应该用函还是用请示？

一、应该用函还是用请示？

上级机关的职能部门同下级机关是平级关系，可以用函或通知。请示是上行文，在平级之间使用似乎不妥。还请大家指正。

二、形容机器人应该用它还是他？

用它，因为他是指人，男人

机器人是一台机器，尤其是一个可编程由计算机能够自动地进行一系列复杂的动作。机器人可以由外部控制设备引导，也可以将控制嵌入其中。

三、人工智能芯片用gpu还是cpu

人工智能芯片用GPU还是CPU

人工智能（AI）技术的发展已经深刻影响了我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从医学诊断到金融预测，人工智能正在不断拓展其应用领域。而在人工智能系统中，人工智能芯片起着至关重要的作用。那么在选择人工智能芯片时，是应该选择GPU还是CPU呢？

GPU vs. CPU

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）和CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是两种常见的处理器架构。在人工智能应用中，GPU和CPU各有优势，下面我们将就人工智能芯片使用GPU还是CPU展开讨论。

GPU的优势

GPU以其强大的并行计算能力而闻名。相比之下，CPU更适合顺序计算，而GPU则能够同时处理大量数据。在训练深度学习模型时，需要进行大量的矩阵乘法和并行计算，这正是GPU的强项。因此，许多人工智能领域的研究者和工程师选择在训练深度学习模型时使用GPU。

此外，GPU的处理器核心数量通常比CPU多得多，这使得GPU在处理大规模数据集时更为高效。对于需要进行复杂计算的人工智能任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理，GPU通常能够提供更好的性能。

CPU的优势

尽管GPU在并行计算方面有着显著优势，CPU在一些特定任务上仍然表现出色。例如，在处理序列数据、控制流程以及执行特定算法时，CPU往往比GPU更为适用。此外，对于一些对计算速度没有严格要求的人工智能任务，选择CPU也是一个不错的选择。

CPU还具有更好的灵活性和通用性。相比之下，GPU更适合于大规模并行计算，而CPU更适用于各种不同类型的任务。因此，在一些对处理器性能要求较为综合的应用场景中，选择CPU可能更为合适。

在人工智能芯片中的选择

在设计人工智能芯片时，通常会根据具体的应用场景来选择使用GPU还是CPU。对于需要大规模并行计算的深度学习任务，通常会选择集成GPU核心的人工智能芯片，以实现更高的性能和效率。

然而，并非所有的人工智能任务都需要大规模并行计算。在一些对处理器灵活性和通用性要求较高的应用场景中，选择集成CPU核心的人工智能芯片可能更为合适。这样可以在保证性能的同时，兼顾处理器的通用性和灵活性。

此外，一些人工智能芯片还会同时集成GPU和CPU核心，以兼顾两者的优势。这样的设计可以根据具体的任务需求，灵活地选择在GPU和CPU之间进行计算，从而实现更好的性能和效率。

结论

在人工智能芯片中选择使用GPU还是CPU取决于具体的任务需求和应用场景。对于大规模并行计算的深度学习任务，GPU通常能够提供更好的性能。而对于处理器灵活性和通用性要求较高的任务，则选择CPU可能更为合适。在设计人工智能芯片时，可以考虑将GPU和CPU核心集成在一起，以实现更好的性能和效率。

四、机器人专业好还是人工智能好？

人工智能好

人工智能不但可以学习，感知，问题解决，还可以语言理解和逻辑推理。AI在现代世界中以许多方式使用

五、木板封边：用机器还是人工更好？

背景介绍

木板封边是家具制作过程中非常重要的一环，它有助于保护木板边缘，并增加美观性。在现代家具制造业中，人们常常面临选择是使用机器自动封边还是采用传统的人工封边，那么到底哪种方式更胜一筹呢？让我们来探讨一下。

机器封边的优势

使用机器封边的最大优势在于效率和一致性。相比于人工封边，机器自动封边可以大大提高生产效率，尤其适用于大规模家具生产。而且机器封边可以确保每一块木板的封边宽度和厚度都保持一致，减少了人为因素造成的误差。

人工封边的优势

虽然机器封边有其优势，但人工封边也有独特的价值。人工封边可以更加灵活地处理不规则的木板形状和特殊的封边要求，尤其对于定制家具来说，人工封边可以更好地满足客户的个性化需求。此外，对于一些特殊材质或者特殊形状的木板，人工的技艺和经验也很难被机器替代。

结论

在实际使用中，木板封边究竟使用机器还是人工更好，答案并不是简单的二选一，而是要根据具体的生产需求和产品特点进行权衡。对于大规模量产的标准化家具，机器封边无疑能够提高效率和质量；而对于那些追求个性化、艺术性和特殊形状的家具，人工封边则显得更加合适。因此，完美的解决方案可能是将机器封边和人工封边相结合，以充分发挥双方的优势。

感谢阅读这篇文章，希望能够为您在木板封边选择上提供一些帮助。

六、毛利应该用流水算还是用实收？

（销售）毛利是商品销售收入减去销售成本的差额。

在我国企业核算中采用“权责发生制”核算。所以一旦销售收入确定，销售成本亦同时确定，销售毛利也就确定了。

由此可以肯定：毛利既不是用流水算，也不是用实收算。

只有“收付实现制”下，才以实收实付作为核算凭据。

七、人工智能机器人比赛用的软件

　　
人工智能机器人比赛用的软件

　　人工智能技术的迅猛发展在众多领域都带来了革命性的变革。其中，人工智能机器人比赛作为一个重要的应用场景，不仅激发了学术界和产业界的创新活力，也成为了展示人工智能水平和技术发展的重要窗口。而在人工智能机器人比赛中，软件的作用举足轻重。本文将从人工智能机器人比赛角度，探讨一些常见的软件应用。

　　一、ROS（Robot Operating System）

　　ROS是一套开源的机器人操作系统。它提供了一系列的库和工具，使得研发人员可以方便地构建机器人应用软件。ROS中的核心概念包括节点（Node）、主题（Topic）、服务（Service）和消息（Message）等。其中，节点是ROS中最基本的单位，每一个节点都可以独立地运行，通过订阅主题、发布主题和提供服务来实现与其他节点的通信。ROS已经成为人工智能机器人比赛中最常用的软件之一，凭借其丰富的功能和强大的扩展性，为机器人的开发和研究提供了良好的平台。

　　二、机器学习软件库

　　在人工智能机器人比赛中，机器学习是一个非常关键的技术。机器学习软件库可以提供丰富的算法和工具，帮助研发人员实现对机器人的感知、决策和控制等功能。常见的机器学习软件库包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。这些软件库提供了各种机器学习算法和深度学习模型，使得研发人员可以快速构建和训练机器学习模型，并将其应用于机器人比赛中。

　　三、仿真软件

　　在人工智能机器人比赛中，仿真软件可以帮助研发人员进行快速原型设计和测试。通过仿真软件，研发人员可以构建虚拟的机器人模型，并在模拟环境中进行算法验证和系统测试。常见的仿真软件包括Gazebo、V-REP等。这些仿真软件提供了逼真的虚拟环境和真实物理模拟，使得研发人员可以在不同场景下进行机器人行为的仿真和测试。

　　四、图像处理库

　　人工智能机器人比赛中，图像处理是一个重要的技术领域。图像处理库可以提供丰富的图像处理算法和工具，帮助研发人员实现对图像和视频的特征提取、目标检测、目标跟踪等功能。常见的图像处理库包括OpenCV、PCL等。这些图像处理库提供了各种图像处理算法的实现，支持常见的图像格式和视频流处理，为机器人的视觉感知和目标识别提供了有力支持。

　　五、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法库

　　SLAM是一种同时进行定位和建图的算法。在人工智能机器人比赛中，SLAM算法可以帮助机器人实现自主定位和环境建图。SLAM算法库提供了各种定位和建图算法的实现，帮助研发人员实现机器人的自主导航和路径规划等功能。常见的SLAM算法库包括GMapping、Hector SLAM等。这些算法库基于不同的定位和建图原理，可以适用于不同的场景和机器人平台。

　　六、控制和规划库

　　在人工智能机器人比赛中，控制和规划是一个重要的技术环节。控制和规划库可以提供丰富的运动控制和路径规划算法，帮助研发人员实现对机器人的自主控制和规划。常见的控制和规划库包括MoveIt、OMPL等。这些库提供了各种运动控制和路径规划算法的实现，支持机器人的运动学建模和动力学仿真，为机器人的运动控制和路径规划提供了良好的支持。

　　
结语

　　随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能机器人比赛也日益受到关注。在人工智能机器人比赛中，软件是实现机器人功能和性能的关键。本文介绍了一些常见的人工智能机器人比赛用的软件，包括ROS、机器学习软件库、仿真软件、图像处理库、SLAM算法库以及控制和规划库等。这些软件提供了丰富的功能和工具，帮助研发人员快速构建机器人应用软件，提高人工智能机器人比赛的技术水平。

　　未来，随着人工智能技术的不断进步，预计人工智能机器人比赛用的软件将会进一步完善和发展。研发人员也将不断探索和创新，提高软件的性能和功能，推动人工智能机器人比赛的发展。相信在不远的将来，人工智能机器人比赛将成为科技创新和人才培养的重要平台，为人工智能技术的发展做出更大贡献。

八、机器视觉用halcon还是opencv？

用halcon

Halcon，应该说是最强大的视觉处理软件了，不过需要时间来学习，机器视觉从业者们Halcon是必学的。如果你想更进一步的话，就要用到OpenCV来开发自己公司的图像库，这时候如果你会Halcon的话你会觉得事半功倍。在封装库的时候，也会给你很多的帮助

九、用机器卸甲好还是传统？

当然传统卸甲比机器细质机器卸甲快些

十、人工智能专业用intel还是amd？

在人工智能专业中，选择使用Intel还是AMD取决于具体需求和预算。Intel的CPU在单线程性能和软件兼容性方面表现出色，适合需要高性能和广泛支持的任务。而AMD的CPU在多线程性能和价格性价比方面具有优势，适合需要处理大规模数据和并行计算的任务。因此，根据具体的应用场景和预算考虑，选择适合自己需求的处理器是明智的选择。