什么是存储资源？

一、什么是存储资源？

存储资源是不参与当代水文循环，水量不能再生，水质不能更新的资源。

不可再生的储存资源，尽管不能作为持续稳定的供水源，但是，在供水中仍然发挥其重要作用:保持一定的含水层季度，从而保证取水建筑物(井、钻孔等)具有一定的出水能力，对于补给资源较为丰富面含水层薄的浅层地下水，此点尤为重要。含水系统获得的补给量在时间上不稳定，存在季节变化和年际变化，因此，在补给不足的季节与年份、为了保证稳定供水，必须动用储存资源以资调节

二、人工智能技术基于什么建模？

人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。

感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。

认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。

人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

三、华为存储是基于开源技术吗？

华为来说，安卓系统只能使用开源版本。而Google Play商店、Gmail、地图、YouTube等应用和服务不能再使用，那么对于美国市场的手机，立马变成了“砖块”。面对芯片的挑战，华为备胎上线，面对谷歌的封锁，华为同样启动了“B计划”。早在2012年任正非就在为操作系统做战略部署，这个不得不服。

然而，看到谷歌限制华为使用Android的事，你是否会想到开源界的危机？可能我们以为，使用收费的服务或软件会受到封锁，免费开源的是无国界，完全开放的。

那么，我们来看一下Apache 软件基金会官网中提到的条款：“美国的出口法律和法规适用于我们的发行版，并且随着产品和技术再出口到不同的地方依旧保持有效。”。

再看看GitHub这个全球最大的开源代码托管平台的条款：“GitHub.com、GitHub Enterprise Server 以及您上传到任一产品的信息可能受美国出口管制法律的约束，包括美国出口管理条例（EAR）。”

事实上，GitHub已经对古巴、伊朗、朝鲜、苏丹与叙利亚进行限制，不得出售、出口或再出口到这些国家。此时，再添加一个国家，是不是一纸政令的事？

科技自立，开源自立，都是迫在眉睫的事。

四、硬盘是基于什么原理的存储器？

硬盘的工作原理

硬件存储原理：硬盘存储数据是根据电、磁转换原理实现的。硬盘由一个或几个表面镀有磁性物质的金属或玻璃等物质盘片以及盘片两面所安装的磁头和相应的控制电路组成，其中盘片和磁头密封在无尘的金属壳中。

　　硬盘工作时，盘片以设计转速高速旋转，设置在盘片表面的磁头则在电路控制下径向移动到指定位置然后将数据存储或读取出来。

五、水资源怎么存储？

1、水应该储存在一个带有松紧适度盖子的牢固的塑料瓶内。用漂白粉冲洗彻底冲洗储水瓶。盛果汁和牛奶的塑料瓶不适于储水，因为它们易于破碎和泄露。所有的储存器都应该贴上标签。  

2、储存的水每6个月需要更换一次。  

3、避免把储水器放在有汽油、杀虫剂等有毒物质的地方，因为随着时间的推移这些有毒物质能渗透入这些塑料容器内。  

4、储水容器的放置不能在在阳光直射的地方，选择一个相对温度较低的恒温处。

六、人工智能基于几何特征由谁提出？

人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

七、云搜是基于什么汇聚的数据资源？

云搜是一款基于ED2K电驴网络的P2P搜索工具，采用目前最先进的ED2K网络检索技术，资源更多，结果更精准。可以精准检索到任何类型的影视、音乐、电子书、软件等各种资源。

八、人工智能基于大数据

在当今科技领域的快速发展中，人工智能基于大数据已经成为一种不可或缺的技术趋势。人工智能和大数据这两大概念的结合，正在彻底改变着我们生活和工作的方方面面。本文将深入探讨人工智能基于大数据的重要性、应用领域以及未来发展趋势。

人工智能基于大数据的重要性

人工智能作为一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维和学习能力，实现了机器的自主学习和智能决策。而大数据则是指规模庞大、结构复杂且更新速度快的数据集合。人工智能基于大数据，利用海量数据进行分析、挖掘和预测，可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计以及提高生产效率。

人工智能基于大数据的重要性体现在以下几个方面：

• 实现个性化推荐：通过分析用户的历史行为数据，人工智能可以实现个性化推荐，提升用户体验。
• 精准营销：基于大数据分析的用户画像，可以帮助企业实现精准营销，提高营销效果。
• 智能决策：人工智能可以根据大数据分析结果，辅助决策者做出更加科学的决策，降低决策风险。
• 智能制造：在制造业中，人工智能基于大数据的应用可以实现智能化生产，提高生产效率和产品质量。

人工智能基于大数据的应用领域

人工智能基于大数据的应用已经渗透到各个行业领域，推动着行业的数字化转型和升级。以下是一些人工智能基于大数据的典型应用领域：

1. 金融领域：人工智能基于大数据在金融领域的应用包括风险控制、信用评估、智能投顾等。
2. 医疗健康：通过分析医疗大数据，人工智能可以帮助医生制定更加精准的诊疗方案，提高治疗效果。
3. 零售行业：人工智能基于大数据可以帮助零售企业进行商品需求预测、库存管理以及精准营销。
4. 智能交通：智能交通系统借助人工智能和大数据技术，实现了交通流量监测、智能信号灯控制等功能。

人工智能基于大数据的未来发展趋势

随着人工智能和大数据技术的不断进步，人工智能基于大数据的未来发展将呈现出以下几个趋势：

• 跨行业融合：人工智能基于大数据将会在更多领域实现跨行业融合，形成更加智能化的生态系统。
• 算法优化：未来人工智能基于大数据的发展将更加注重算法的优化和提升，以提高智能决策的准确性。
• 隐私保护：随着数据安全和隐私保护意识的提升，人工智能基于大数据的发展将更加注重数据的安全性和隐私保护。
• 智能硬件：未来人工智能基于大数据的应用将越来越多地借助智能硬件设备，实现更加智能化的场景应用。

总的来说，人工智能基于大数据的发展已经成为科技行业的重要趋势，将在未来持续发挥重要作用。企业和个人应当及时了解并掌握这一技术，以适应未来科技发展的需求。

九、人工智能基于几何特征谁最早提出？

人工智能学科

学科起源

从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。

人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。

十、人工智能基础资源是什么？

知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。

人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。

人工智能的基础是什么？知识、信息和数据

知识图谱

如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。

在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？

现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。

数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。

人工智能的基础是什么？知识、信息和数据

三者关系图

另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。

正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。

比如，你看到0571－88911818这样的数字，你可能会根据自己已有的知识猜测到它是一个电话号码，但不知道它是哪个城市的电话号码，但如果你通过一些方法确定0571是杭州市的区号后，以后再碰到相同格式的数据时，你就会知道它代表杭州市的一个电话号码，实际上你的知识也就增加了。不同格式的数据蕴涵的信息量也不一样，比如，图像数据所蕴涵的信息量就大，而文本数据所蕴涵的信息量就少。

人工智能的基础是什么？知识、信息和数据

数据处理

信息在人类生活中占有十分重要的地位，但是，只有把有关的信息关联到一起的时候，它才有实际的意义。一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。

终上所述，知识、信息和数据是3个层次的概念。有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联再一起，经过处理就形成了知识。知识是用信息表达的，信息则是用数据表达的，这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果关系，也反映了它们不同的抽象程度。人类在社会实践过程中，其主要的智能活动就是获取知识，并运用知识解决生活中遇到的各种问题。