007 年度的最佳发明，并将其称为“一部永远改变手机产业的手机” 。

也许你会说，在 iPhone 之前早已存在智能手机或者触屏手机，但正如乔布斯在发布会上所讲的一样：市面上所谓的智能手机实际上并非智能，因为它们的用法极其复杂；人们想要见到的是通过手指完成的多点触控，而不是触控笔的生硬划动。所以， iPhone 才是真正将“智能”和“触屏”发扬光大的**性产品，听听发布会上那些吼声和掌声你就会明白。

如今 iPhone 已经进化到第六代，无论是外形设计、硬件配置还是软件功能都有了大幅改进，唯一不变的是它的经典界面。也许当年乔布斯发布 iPhone 的时候，不会想到这款手机能够成为史上最令消费者疯狂的科技产品之一，也不会想到这款手机能够带领苹果走上全球第一市值的高峰。

在 iPhone 诞生六周年之际，我们一起来回顾当年被千万人流传的“一部 iPod，一部手机，一台上网设备”，并祝愿未来的 iPhone 能够一直引领智能手机的潮流：

第一代iphone有什么意义？六年前的，时任苹果 CEO 的史蒂夫•乔布斯在旧金山莫斯康展览中心发布了第一代 iPhone 。正是这一部手机，彻底改变了移动终端设备的格局，引领了触屏设备的大爆发。《时代》杂志将 iPhone 评为 2007 年度的最佳发明，并将其称为“一部永远改变手机产业的手机” 。也许你会说，在 iPhone 之前早已存在智能手机或者触屏手机，但正如乔布斯在发布会上所讲的一样：市面上所谓的智能手机实际上并非智能，因为它们的用法极其复杂；人们想要见到的是通过手指完成的多点触控，而不是触控笔的生硬划动。所以，iPhone 才是真正将“智能”和“触屏”发扬光大的**性产品，听听发布会上那些吼声和掌声你就会明白。如今 iPhone 已经进化到第六代，无论是外形设计、硬件配置还是软件功能都有了大幅改进，唯一不变的是它的经典界面。也许当年乔布斯发布 iPhone 的时候，不会想到这款手机能够成为史上最令消费者疯狂的科技产品之一，也不会想到这款手机能够带领苹果走上全球第一市值的高峰。在 iPhone 诞生六周年之际，我们一起来回顾当年被千万人流传的“一部 iPod，一部手机，一台上网设备” ，并祝愿未来的 iPhone 能够一直引领智能手机的潮流。
电脑怎么用上苹果手机网络把你苹果手机的网络分享给你的电脑用就可以了。

苹果手机怎么开网络

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苹果手机需要开启蜂窝移动网络功能来开启网络功能。操作方法：点击设置。2.点击蜂窝移动网络。3.进入界面后可以看到网络功能是关闭的。4.打开后即可开启网络功能。拓展资料：iPhone是由苹果公司推出的一个智能手机系列，搭载苹果公司所研发的iOS手机操作系统。第一代iPhone于2007年1月9日发布，并于当年6月29日正式发售。新一代的iPhone于2015年9月10日发布，并于当年9月20日正式发售。
苹果手机网络显示E是怎么回事？

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iphone6手机网络显示E是网络模式异常导致的故障。需要工具：iphone6手机具体操作步骤：1、解锁iphone6手机至主屏幕页面，左上角网络状态显示E网，打开【设置】。2、在【设置】中，选择【通用】功能。3、进入【通用】功能菜单中，打开【还原】设置。4、在【还原】设置的详细选项列表中，选择【还原网络设置】。5、根据系统要求输入6位数字密码对【还原网络设置】进行授权。6、等待还原网络设置完成后，长按iphone6机身侧面的【电源键】进行关机重启。7、还原网络设置并重启iphone6手机后，左上角网络状态恢复正常。
苹果手机网络显示不可用是怎么回事？苹果手机连接上WiFi显示网络不可用的原因有：1、WiFi本身问题，可能WiFi未正常连接，导致无法上网；2、设置、通用、网络、移动蜂窝煤设置。苹果手机如何设置蜂窝数据网络？ 1、苹果手机设置蜂窝数据网络，就是为了减少不必要的手机流量的浪费，或者是使用手机蜂窝移动数据上网。2、首先进入到设置，找到蜂窝移动数据，点击进入开启蜂窝数据，然后在底部，就可以看到所有可以使用该网络的应用程序，可以直接关闭相关的应用软件，那么在开启蜂窝移动数据网络的时候，被关闭的软件将不能连接网络。3、还一点就是使用蜂窝移动数据自动下载更新手机软件，进入到设置，找到iTunes store和AppStore里面，把最下面的使用蜂窝移动数据的功能关闭，那么系统就不会使用蜂窝移动数据自动下载更新手机软件。
iPhone 11用了最新的A13仿生芯片，仿生芯片和普通芯片有何不同？首先说明，苹果的仿生芯片也就是AI芯片，AI芯片就是模仿人脑神经元结构设计的类脑芯片，这大概是苹果给自己的芯片起名为仿生芯片的原因，但是华为的也是AI芯片?。咄ǖ囊彩前?。记住，都是AI芯片，只是苹果起的名字听起好像更牛掰那么一点儿！所有的AI芯片都是FPGA芯片，使用者通过烧入 FPGA 配置文件，来重新定义门电路以及存储器之间的连线，然后用硬件语言对硬件电路进行设计。每完成一次烧录，芯片内部的硬件电路就有了确定连接方式，也就具有了一定的功能。通俗点说，AI芯片也就是你需要它有什么功能、它就能有什么功能的一种芯片。一、强大的算法。手机上使用的AI芯片对于各种AI算子能够达到以30倍到50倍左右的速度处理。而苹果A12仿生芯片，可以达到每秒五亿万次运算。比如说我们日常使用手机拍照，AI芯片就能够做更好的一个图像检测、分割以及对图像语义进行理解，这些功能在手机端能够即时完成的原因就是因为AI芯片拥有强大的算力。而传统的处理方式是，将复杂数据的计算上传到云端，云端完成后再下载到终端；这么麻烦的原因是算力不足造成的，而AI芯片的强大算力使得这些复杂的计算在手机终端就能轻松运行并完成。。二、更安全。AI芯片对于保护数据来说相对更安全。因为AI芯片的计算都是在手机终端完成，而无需上传到云端，这就很大程度上避免了数据泄露的风险。三、更聪明人工智能引擎能够通过生物辨识、影像识别、用户使用行为以及拍照等机器学习的方式，来提升手机的性能以及处理任务的效率。它具有自我学习能力，就好比你招聘了一个雇员，一个0工作经验的985毕业生，智商在线但是对本行业从未涉足，现在你就需要言传身教去带他，一点点的打磨他，让他适应你的工作节奏和表达方式，而由于他本身双商在线学习能力强，那么随着时间的推移，他的存在让你的工作变的愈加高效。这就是人工智能引擎比普通芯片更加聪明的原因，它更聪明并拥有学习能力。比如苹果的Face ID ，第一次验证的时候，它会观察你的正面侧面抬头低头，再把这些数据记录下来，就算画妆啊，戴帽子?。餮劬蛋?，也不会担心解锁困难，因为它会一直学习，然后有一天你会发现，无论你换什么帽子，它都能轻松完成解锁，不是因为它开始给谁都解锁，而是你的打扮已经骗不过它了。再比如，小米手机ai在拍照时会根据不同的拍照对象而自动设置不同的拍照模式，这些都是芯片根据使用者使用习惯智能计算得出的结果。ai芯片最终会随着使用时间的增加变得更聪明，更好的服务我们。而普通芯片却不会！
苹果A11仿生处理器有多强17年手机最强CPU

a11和a12差别大吗，有什么区别？a11和a12差别大，区别如下：就基本参数而言，相比苹果A11，苹果A12主要在制作工艺方面存在明显优势。至于各项性能是否也存在优势，接着看具体的对比数据。先看看官方数据，A11采用10nm制造工艺，而A12则是提升到了7nm制造工艺。另外通过苹果发布会公布的数据来说，苹果A12依旧是自研Fusion架构，2个大核性能提升15%，4个小核功耗表现提升50%;GPU方面A12采用了新一代自研GPU，同时核心数从三核提升到了四核，官方宣称性能提升50% 。实际对比测试，苹果A12可以跑出31.5万分，（这和安兔兔官方公布的37万分还有有差异，这和测试环境有关系），而苹果A11可以跑出24.9万分，整体性能提升还是比较明显的。从分项成绩来看，iPhone XS Max所搭载的A12 Bionic CPU部分相较A11的提升并不是很大，GPU的提升则与官方宣称的50%十分趋近。作为台积电7nm的首发SoC，A12 Bionic能够在性能上带来大幅度的提升也是我们意料之中的事情。但不可否认，骁龙845、A11 Bionic这些上一代的SoC并非A12 Bionic的真正对手。
苹果A11仿生处理器有多强A11仿生学处理器在发布会上也没有做过多介绍，分析来看基本上是用于适配苹果的其他智能硬件的，例如Apple watch

华为970内置的NPU有何作用，具体在手机使用中相对于其它没有NPU手机有何在HiAI架构下AI性能密度大幅优于CPU和GPU ，能够用更少的能耗更快的完成更多任务，大幅提升芯片的运算效率。在图像识别任务上，对比Cortex-A73 CPU 性能提升25倍，能效提升50倍之多，拍摄1000张照片仅仅消耗4000mAh电池手机0.19%的电量，图像识别速度可达到约2000张/分钟。NPU处理器的信息处理能力比CPU要高出100倍甚至1000倍。NPU采用了“数据驱动并行计算”架构，颠覆了CPU所采用的传统冯·诺依曼计算机架构。这种数据流类型的处理器大大提升了计算能力与功耗的比率，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，使得人工智能在嵌入式机器视觉应用中可以大显身手。NPU擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，因此视频监控行业将是它充分发挥特长的主要领域。在摄像头中装上NPU芯片，就像给“眼睛”配备了IQ爆表的大脑一般。它可以通过学习训练，不断提高自己的智商，并且逐渐增加识别种类。经过深度学习后，它能够把感兴趣的事件以数字标签的方式录到视频的码流里。如果我们要查找某个信息，只需要在后台智能检索，而不需要依靠人工观看视频的方式。目前NPU已成功在视频监控领域实现产业化，下一步将广泛应用于智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。
全球第一款5G手机是华为的吗？是华为的mate10近日在德国柏林举办的ifa2017的展会上面，华为间接宣布了5g时代的来临，发布了最新基于台积电10mm工艺制作的海思麒麟970处理器，这个是继去年的960之后的升级版本，这款产品国产移动芯片今年给我们带来了不少的惊喜。海思麒麟970是全球首款内置神经网络单元（npu）的芯片，当然在性能上也是有所提升的。重点我们来要讲讲这个npu芯片，依靠它海思麒麟970可以在某些场景下拥有更快的处理性能，还有就是拥有深度的学习功能可以让你的手机更懂你，越用越流畅。最新的亮点不止于此，这款海思麒麟970还携带着世界上首款准5g网络基带，这就间接代表着搭载这款芯片的华为mate10将成为全球首款5g手机，传输的速度将会是骁龙的2倍或以上。在苹果还在玩饥饿营销以年代，华为不参合，仅仅这一个处理器已经让无数的用户吊胃口了。再加上华为mate10全面屏的设计以及第三代徕卡认证的摄像头等硬件标准，你还想着把口袋掏空了去期待iphone8么？
淘宝搜索和搜索引擎有什么区别排名机制和排名原理参照的纬度有点不同。比如淘宝有一项很明显的排名因素就是宝贝的下架时间，离下架时间越近，排名会优先展示，当然，宝贝的标题优化也在考虑之内。搜索引擎呢，考虑的因素会比较多，比如网站的架构，标题的设置，内链的因素，外链的因素等等。

我想知道好搜和360搜索有什么区别么？没有区别就是360搜索改名字啦

搜索引擎的分析比较一. 百度收录百度收录网站的原则基本上就是原创为王，复制内容的站基本上不收录或少收录。百度现在占了中国大半江山，我们做站一定要把百度给养好了，坚持原创。百度一旦把你的站拿入观察期，你可就要小心了，有可能要不了一个月就会全部给你清0 。百度对网站改关键字和改版可是最敏感的，改版时可一定要小心，一点一点的改，不要一下就给全部改头换面了。百度收录网站从某种意义上来说，人为处理的因素多，有时显得不是很公平，以至搜索结果也不是那么让人感到理想。二. 谷歌收录谷歌收录网站原则，对新站基本上能在一个星期给你收录大部分，对新站的权重相对于百度来说要重一些。谷歌是先收录后打压，减小收录。收录得快，删除收录数量也快。可能谷歌的算法和国外人的习惯有关吧，总是体现在一个效率上。谷歌我个人的感觉是对原创的内容，如果你是一个新站，在谷歌下的排名会非常差。如果你的站坚持天天更新原创的话，你就能发现这一点。在这方面谷歌给人的感觉就是等级制非常分明。所以说如果你的站是想做谷歌收录的话，大可不必的复制内容上去，让它收录个够。三.雅虎收录雅虎收录网站原则，基本上是在百度和谷歌中间的位置，就是不向百度那么重视原创，也不向谷歌那么的等级制收录。雅虎收录显得比较公正，人为处理搜索结果比较少。在国外占的搜索市场份额比较高，在中国好象不是很高，光有收录，能给你网站带来的流量是少之又少。但是我们可以常利用一下雅虎的收录，来衡量一个站。四.有道收录有道收录网站原则，基本上突出在一个快字。比如你的网站改版，基本上能在一个星期全部给你更新收录过。在其它搜索引擎是做不到的。有道对网站的一举一动比其它搜索引擎都要严格，有变化基本上能在三天内给你作出快速的反映。虽然有道不能给我们带来更多的流量，但是它的快速，可以让我们更加早的发现网站的一些问题，以便及时的作出补救。可以说是监查网站的一个首选.五.中搜收录中搜收录网站原则，收录慢,慢得比蜗牛还慢。你不去提交，它是不会收录你站的。收录结果也不是很正确。我以前有一个站，中搜收录了五千多页，现在站就关了一年了，搜索结果还在。中搜能给你网站带来的流量可以说比其它几个网站都少。如果你是一个喜欢收购域名或网站的话，中搜无疑是首选，可以看到很久以前这全站的一些情况。所以说我给它定义为搜索过去的事找中搜。还有一些假搜索网站，我们就不谈了，但是有一个我不得不谈，就是腾讯其下的搜搜，这个搜搜用的是谷歌的收录数据，但是也不是照搬谷歌收录的结果，好象还是有一定的算法来处理结果，搜搜的收录结果都要比谷歌有先知先觉一些。比如谷歌要减少你的收录数量，搜搜的结果往往都要比谷歌先反映出来。所以说如果你是做谷歌收录的话，搜搜是查看谷歌收录网站数量的首选。

精准搜索和快速搜索功能有什么区别？“精准搜索”功能可以直接筛选企业的法人，负责人，总经理等职位的手机。
“快速搜”是一个模糊搜索功能，能快速覆盖所有目标。符合关键词的结果都会出来。不能指定条件搜

如何评价Google神经机器翻译系统搜索的引擎设置不对，谷歌浏览器默认的搜索引擎是Google ，但是由于种种原因Google在中国是不能使用的。选择设置打开设置页面我们点击管理搜索引擎然后将百度或者搜狗设置为默认搜索引擎即可这样我们就能成功打开网页页面了

google神经网络翻译怎么用Neural Networks

谷歌神经翻译引擎提高了多少AAAAAAABBBBB

谷歌神经翻译引擎提高了多少qiong

如何评价Google神经机器翻译系统谷歌的神经网络翻译（GNMT）的性能与传统的基于词组的翻译（PBMT）相比，的确有了显著的提高。在不同的语言对上，GNMT把PBMT与人工翻译的鸿沟缩小了 58% ~ 87%，在某些语言对上可以说接近了人工翻译的水平。
但是，说GNMT将取代人工翻译，还为时尚早。GNMT仍然时不时地会犯一些很傻的错误，论文的最后一页列举了一些，机智的网友们也发现了不少。实际场合的翻译，尤其是书面翻译，对这样的错误容忍度很低。
GNMT的贡献主要还是在不为用户所了解的技术方面。神经网络翻译与PBMT相比，模型「清爽」了许多，一个神经网络搞定一切，只是一直以来在性能和速度方面比不上PBMT 。GNMT把神经网络翻译在性能和速度方面的潜力发挥了出来，我觉得神经网络翻译在不久的将来将成为主流。

数据挖掘跟神经网络有什么关系？神经网络是属于人工智能范畴的，但可以用于数据挖掘，比如通过一批样本数据，训练出神经网络模型，然后再去测试新数据。就是对数据挖掘中分类技术的一个应用。

数据挖掘就是从大量数据中挖掘有用的知识，神经网络就是一种有学习能力的类似人脑活动的技术，其实也是在提炼知识。数据挖掘和许多学科都有交叉，概率统计、数据库、机器学习等等。

BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最?。ù螅┎拍芙胂乱淮姆敝?。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。

遗传算法跟神经网络之间是什么关系神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。2．遗传算法在网络设计中的应用用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种：(1)直接编码法这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。(2)参数化编码法参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。(3)繁衍生长法这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。3．遗传算法在网络分析中的应用遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。

遗传神经网络算法和神经网络算法的区别最本质的区别可以说是学习方法不同，或者说模型的优化方法不同。
前者应该是基于遗传算法进行网络权值的学习，而后者大都是采用反向传播（BP）算法进行权值学习，而这两种算法差异很大。建议你分别了解：
1）遗传算法
2）反向传播算法

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别贝叶斯分类器由概率统计得出，和神经网络都需要经过训练得到相应的分类的功能，如果非要说区别的话就是结构上的区别，神经网络通过高阶级数或者几何空间逼近，无数多的节点构成了非常复杂的数据相关性，而贝叶斯分类器则通过每个模式（事件几何下）中发生该事件的概率来反过来推导发生该这些事件概率后属于那种模式，理论上神经网络是连续系统，贝叶斯不是连续的，并且贝叶斯不能处理维度间高度相关性的事件（这就好比 z=ax+by ,但y里又有x的相关因子，x和y并不独立），而神经网络没这个问题。

你目前使用下来觉得最好的互联网智能手机是哪个牌子的智能互联网手机？看自己个人使用习惯，用过两部苹果系统是真的好用就是太贵，安卓的4年前用过魅族优化做的挺好，现在用华为也挺方便有些小细节比苹果贴心推荐

互联网智能手机等高科技的利弊一、好处：
1）最简单地概括就是“便利”：你可以随时随地进行包括语音通话、文字信息以及视频通讯，还可以随时上网（包括浏览网页、收发邮件、看电影等），当然，这需要在网络环境下。
2）智能手机还可以拍照、当移动硬盘（现在的手机的内存都很大，也可以外置SD卡），阅览、甚至编辑文件，某种程度上智能手机已经部分实现了电脑的一些功能。
二、坏处：
1）简单地概括就是“依赖症”：人们，尤其是年轻人已经离不开手机，手机不在身边就觉得心里发慌。这已经成为新时代的一个特征，也带来了诸多人际、甚至社会问题。
2）部分年轻人严重依赖手机，随时随地地玩儿手机（包括和朋友聊天、玩儿游戏等），对身体、生理健康造成负面影响，例如拇指族（手/手指发麻、变形），颈椎疼痛甚至变形，眼睛视力下降等；也带来一些心理问题，包括上面提到的依赖心理。
3）和第二条有关：记忆力下降，因为智能手机的便利，人们不爱动脑子了，例如不记得电话号码（这一点，我深有体会，我最初能够记下100多个常用的亲友电话号码，但是随着手机、智能手机的使用，我目前只能记得几十个电话号了）；例如运算能力下降——因为智能手机的计算器功能。
4）还带来的间接或直接的社会危害：人们使用手机的不良习惯，除了上述问题之外，还会因特定的环境条件酿成严重后果，例如开车时玩儿手机引发车祸。（当然，这不是智能手机本身的问题，而是人的问题）（望采纳）

互联网智能手机通常有哪些用途？智能手机的作用如下：
1、具备普通手机的全部功能，能够进行正常的通话，发短信等手机应用。
2、具备无线接入互联网的能力，即需要支持GSM网络下的GPRS或者CDMA网络下的CDMA 1X或者3G网络。
3、具备PDA的功能，包括PIM（个人信息管理），日程记事，任务安排，多媒体应用，浏览网页。
4、具备一个具有开放性的操作系统，在这个操作系统平台上，可以安装更多的应用程序，从而使智能手机的功能可以得到无限的扩充。

手机+互联网=智能手机是否失去了原本手机的本质手机从开始到现在确实没有多长时间，在中国也就是三十年不到，但是它的发展确实发展比较迅速，还记得看以前的比较老的一些电视剧，电视剧中的标配：桑塔纳+貂皮大衣+大钱包+大金链子+大哥大。标准的暴发户的节奏。其实那时候的一部大哥大价格是非常昂贵的，当时人民币的两万多，而且信号一般般，很多地方都需要找信号，什么都不可以干，只能作为通讯。后来慢慢的出现了诺基亚，小手机的时代来临了，增加了短信功能，mp3功能，还有翻盖手机，旋转滑屏手机，到后来的功能机，到后来的半智能，到现在的智能机时代，很多人都发现越来越多的手机结合了很多的功能，包括很多功能从购买手机开始到更换手机都没有使用过手机，那么这些功能有什么用呢？手机结合互联网=智能机。那么智能机的普及也是非常高的，可以说中国平均人手一个也不为过，畅快的网络，全方位的功能享受，但是有的人就会发现了，很多时候，很多地方例如：隧道，山顶，山洞，偏远的山村，以及偏远地带的海上，这些地方，手机都没有信号，更不用说网络了，而手机就毫无疑问就变为了的一款砖头，很多人会反驳，我们完全可以看电视啊，但是大家想一下，你使用phone看电视爽一些呢，还是用pad看电视爽一些呢？毫无疑问。手机越来越快的发展，小编感觉到越来越脱离了它这个移动设备的概念了，它的发明就是为了方便通话，但是在没有信号，没有网络，没有电的地方再多的功能也不能使用，那么要它有何用。1、手机没电了，手机都开不了机，何来功能享受，但是发明了充电宝，但是充电宝很多都对设备有损害的；2、手机没有信号、网络，没有了这些手机真的只能看着滑动，很多人说用来听歌，用来看视频，那么mp3或者其他的更好的设备为什么不去选择呢？很多人都说现在一部手机包含了所有的其他，那么小编请你们设想一下，没有网络，没有电的情况下，它还可以吗？所以说现在的手机发展解决的根本就是：网络，信号，电池。
智能手机的普及，互联网时代将会怎样改变人们的生活？生活便捷，购物，生活这一切来自一个根本性的转变，那就是智能终端的普及。传统互联网的成熟，为移动互联网的发展提供了很多基础条件；而智能手机、平板电脑等移动终端的普及，却让移动互联网成为我们最贴身的媒体，通过她，我们不仅享受了随时随地的信息服务，而且还完成了很多颇具创意的商业行为。全新的冲击。未来移动互联网将呈现五大趋势，会加速改变我们的生活状态，改变我们的商业思维，改变互联网产业。"人机合一"的关系将更加牢固。我们不仅置身在传统互联网中，而且已经被移动互联网"包围" 。随着智能手机和平板电脑的普及，移动互联网已经融入到我们的生活中，潜移默化地改变这我们的生活方式。2011 年，Google 与益普索 (IPSOS) 市场研究机构开展了有关智能手机的市场调研，结果显示：中国城市是全球五大智能手机普及率（ 35% ）最高的地区之一。中国的受访者中，每三个人中就有一个人拥有两部或两部以上的手机，这个比例（ 30% ）在亚太地区是最高的。中国城市地区拥有智能手机超过一年以上的人数比例（ 64% ）在亚太地区是最高的，超过韩国、日本和澳大利亚。正是智能移动终端的普及，让 2011 年显得尤为不同，我们认为移动革命真正到来了。移动设备已成为人们生活中最重要科技产品之一，"人机合一"的关系将更加牢固。根据益普索的调研，中国城市的智能手机用户无论在家里、旅途中、乘坐交通工具，还是在餐厅及商场消费，随时随地都在使用智能手机。手机成为娱乐终端。随着移动应用程序的普及，手机已经不再只是一个基本通讯和信息传递的终端，而是成为了一个人们随身携带的娱乐终端。这一变化，催生了巨大的手机游戏娱乐产业，比如，著名的"愤怒的小鸟"就是在手机游戏里最受欢迎的游戏之一，与 Google 地图一样，也几乎成了很多智能手机用户的标准配置。有数据表明，在 2010 年整个应用下载里，游戏应用比例高达 70-80%。用户巨大的游戏娱乐需求，也为市场带来了巨大的商机，已经有大量的商业资本和人力资源正在为我们的"终端快乐"提供各种服务。手机真正解决商业需求。使用智能手机与平板电脑的用户群正以惊人的速度增长，同时用户的消费方式，消费习惯和消费行为都在随之改变。2011 年，消费群体走入移动生活。Priceline 是美国的一家电子商务网站，用户可以在线采购和定制很多商品。在经营中，这家网站有一个非常奇怪的发现： PC 用户和智能手机用户在采购他们服务的时候是有时间区别的，移动终端上的消费者普遍没有耐心，

骁龙845是不是AI参数方面：
骁龙845采用最新的八核Kryo 385定制架构，性能比骁龙835的Kryo 280提升25％，三星第二代10nm工艺制程，主频最高为2.8GHz 。
骁龙845集成的Adreno 630 GPU性能比骁龙835的Adreno 540提升30%，功耗降低30％。
骁龙845集成了第二代千兆级LTE Modem——X20调制解调器，比骁龙835的X16速度提升20％，其集成的全新Hexagon 685 DSP与Spectra 280 ISP全面提升拍照功能。
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多媒体支持方面：
骁龙845支持更先进的XR沉浸体验，能够在室内空间定位、六自由度和即时定位与地图构建系统，是更加先进的虚拟现实技术，能够产生更真实的沉浸式体验。
骁龙845支持骁龙第三代AI平台，计算能力比骁龙835提升3倍，并支持多平台的神经网络系统。
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安全方面：
骁龙845增加了全新的安全处理单元（SPU），拥有保险库般的安全特征，可以将用户的数据更安全保护。
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连接性能方面：
高通第二代千兆X20调制解调器支持未来的5G网络，支持双SIM卡双VoLTE ，可以使用4G网络进行通话。
支持多千兆比特的Wi-Fi，峰值最高提升20％，最高可提供每秒1.2Gbps的下载速度速度是之前的16倍，在蓝牙连接上也比之前的产品更加省电。

骁龙845没有内置的NPU，为什么还说它是第三代人工智能芯片？因为它之内依靠AI智能的地方太多了。骁龙 845 采用三星第二代 10nm LPP FinFET 制程工艺，采用四颗2.8GHz大核+四颗1.8GHz小核Kryo自研架构，基于三星第二代10nm LPP工艺，集成Adreno 630 GPU，性能提升30%，功耗下降30%，最高下行速率1.2Gbps，首次加入了 2MB 的共享式 L3 缓存和 3MB 的系统缓存，内建安全加密芯片。在CPU架构方面，骁龙855一改此前4颗大核+4颗小核的big-LITTLE架构，而是采用了高通称之为Prime Core的1+3+4三丛集8核心DynamIQ架构：全部是基于高通定制的Kyro 485内核，一颗主频为2.84GHz的高性能内核+3颗主频为2.42GHz的中等性能核心+4颗主频为1.78GHz的效率核心。其中高性能内核拥有512KB二级缓存（相比上一代的骁龙845的Kyro 385高性能核心的二级缓存提升了一倍），主要负责的高性能运算；而3颗中等性能内核则搭配了256KB二级缓存，4颗能效内核则配备128KB缓存，主要用于应对日常应用。具体CPU性能方面，高通表示，基于全新Kyro 485内核的骁龙855在CPU性能上要比基于Kyro 385内核的骁龙845高出45% 。高通还强调，骁龙855能保持长时间使用高性能稳定，而友商则会在短时间内降低频率。此外，高通还公布了一组与其他两家竞争对手的7nm芯片（苹果A12和麒麟980）在应用程序启动性能上的对比。从高通公布的数据来看，骁龙855在各项应用上的表现均优于其他两家竞品。高通公司表示骁龙855是高通有史以来CPU升级最大的一款产品。高通强调，骁龙845是自研第三代人工智能移动芯片，华为是买了另外一家公司的方案，高通认为，高度集成的软硬结合算法才是AI的正确打开方式。
骁龙855 ，华为980 ，苹果A12谁的Ai性能最强？谁是第二强？我们先来看看高通骁龙855高通着重强调了骁龙855强势的AI性能。骁龙855搭载了高通第四代AI引擎，运用CPU+GPU+DSP的方式为AI提供算力，和骁龙845相比AI性能提升3倍，相较于安卓平台另一款使用7纳米的友商处理器，为了迎接即将到来的5G时代，高通已经开发出骁龙X50调制解调器，骁龙855芯片可以通过外挂基带的方式实现5G网络，另外骁龙855内部也集成了骁龙X24 LTE基带，通信性能表现肯定毋庸置疑。骁龙855还将会是首个支持Multi-Gigabi 5G连接的商用平台，也就是说能够支持即将到来的5G网络。是直接可以接入5g网络的。此外芯片还在AI、AR方面做了进一步的优化，在游戏和摄影上将会有亮眼的表现。骁龙855配合骁龙X50调制解调器可实现对5G网络的支持。Verizon宣布三星将于2019年上半年推出5G智能手机，消费者可以在明年体验到下一代旗舰手机带来的高速5G网络。苹果A12处理器A12采用了六核CPU、4核GPU以及单独的神经引擎设计，共集成了69亿个晶体管。A12芯片组的封装面积为83.27mm（9.89mm×8.42mm），相比A11来说缩小了5% 。但得益于7nm工艺，A12处理器的晶体管数量从A11的43亿暴涨到69亿。性能方面，按照苹果的说法，六核心CPU的架构依然是Fusion，其中两个大核心的性能提升15% ，功耗可降低40%，四个小核心的功耗可降低50% 。GPU方面，架构依然是苹果自主设计的，性能相比A11提升了50%，支持曲面细分、多层渲染以及无损内存压缩。独立神经引擎采用八核心设计，支持独立机器学习以及智能计算系统，每秒钟可执行5万亿次操作。ISP方面集成深度引擎，支持H.265编解码。苹果性能控制器、安全引擎、显示引擎、内存控制器、系统缓存。高性能互连总线，音频子系统，快速存储控制器。50%是什么概念？拿行业平均水平来说，每年各大厂商顶级处理器相比前代大约提升的幅度是30%，可以说苹果A12大大超越了行业的标准，而这也意味着骁龙855和麒麟980在GPU上超越苹果几乎是不可能的事情。华为980处理器以7nm制程为坚实基础，先进IP设计就是钢铁骨架，它决定整座建筑能有多高。今年6月，ARM发布了新一代具有顶级性能的CPU和GPU架构——定制Cortex A76、Mali-G76 。不到3个月间隔，华为就率先实现将这两项IP设计实现商用。麒麟980在全球首次实现基于Cortex-A76的开发商用，最高主频可达2.6GHz，与上一代相比单核性能提升75%，能效提升58%，为智能手机注入笔记本电脑级性能。麒麟980率先在手机芯片上集成双核NPU，实现业界最高端侧AI算力，实现每分钟图像识别4500张，识别速度相比上一代提升120%，远高于业界同期水平；多人姿态估计实时帧率高达30 fps，能够实时绘制出人体的关节和线条。通信性能向来是华为手机的传统优势，麒麟980更进一步在全球率先支持LTE Cat.21，支持业界最快的下行1.4Gbps速率，更灵活的应对全球不同运营商的频段组合。
骁龙835和骁龙845究竟差多少通过参数对比发现，骁龙845和835采用相同的制造工艺，但在CPU主频以及GPU方面均有所不同，存在相同的地方在于核心数是一样的，支持RAM类型是一样的。从以上跑分数据来看的话，相比骁龙835，高通骁龙845的综合性能、CPU性能、UX性能以及3D性能均占据优势，可谓全面超越骁龙835，很显然还是存在较大差距的。我们可以将骁龙845看作是骁龙835的全新升级版。和骁龙835相比，新一代骁龙845的提升是全方位的：全新Kryo 385 CPU性能提升25% ， Adreno 630GPU性能提升30%、功耗降低30% 。
求大神帮忙用matlab程序做BP神经网络预测求用matlab编BP神经网络预测程序
求一用matlab编的程序P=[ 。。。];输入T=[ 。。。];输出
%创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
%当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
%当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}
%设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 10000;
net_1.trainParam.goal = 1e-3;
%调用TRAINGDM算法训练BP网络
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
%对BP网络进行仿真
A = sim(net_1,P);
%计算仿真误差E = T - A;
MSE=mse(E)
x=[ 。。。]';%测试
sim(net_1,x)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
不可能啊我2009
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对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法” 。3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式

用matlab的nntool工具箱训练好的一个BP神经网络，下一步要怎么做才能进行数据输入得到相应的输出结果a=sim(net,x)
说实话我也菜鸟级别，你看一下最后这个函数能不能用：
其中“a”自己随便可以设的，其实就是个代表返回值
“net”换成你训练好的函数，
“x”换成你的输入矩阵

matlab bp神经网络工具箱怎么用%% 训练集/测试集产生
% 训练集——用于训练网络
P_train = ;%输入集
T_train = ;%输出集
% 测试集——用于测试或者使用。
P_test = ;%输入
T_test ;
N = size(P_test,2);

%% BP神经网络创建、训练及仿真测试

% 创建网络
net = newff(P_train,T_train,9);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 训练网络
net = train(net,P_train,T_train);
% 仿真测试、使用。
T_test = sim(net,P_test);%得到结果。

matlab BP神经网络预测下一组数据问题楼主用的MATLAB是什么版本？
这段代码在2008b中会报错，虽然可以排除，但修改后在你的系统上未必兼容，所以最好用和你比较接近的版本来调试分析。