⑴ bp代表什么呀
BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
神经网络
神经网络是：
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：
（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
【人工神经网络的工作原理】
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
“人脑是如何工作的？”
“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”
多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：
若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡 （平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。
普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。
人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。
人工神经网络早期的研究工作应追溯至本世纪40年代。下面以时间顺序，以着名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。
1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。
1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。
50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的着作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异感这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。
另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。
随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。
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工程目标
我国绕月探测工程将完成以下四大科学目标：
1、获取月球表面三维影像。划分月球表面的基本地貌构造单元，初步编制月球地质与构造纲要图，为后续优选软着陆提供参考依据。
2、分析月球表面有用元素含量和物质类型的分布特点。对月球表面有用元素进行探测，初步编制各元素的月面分布图。
3、探测月壤特性。探测并评估月球表面月壤层的厚度、月壤中氦-3的资源量。
4、探测地月空间环境。记录原始太阳风数据，研究太阳活动对地月空间环境的影响。
国防科学技术工业委员会副主任、国家航天局局长、绕月探测工程总指挥栾恩杰介绍，由月球探测卫星、运载火箭、发射场、测控和地面应用等五大系统组成的绕月探测工程系统届时将实现以下五项工程目标：
⊙ 研制和发射我国第一个月球探测卫星；
⊙ 初步掌握绕月探测基本技术；
⊙ 首次开展月球科学探测；
⊙ 初步构建月球探测航天工程系统；
⊙ 为月球探测后续工程积累经验。
工程方案
我国航天科技工作者早在1994年就进行了探月活动必要性和可行性研究，1996年完成了探月卫星的技术方案研究，1998年完成了卫星关键技术研究，以后又开展了深化论证工作。
经过10年的酝酿，最终确定我国整个探月工程分为“绕”、“落”、“回”3个阶段。
第一步为“绕”，即发射我国第一颗月球探测卫星，突破至地外天体的飞行技术，实现月球探测卫星绕月飞行，通过遥感探测，获取月球表面三维影像，探测月球表面有用元素含量和物质类型，探测月壤特性，并在月球探测卫星奔月飞行过程中探测地月空间环境。第一颗月球探测卫星“嫦娥一号”已于2007年10月24日发射。
第二步为“落”，时间定为2007年至2010年。即发射月球软着陆器，突破地外天体的着陆技术，并携带月球巡视勘察器，进行月球软着陆和自动巡视勘测，探测着陆区的地形地貌、地质构造、岩石的化学与矿物成分和月表的环境，进行月岩的现场探测和采样分析，进行日-地-月空间环境监测与月基天文观测。具体方案是用安全降落在月面上的巡视车、自动机器人探测着陆区岩石与矿物成分，测定着陆点的热流和周围环境，进行高分辨率摄影和月岩的现场探测或采样分析，为以后建立月球基地的选址提供月面的化学与物理参数。
第三步为“回”，时间定在2011至2020年。即发射月球软着陆器，突破自地外天体返回地球的技术，进行月球样品自动取样并返回地球，在地球上对取样进行分析研究，深化对地月系统的起源和演化的认识。目标是月面巡视勘察与采样返回。
月球探测三期工程主要包括以下5个科学目标：
1. 探测区月貌与月质背景的调查与研究
利用着陆器机器人携带的原位探测分析仪器，获取探测区形貌信息，实测月表选定区域的矿物化学成分和物理特性，分析探测区月质构造背景，为样品研究提供系统的区域背景资料，并建立起实验室数据与月表就位探测数据之间的联系，深化和扩展月球探测数据的研究。探测区月貌与月质背景的调查与研究任务主要内容包括：
1）探测区的月表形貌探测与月质构造分析；
2）探测区的月壤特性、结构与厚度以及月球岩石层浅部（1～3 km ）的结构探测；
3）探测区矿物/化学组成的就位分析。
2. 月壤和月岩样品的采集并返回地面
月球表面覆盖了一层月壤。月壤包含了各种月球岩石和矿物碎屑，并记录了月表遭受撞击和太阳活动历史；月球岩石和矿物是研究月球资源、物质组成与形成演化的主要信息来源。采集月壤剖面样品和月球岩石样品，对月表资源调查、月球物质组成、月球物理研究和月球表面过程及太阳活动历史等方面都具有重要意义。月壤岩芯明岩样品的采集并返回地面的任务主要内容包括：
1）在区域形貌和月质学调查的基础上，利用着陆器上的钻孔采样装置钻取月壤岩芯；
2）利用着陆器上的机械臂采集月岩／月壤样品；
3）在现场成分分析的基础上，采样装置选择采集月球样品；
4) 着陆器和月球车都进行选择性采样，月球车可在更多区域选择采集多类型样品，最后送回返回舱。
3. 月壤与月岩样品的实验室系统研究与某些重要资源利用前景的评估
月壤与月岩样品的实验室系统研究与某些重要资源利用前景的评估任务主要内容包括：
1）对返回地球的月球样品，组织全国各相关领域的实验室进行系统研究，如物质成分（岩石、矿物、化学组成、微量元素、同位素与年龄测定）、物理性质（力学、电学、光学、声学、磁学等）、材料科学、核科学等相关学科的实验室分析研究；
2）月球蕴含丰富的能源和矿产资源，进行重要资源利用前景的的评估，是人类利用月球资源的前导性工作，可以为月球资源的开发利用以及人类未来月球基地建设进行必要的准备；根据月球蕴含资源的特征，测定月球样品中He-3、H 、钛铁矿等重要资源的含量，研究其赋存形式；
3）开展He-3等太阳风粒子的吸附机理和钛铁矿富集成矿的成因机理研究；
4）开展He-3 、H 等气体资源提取的实验室模拟研究。
4. 月壤和月壳的形成与演化研究
月壤的形成是月球表面最重要的过程之一，是研究大时间尺度太阳活动的窗口。月球演化在31 亿年前基本停止，因此月表岩石和矿物的形成与演化可反映月壳早期发展历史；月球表面撞击坑的大小、分布、密度与年龄记录了小天体撞击月球的完整历史，是对比研究地球早期演化和灾变事件的最佳信息载体。
5. 月基空间环境和空间天气探测
太阳活动是诱发空间环境与空间天气变化的主要因素，对人类的航天等活动有重大影响。在月球探测三期工程中空间环境与空间天气探测包括以下内容:
1）空间环境探测器
记录宇宙线、太阳高能粒子和低能粒子的通量和能谱，分析与研究太阳活动和地月空间环境的变化；探测太阳风的成分与通量，为月壤成熟度和氦－3 资源量的估算提供依据。
2）甚低频射电观测
在月面安置由两个天线单元组成的甚低频干涉观测阵，长期进行太阳和行星际空间的成图和时变研究，建立世界上第一个能够观测甚低频电磁辐射的长久设施。
当“绕、落、回”三步走完后，中国的无人探月技术将趋于成熟，中国人登月的日子也将不再遥远。
工程计划
绕月探测工程是我国月球探测的第一期工程，即研制和发射第一颗月球探测卫星。该星将环绕月球运行，并将获得的探测数据资料传回地面。该工程由探月卫星、运载火箭、发射场、测控和地面应用五大系统组成。现已确定探月卫星主要利用“东方红三号”卫星平台，运载火箭采用“长征三号甲”火箭，发射场选用西昌卫星发射中心，探测系统利用现有航天测控网，地面应用系统由中国科学院负责开发。
具体计划是，“长征三号甲”火箭从西昌发射中心起飞，将“嫦娥一号”卫星送入地球同步转移轨道后实现星箭分离，卫星最后进入环绕月球南、北极的圆形轨道运行，并对月球进行探测，轨道距离月面的高度为200公里。
设计寿命为1年的“嫦娥一号”卫星，携带立体相机、成像光谱仪、激光高度计、微波辐射计、太阳宇宙射线检测器和低能离子探测器等多种科学仪器，对月球进行探测。它在环月飞行执行任务期间，主要获取月面的三维影像，分析月面有用元素含量和物质类型的分布特点，探测月球土壤厚度，检测地月空间环境。其中前3项是国外没有进行过的项目，第4项是我国首次获取8万公里以外的空间环境参数。此外，美国曾对月球上的5种资源进行探测，我国将探测14种，其中重要的目标是月球上的氦—3资源。氦—3是一种安全高效而又清洁无污染的重要燃料，据统计，月球上的氦—3可以满足人类1万年以上的供电需求。月球土壤中的氦—3含量可达500万吨。
嫦娥工程是一个完全自主创新的工程，也是我国实施的第一次探月活动。工程自2004年1月立项，目前已经完成了嫦娥一号卫星和长征三号甲运载火箭产品研制和发射场、测控、地面应用系统的建设。2007年10月24日在西昌卫星发射中心成功发射升空。月球探测是一项非常复杂并具高风险的工程，到目前为止，人类共发射月球探测器122次，成功59次，成功率为48%。中国长征三号甲运载火箭的成功率为100%。
工程人员
中国探月工程首席工程师欧阳自远；
月球探测工程中心副主任郝希凡；
中国绕月探测工程测控通信指挥部部长朱民才
卫星系统总指挥、总设计师叶培建，副总设计师孙泽州、孙辉先；
长征三号甲运载火箭副总指挥金志强；
长征三号甲运载火箭总体主任设计师 陈闽慷
长征三号甲运载火箭总体副主任设计师 刘建忠
地面应用系统总设计师李春
绕月探测工程地面应用系统总设计师 副总指挥 李春来
绕月探测工程地面应用系统 副总设计师 张洪波
“嫦娥一号”卫星副总设计师 有效载荷总设计师 孙辉先
“嫦娥一号”卫星有效载荷总指挥 吴季
巡视器总体主管设计师温博（女）
测控数传分系统主管设计师张婷（女）
天线分系统主管设计师战榆莉（女）
供陪电分系统主管设计师陈燕（女）
中国绕月探测工程测控系统副总设计师董光亮等。
火箭
嫦娥一号的运载火箭长征3A火箭共执行过14次发射任务，成功率百分之百！
嫦娥一号卫星有效载荷
科学目标
中国计划在2007年发射第一颗月球探测卫星，这是中国深空探测的第一步．中国月球探测项目的科学目标为：获取月球表面三维立体影像；分析月球表面有用元素及物质类型的含量和分布；测量月壤厚度和评估氦-3资源量；以及地-月空间环境探测．
有效载荷
为完成上述科学目标，探月一号卫星将安装五种科学探测有效载荷设备．包括CCD立体相机和干涉成像光谱仪；激光高度计；微波探测仪；γ/X射线谱仪和空间环境探测系统．为了采集、存储、处理、和传输有效载荷的科学数据，还专门设计了一套有效载荷数据管理系统。
CCD立体相机和激光高度计共同完成第一个科学目标，即获取月球表面三维立体影像；干涉成像光谱仪和γ/X射线谱仪完成第二个科学目标，即分析月球表面有用元素及物质类型的含量和分布；微波探测仪完成第三个科学目标，即测量月壤厚度和评估氦-3资源量；空间环境探测完成第四个科学目标，即地-月空间环境探测．
立体相机和干涉成像光谱仪
立体相机由光学系统、支撑光学系统的结构件、CCD平面阵列以及相应的信号处理子系统组成。卫星飞行时，三个平行的CCD线阵可以获取月球表面同一目标星下点、前视、后视三幅二维原始数据图像，经三维重构后，再现月表三维立体影像。
干涉成像光谱仪用以获取月球表面多光谱图像。它包括三个主要的光学子系统：Sagnac干涉计、傅立叶变换透镜和柱形透镜。
激光高度计系统
激光高度计系统用于测量卫星到月表星下点间的距离，激光高度计系统由激光发射器及接收器两大部份组成，其中的激光发射器用于发射激光脉冲到月球表面，接收器用于接收被后向散射的激光脉冲，激光脉冲的往返时间给出了卫星到月表的距离信息。
γ/X射线谱仪
γ/X射线谱仪用以测量月球表面元素的种类和丰度。
月球表面物质的原子或原子核受到宇宙线粒子的轰击而激发，会产生特征的X射线和γ射线；一些天然放射性元素可以自己发射核γ射线，不同的元素可释放不同能量的特征γ谱线。通过γ射线谱仪测量这些特征γ谱线的能量和通量，科学家可以推导出月表元素的种类和丰富程度。
作为月面成份研究，γ射线谱仪和X射线谱仪的测量结果可以很好地互相补充。
微波探测仪
微波探测仪是嫦娥一号卫星有效载荷之一，设计成多频段微波辐射计。微波探测仪的科学目标是利用微波信号对月球表面物质的穿透传播特性，从表征月球物质微波辐射的亮温数据中，获取月球月壤的厚度信息；获得月球黑夜的微波遥感信息和获得月球两极的微波遥感信息。利用微波辐射计对月球探测在国际上尚属首次。月球微波遥感信息的获取和月壤信息的反演将大大丰富人类对月球的认识。
空间环境探测系统
空间环境探测系统包括太阳高能粒子探测器和两台太阳风离子探测器。太阳高能粒子探测器用以分析地月空间和绕月空间环境的质子、电子和重离子。 高能离子探测器包括传感器和信号处理子系统。 两台太阳风离子探测器用以分析地--月和月球空间环境的太阳风中的低能离子。 太阳风离子探测器的传感器由准直器、静电分析器和微通道板组成。
载荷数据管理系统（PDMS）
有效载荷数据管理系统(PDMS)是一个基于1553B总线的分布式系统，系统由总线控制器（BC）、大容量存储器（SSR）、高速复接器（HRM）、远置终端（RT）及载荷配电器（PPD）组成。大多数有效载荷通过1553B总线实现与PDMS间的通讯，激光高度计和空间环境监测系统则被连接到了RT上。载荷的科学数据和工程参数可由PDMS通过1553B总线获取并存储到SSR中。当卫星在地面站可接收范围内时，所存储的数据及实时数据将由HRM根据CCSDS 标准组装为编码的虚拟信道数据单元（CVCDU）串行序列，然后下行到地面。PDMS是一个灵活、高效的系统，如果任务中某个载荷停止了探测，则其它载荷可分享其存储及传输资源。
⑶ 20分钟看懂大数据分布式计算
这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapRece分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapRece。
在进入到分布式计算技术这个概念之前，我们要先回顾一下传统计算技术，为了使计算机领域的相关概念能够生动形象深入浅出，我们要将计算机类比为人：
下面我们要用一个简单的案例，分析“人型计算机”是如何利用传统计算技术解决实际问题的。在开始之前，要增加一些限定，如同正常计算机的内存是有上限的，我们的“人型计算机”也存在记忆力的上限，这里我们假设一个“人型计算机”最多可以同时在“内存”中记住4种信息，例如：苹果、梨等四种水果的个数：
好了，背景知识已经足够了，让我们进入正题
首先，什么是分布式计算？简单点理解就是将大量的数据分割成多个小块，由多台计算机分工计算，然后将结果汇总。这些执行分布式计算的计算机叫做集群，我们仍然延续前文中人和计算机的类比，那么集群就是一个团队，单兵作战的时代已经过去，团队合作才是王道：
为什么需要分布式计算？因为“大数据”来了，单个计算机不够用了，即数据量远远超出单个计算机的处理能力范围：有时候是单位时间内的数据量大，比如在12306网上买票，每秒可能有数以万计的访问；也有可能是数据总量大，比如网络搜索引擎，要在服务器上检索数亿的中文网页信息。
实现分布式计算的方案有很多，在大数据技术出现之前就已经有科研人员在研究，但一直没有被广泛应用。直到2004年Google公布了MapRece之后才大热了起来。大数据技术、分布式计算和MapRece的关系可以用下图来描述，MapRece是分布式计算在大数据领域的应用：
MapRece模型是经过商业实践的成熟的分布式计算框架，与Google的分布式文件系统GFS、分布式数据存储系统BigTable一起，号称Google的大数据“三宝”，为大数据技术的发展提供了坚实的理论基础。但遗憾的是，谷歌并没有向外界公布自己的商业产品，而真正让大数据技术大踏步前进的是按照Google理论实现的开源免费产品Hadoop，目前已经形成了以Hadoop为核心的大数据技术生态圈。
让我们回到数扑克牌这个例子中，大数据时代的扑克牌问题是什么样子的？
我个人在查阅了一些资料、进行了一些实践以后，认为MapRece的技术可以简单地用四字诀来总结：分、变、洗、合，分别代表“切分”、“变换”、“洗牌”、“合并”四个步骤：
下面来看如何用四字诀解决大数据扑克牌问题。
既然单个“人型计算机”无法完全处理完所有的扑克，那么我们就把扑克牌随机分成多份，每份扑克牌由一个“人型计算机”来处理，个数不超过单个计算机的处理上限，而且尽量让每份的数量比较平均。
这里我们要讲一下角色分工的问题，多台计算机合作，肯定要有角色分工，我们把负责数据切分的“人型计算机”可以理解为“指挥官”，“指挥官”一般只有一个（在实际中可能有多个），统筹调度之类的工作都归他管。负责执行具体运算任务的“人型计算机”则是“计算兵”，“计算兵”按照承担的任务不同分为“变计算兵”和“合计算兵”，前者负责第二步“变换“，后者负责最后一步“合并“。
“指挥官”在切分扑克牌之前，会先分配好“变计算兵”和“合计算兵”的数量，然后根据“变计算兵”的数量把扑克拆分成相应的份数，将每份扑克分给一个“变计算兵”，然后进入下一步。
每一个“变计算兵”都要对自己分得的每一张扑克牌按照相同的规则做变换，使得后续的步骤中可以对变换后的结果做处理。这种变换可以是加减乘除等数学运算，也可以是对输入数据的结构的转换。例如对于我们这个扑克牌问题来讲，目的是为了计数，所以可以将扑克牌转换为一种计算机更容易处理的数值结构：将每张扑克牌上贴一张小便签，这条小便签上写明了其个数为1。
我们把这种贴了标签的扑克牌叫做变种扑克牌。当在后续的步骤中统计牌型个数时，只需要把每个标签上的数字加起来就可以。有的朋友肯定会好奇为什么不让每个“计算兵”直接统计各自的所有牌型的扑克的个数，这是因为这种“映射变换”运算的本质在于将每张扑克牌都进行同一种相同规则的变换，统计个数的工作要留在最后一步完成。严格的流水化操作，会让整体的效率更高，而且变换的规则要根据具体问题来制定，更容易适配不同种类的计算。
变换的运算完成之后，每个“变计算兵”要将各自的变种扑克牌按照牌型分成多个小份，每个小份要最终被一个指定的“合计算兵”进行结果合并统计，这个过程就是“洗牌”，是“变计算兵”将变换后的扑克牌按照规则分组并分配给指定的“合计算兵”的过程。
洗牌分两个阶段，第一阶段是每个“变计算兵”将变种扑克牌按照一定的规则分类，分类的规则取决于每个“合计算兵”的统计范围，分类的个数取决于“合计算兵”的个数。如上图所示，假设有3个“合计算兵”分别负责不同范围的牌型的统计，那么“变计算兵”需要根据每个“合计算兵”负责的牌型将自己的变种扑克牌分成3个小份，每份交给对应的“合计算兵”。洗牌的第二阶段，“合计算兵”在指挥官的指挥下，去各个“变计算兵”的手中获取属于他自己的那一份变种扑克牌，从而使得牌型相同的扑克牌只会在一个“合计算兵”的手上。洗牌的意义在于使相同牌型的变种扑克牌汇聚在了一起，以便于统计。
“合计算兵”将手中的变种扑克牌按照相同的计算规则依次进行合并，计算规则也需要根据具体问题来制定，在这里是对扑克牌上标签的数值直接累加，统计出最终的结果。
然后所有的“合计算兵”把自己的计算结果上交给“指挥官”，“指挥官”汇总后公布最终统计的结果。
ok，“分变洗合”四字诀介绍完毕，完整过程如下：
分布式处理技术在逻辑上并不复杂，但在具体的实现过程中会有很多复杂的过程，譬如“指挥官”如何协调调度所有的“运算兵”，“运算兵”之间如何通信等等，但对于使用MapRece来完成计算任务的程序员来讲，这些复杂的过程是透明的，分布式计算框架会自己去处理这些问题，程序员只需要定义两种计算规则：第二步中变换的规则和第四步中合并的规则。
正所谓大道至简，万变不离其宗，理解了MapRece就理解了大数据分布式处理技术，而理解大数据分布式处理技术，也就理解了大数据技术的核心。
如果你还没有理解或者发现了文中的逻辑漏洞，欢迎留言讨论。
⑷ 有的服务器为啥放水里或者山洞
一、腾讯把服务器装进山洞 腾讯贵安七星数据中心，建在贵州省贵安新区两座山的山体上，是要存放30万台服务器的灾备数据中心。整个数据中心总占地面积约为47万平方米，隧洞的面积超过3万平方米，能塞下4个标准足球场还有富余。 腾讯方面透露，利用山洞建数据中心，主要出于两方面考虑。 一是山洞结构可以散热。山洞特殊的结构，就像一个巨大的空调。山洞外的冷空气从主洞口进入，经过制冷模块与IT设备热回风进行间接换热后，从竖井排出。这样既可以充分利用外部自然冷源，又避免了外界空气对设备的影响。 更主要的是安全。腾讯称，贵安七星数据中心是参照我国高等级人防标准建设，具备突发防护能力，可防相应级别常规打击和核打击。发生突发事件时，它将自动切换到防护模式不间断运行。（来~UPS了解一下） 而且利用最新AI技术，该数据中心还能实现网络、主机、业务3级云安全布防，人脸识别、安防机器人等均被应用其中，此外腾讯还在计划部署无人机入侵防控系统。 二、微软把数据中心建到海底的项目 在人们对网络和计算的需求呈指数级增长的今天，已有的数据中心已经无法满足人们生产、生活的需要。因此微软在2014年开启了代号为“Natick”的海底数据中心项目，旨在满足世界人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。 微软宣布，在苏格兰奥克尼群岛附近的一片海域，一个集装箱大小的海底数据中心已经开始运转。 在云计算中，数据中心担任着不可取代的角色，为了降低运营数据中心带来的大量能耗，微软于2014年开启了Natick项目， 探索 在深海底部建立数据中心的可能。如今这个项目已经进入了第二阶段，微软尝试运用潜艇技术和可再生能源开发新型海底数据中心，为沿海城市提供高速度、低能耗的云服务。 海底数据中心的想法最初是在2013年的微软的年度创新活动“ThinkWeek”中提出的，希望可以利用海水冷却服务器达到降低能耗的目的。 除此之外，这个项目还具有多重优势，世界上有一半以上的人口生活在距离海岸约193公里以内的区域，将数据中心部署在沿海城市的附近水域可以极大地缩短数据与用户的距离，使得网速提升，沿海居民打 游戏 、看视频的流畅度相应提升。 最重要的是，还能加快AI任务，使AI驱动技术能够为人们营造更加流畅、真实的用户体验，满足人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。 经过了105天在海底的平稳运行，原型机在可行性上验证了海底数据中心的设想。Natick项目团队深受鼓舞，开始了项目的下一阶段，尝试在苏格兰附近的欧洲海洋能源中心部署一个完整的、五年免维护的数据中心。 海底数据中心可以借助大洋深处提供的不间断免费冷却系统节省大量的成本，同时还可以促进海上风力发电场、潮汐涡轮机组等海洋可再生能源行业的共同发展。 三、阿里巴巴把服务器泡进“水里” 阿里的工程师研发出了液冷服务器技术。 他们把服务器“泡在水里”——这是一种极其高效的散热方式：浸没式液冷。服务器被浸泡在特殊冷却液里，产生热量可被冷却液直接带走进入外循环，全程用于散热的能耗几乎为零，整体节能70%。 这个问题，可以跟大家科普一下。服务器里放的是什么？是数据，数据最重要的是安全性，那么那么多大批量的服务器运行，会有什么效果？服务器是全天 24 小时不停的在运行，会释放大量的热，上万台服务器在一起，得释放多少热量，是不是很费电？在正式回答问题之前，给大家看段视频，长长见识。山洞是阴凉的，一般数据中心都建在贵州的大山洞里，因为贵州的温度也比较低，又加上山洞阴凉，有利于服务器的散热，贵州的电费也低，省钱。放到山洞或者水里，本身就有利于降温，本身就容易散热，这样对于一些通风散热设备来讲，可以使用的少一些，这样就少运行一些散热设备，也省电，省钱，省成本。其实放到山洞里，也有利于安全性，山洞本身都是比较坚固的，安全性比较容易保障，其实放到水里在降温层面来讲肯定是比放到山洞里更好，但是放到水里那就要求密封性比较好，在安全性的考虑上就不如放到山洞里。放到水里在降温省电方面，能够节省成本，但是在安全保障方面，可能要特殊处理，成本就会上去。总之，是各有特色。最后解释一下服务器，其实放数据的地方，运行的服务器说白了就是电脑的主机。大家在软件上的数据，互联网上的数据都存放在了服务器里，也就是电脑主机里，成千上万台的服务器组合在一起，运行着大家的数据。另外，数据都是有备份的，分布式存的，比如：在上海存放的数据，可能在贵州有备份，一旦上海的服务器有问题，被炸毁了，那么就会启用贵州备份的数据。所以，一般服务器的数据都是有保障的，不会丢失。 随着云概念的兴起服务器在现在 科技 领域占比已经越来越重要的了，虽然用户在使用的时候是看不见服务器存在的，但是组为运营者却需要考虑实际服务器的如何存放以及如何才能节省的成本的运行，由于服务器本身的属性功率高而且发热量也大，所以能够存储服务器要求必须是低温的地方，未来的大数据以及人工智能的发展都离不开服务器的存在，于是国家响应 科技 发展的大趋势就找到一块非常适合存放服务器的地方，就是贵州省目前大多数的互联网企业基本都在贵州有自己的数据中心，像腾讯华为，都给自己在贵州找到了存放服务器的地盘，贵州是天然的存放服务器最佳的地点，首先贵州的气温整体偏低非常适合存放服务器，同时由于国家政策的倾向在贵州的电费也是非常低。 正是由于拥有如此多的优势国内很多互联网企业纷纷跑向贵州给自己的服务器找个窝，对于集群的服务器来讲最重要的散热能力，撒热不好消费的电费也高对于机器的寿命也是一种考验。所以为了解决服务器散热的问题，已经有很多公司做过试验，国内放在贵州的服务器地点基本上是选择在山洞里面，这样的能够达到极好的散热效果，有能力的企业基本上买下几座山然后把山内部挖空然后在里面放置服务器，如果是散热好的服务器只是在电费这一块就把修建的费用非节省出来了，加上当地政府的政策电费本身就比较低，所以在贵州设置数据中心是一个非常值得做的事情。 当然也有很多企业尝试别的方案，像微软的服务器放置在海底，由于海底的温度更低所以也是放置服务器的绝好位置，但是放在海底需要保证服务器的密封性，总之在效果上要优于山洞中但是在安全性能的保障上可能要比在山上花费的成本要高一些，当然放置在海底还有几项优势，可以充分利用海浪来发电，这样还能节省电力的成本，另外微软放置在海底的服务器可不仅仅只是在一个地方，因为美国很多发达的区域都靠海，所以靠近用户能够提供更好的用户体验，不过国内的互联网公司还是倾向于在山洞中放置服务器。 未来服务器的重要性还会继续加强，所以特别 云计算的发展很多中小企业已经不是自己在设置自己的服务器了直接在大公司的云计算体系里面租借一个服务器维护自己的云计算功能，省钱还能省心毕竟服务器的安全维护都是交给大企业去做了，国内从事云计算的企业不在少数，当然最强还是阿里巴巴的阿里云，属于自主研发的在全球已经能够排到前四的位置，并且和谷歌的云计算市场占比差距很小，人工智能也是未来的一个发展趋势但是背后的数据计算依然会放在服务器去完成。 未来可能还会有更多的存储服务器的方式进化出来，但是存放服务器的首要条件是散热能力，要不然几万个服务器同时堆积在一起热量将是非常巨大的，而且电费的费用也会非常大，未来随着技术的成熟相信会有更加 科技 化的存储方式产生，但无论怎么折腾首先要考虑的都是散热问题，希望能帮到你 第一个是散热问题，电子元器件在电流通过的时候都会产生热量，尤其是CPU，大量的服务器聚集在一起长期工作会产生大量热量致使服务器温度升高，服务器过热就要降温，这就跟平时我们玩电脑一样，有的公司把服务器放在了南极，有的花费了巨额的代价来买空调，但是这些成本太大，实在有些浪费了，服务器选择放在海底，可以利用冰冷的海水来为服务器散热，而同时又能利用海浪来发电，为数据中心提供电量，从而降低维护成本。放在山洞同样是为了利用山洞的低温环境来给服务器降温，降低维护成本。 第二个是房租问题，数据中心往往占地面积比较大，比如腾讯贵安七星数据中心，建在贵州省贵安新区两座山的山体上，存放30万台服务器的灾备数据中心。整个数据中心总占地面积约为47万平方米，隧洞的面积超过3万平方米，能塞下4个标准足球场还有富余。这么大的面积在城市房租也是很贵的。 放在水里是因为省钱+降温。 服务器/电脑发热是很严重的问题，长时间高温高负荷运作会影响服务器寿命，因此需要降温。而一般的风冷降温用风扇噪音大且耗电。大的服务器群用在降温上的电费是很高的，因此很多厂商会把服务器建到水厂电厂旁边，原因就是电费便宜。 如果服务器放到水里就省去了散热电费成本。 我猜想放山洞是因为山洞基础温度低，散热所要降的温度差小，这样用一些节能的散热方案也是可以行的。 [灵光一闪] 服务器会产生大量的热量，为了节约成本便于散热，所以会考虑讲服务器放下水下或者山洞里。 例如前段时间，微软公司就成功地苏格兰奥克群岛的海岸附近，安装了一个水下数据中心的原型。实际上，数据中心里的耗电量很大一部分是用来散热的，而用于服务器计算的能耗只占约15%，所以很多大型 科技 公司都想尽办法降低数据中心的散热降温成本。 将数据中心搬到海里是目前成本较低又有效的方法，微软水下数据中心Project Natick的方向是用冰冷的海水来为服务器散热，而同时又能利用海浪来发电，为数据中心提供电量。 阿里云服务器放在千岛湖湖底，腾讯将服务器搬到贵州山洞里，都是为了降低散热成本。 服务区属于24小时全年运行配备，电器设备运行都有自发热，放在深山，水中能降低设备发热，发烫，从而提高设备运行， 水里和山洞里可以更有效的进行散热，服务器平时最大的问题就是散热，散热还不能用空调，空调有冷凝，会伤害电子元器件，普通的服务器机房只能风冷，噪音大，维护麻烦 谁说的服务器放水里？那还不短路了？阿里是把它们放在一种特制溶液里，那可不是水啊。 不管放在哪，目的是找一个温度较低的地方，省空调电呀。 主要是降温，安全，节约能源。⑸ 百度云上传的文件可能损坏吗
会的，我经常碰到分卷压缩包损坏导致无法解压，重新下载也没用，文件应该是上传过程中损坏的
⑹ 请问什么叫大数据，科普下
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
⑺ “区块链”什么意思简单扼要的解释一下
答：一、区块链的内涵
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
二、特征
1、去中心化。
区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。
2、开放性。
区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。
3、独立性。
基于协商一致的规范和协议，整个区块链系统不依赖其他第三方，所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据，不需要任何人为的干预 。
4、安全性。
只要不能掌控全部数据节点的51%，就无法肆意操控修改网络数据，这使区块链本身变得相对安全，避免了主观人为的数据变更 。
5、匿名性。
除非有法律规范要求，单从技术上来讲，各区块节点的身份信息不需要公开或验证，信息传递可以匿名进行 。
⑻ ipfs和filecoin到底有什么样的关系有没有朋友可以科普一下ipfs的价格问题
Filecoin主要是为了激励大家贡献硬盘资源，因为IPFS的本质就是共享自己的存储空间，即“共享硬盘”。IPFS已成功应用在浏览器、数据存储、文件传输、网络视频、社交媒体、去中心化应用等各个领域。
它的价值：
让数据的存储更安全，更便捷
完美支撑领域的应用
降低存储成本和带宽成本
IPFS应用：
在浏览器应用领域，Firefox火狐浏览器、Google谷歌浏览器、IPSE、poseidon、Opera、Brave浏览器先后加入IPFS生态，支持包括IPFS在内的分布式协议等功能。
在文件传输应用领域，Partyshare、Pinata、IPWB等文件应用程序允许用户使用IPFS上传、下载、共享文件。
在内容平台应用领域，Netflix、D.Tube、Dlive、Primas、Mediachain、Ujomusic等内容平台，或利用IPFS作为点对点CDN助力更快地分发容器，或允许用户在IPFS/Filecoin基础上观看/上传内容信息，或允许内容信息存储在IPFS上，并通过分享/评论等操作获取奖励。
在社交类应用方面，Indorse、Steepshot、3Box、Peepeth、AKASHA等社交应用，使用IPFS技术存储数据，保证数据安全。
在电商类（市场）应用领域，Origin、Open Bazaar、Known Origin等，依托区块链IPFS技术，将产品数据库和支持媒体托管在IPFS上，保障数据安全。
此外，在金融、NFT（非同质化通证）等领域的Textile、IKU、Eehlance、Peergos、Augur、Civic、Bradbvry、ethoFS、Play to Earn、Qri、Resume、Temporal、Terminal等其他应用，也支持IPFS技术，以改善并推动自身生态的健康成长。
注意事项：另外大家多多利用网络搜索查询更多相关知识，网络搜索-两者的价值
⑼ 浩祥科普 | 什么是B端互联网的新存储体系
什么是B端互联网的新存储体系？
（1）是信息基建（包括服务器、IDC和存储等）；
（2）是网络安全，包括等保2.0带来的态势感知等新方向；
（3）互联网流量端和SaaS云化软件；
站在这个时点上，B端互联网的产业趋势从根基部分来说显着区别于C端互联网的计算体系。
为何要建设新存储体系？
因为传统存储技术，难以解决B端互联网大数据痛点，传统存储技术受到容量，性能和架构限制不具备扩展性和兼容性。当然，云计算巨头们也有在考虑冷数据存储问题，推出的产品有同质化趋势。
具IDC预测2025年我国数据达48.6ZB（18年至25年复合增速超过30%），其中超过80%为非结构（文档、图片、数据），存储容量与数量成为巨大挑战！
传统存储通过纵向拓展（只增加容量），性能与容量成反比，无法解决海量增长的非结构数据存储管理问题。
新形态、新应用、新价值
企业将迎来系性能数据时代
2019年，各 各业的数字化转型进程不断加速，受政府的战略推动，中国数字化转型IT 出将 次超过 数字化转型IT 出，占 达到51%。IDC预测，到2020年，全球将有 少55%的组织成为“数字化的坚定者”，部署数字平台的组织数量将增加 倍，达到60%。到2022年，由数字拉动的经济产值将占全球GDP的60%， 中国数字经济产值占 将超过全球平均 平，达到65%。
随着数字化进程的加速以及智能化 标的推进，企业产 的数据将持续增 ，数据呈海量、多元发展趋势；多云和云-边-端等部署环境更加复杂，2020年全球 于云基础架构的硬件 出将超过传统数据中 基础构 出，占 达到52.9% ；在应 层 ，企业对数据的实时性和可靠性的要求越来越 ，根据IDC预测，2020年中国全闪存阵列市场将同 增 52.3%，达到7.6亿美元，分布式存储系统也将在2019年取得61.0%的同 增 ，并在未来五年（2020-2024年）保持23.2%的年复合增 率；企业也将更加重视数据价值的挖掘，以提供优质的产品和服务。2020年，新数据时代已经来临。
企业的需求和挑战进 步驱动了数据时代的发展，在新数据时代下，企业的IT转型将更加紧迫，IT供应商需要为各 业的转型提供助 。IDC通过分析数据在 融、交通、电信、能源、制造、医疗等代表性 业的发展现状和痛点，发现新数据时代下企业主要在数据海量增 ，数据实时和可靠性以及数据整合及管理三 临挑战。
数据海量增 - 在数字化转型的推动下，企业每年产 的数据量将继续保持 速增 ，这将对存储设备供应商带来巨 挑战，但同时也提供了发展机遇。通过IDC调研发现，存储介质和存储设备供应商在2018年为全球增加了超过700EB的数据存储容量，创造了超过880亿美元的收 。预计2018-2023年，全球存储装机容量将以18.4%的年复合增 率增 ，2023年的存储装机容量将达到11.7ZB，其中企业级存储装机容量将达到25.1%的年复合增 率，与2018年相 增幅超过3倍，远 于个 存储容量5.9%的年复合增 率。
从全球存储介质来看，预计增 最快的存储介质是固态硬盘（SSD），未来五年的其年复合增 率将达到44.0%，远 于整体存储装机容量18.4%的年复合增 率。在中国，从企业级外置存储市场来看，全闪存阵列得益于其较 的市场价值，从2015年 2018年市场出货价值快速增加， 2018年迎来增 峰值，总市场规模达到5亿美元。鉴于更多的技术升级，如 持端到端的NVMe，IDC认为2019年全闪存阵列仍会保持较 增 ，2019年第 季度预测显 ，中国全闪存存储阵列市场将实现52.3%的同 增 ，达到7.6亿美元。
从全球存储设备类型来看，2017年，企业级存储系统已经取代PC和平板电脑，成为总体容量最 的存储设备；预计2019年，企业级存储系统的装机容量同 增 率达32.9%，远超总存储装机容量17.1%的同 增 率；2021年，企业级存储系统的装机容量将占 半左右的全球存储装机容量；到2023年该 例将继续增 ，预计将达到56.2%。此外，预计到2023年，视频采集存储占 将达到10%左右，并有望在2023年之后超过PC和平板电脑，成为仅次于企业级存储的的第 存储市场。在中国，已被市场 泛接受的分布式存储系统，在未来五年将保持23.2%的年复合增 率。
数据的可靠性和实时性- 未来 论是企业还是个 都对数据产 了更 的依赖。数据作为未来企业最重要的核 资产之 ，保证数据存储的可靠性成为 种必要，尤其在诸如 融、电信、医疗等与 关系密切的 业。为了实现数据存储的安全可靠，未来存储设备的容灾和冗余机制必不可少，避免因 然灾害、设备损坏等意外引发的数据丢失是企业数字化转型的重要诉求。同时，随着互联 、物联 以及 智能等技术在各 业的不断渗透，企业对于数据实时性的需求 益增加。IDC预测，到2023年，实时数据将占全球数据圈24.5%的份额。许多 业场景，例如 融的 险评估、交通的 动驾驶、运营商的智能 络等，都需要依赖快速实时的数据采集、存储和分析得以实现。同时，应 对延迟的要求也越来越严苛，部分应 甚 要求亚毫秒级的延迟。在新数据时代，IT供应商需要提供更优化的 络、接 和存储介质，以确保IT基础架构的响应速度能够满 未来数据实时性的需求。
⑽ 华为的芯片叫什么
在生活中我们经常会接触到一些科技名词，如鲲鹏、麒麟、升腾、天罡等词，如今华为的这些科技名词越来越多，到底是啥意思，小编认为有必要给大家科普一下，跟上时代潮流。
海思半导体是一家半导体公司，海思半导体有限公司成立于2004年10月，前身是创建于1991年的华为集成电路设计中心。海思公司总部位于深圳，在北京、上海、美国硅谷和瑞典设有设计分部。
海思的产品覆盖无线网络、固定网络、数字媒体等领域的芯片及解决方案，成功应用在全球100多个国家和地区；在数字媒体领域，已推出SoC网络监控芯片及解决方案、可视电话芯片及解决方案、DVB芯片及解决方案和IPTV芯片及解决方案。
1、麒麟Kirin 智能手机芯片，能生产 10nm 工艺的只有英特尔、三星和台积电。
2、凌霄芯片 专为物联网研发的专用芯片，（路由器，WIFI等设备）2019年8月，华为在开发者大会上正式发布凌霄WiFi-loT芯片，该芯片将于2019年底上市。
3、鸿鹄honghu 智慧显示芯片，鸿鹄之于电视，正如麒麟之于手机。
4、天罡系列5G芯片 天罡芯片是华为5G 基站核心芯片，实现2.5倍运算能力的提升，搭载最新的算法及Beamforming。
5、巴龙balong5G芯片 巴龙5000，5G终端的基带芯片，采用单芯片多模的5G模组，能够在单芯片内实现2G、3G、4G和5G多种网络制式，有效降低多模间数据交换产生的时延和功耗。
6、升腾Ascend ，华为升腾芯片是华为公司发布的两款人工智能处理器 ，包括升腾910和升腾310处理器 ，采用自家的达芬奇架构，2019年8月23日，下午3点华为副董事长、轮值董事长徐直军在发布会上宣布，“升腾910”正式推出。国内首款全栈全景场智能芯片。
7、鲲鹏 鲲鹏处理器是华为在2019年1月向业界发布的高性能数据中心处理器。目的在于满足数据中心的多样性计算和绿色计算需求 ，具有高性能，高带宽，高集成度，高效能四大特点。（服务器处理器），专为大数据处理与分布式存储等应用设计，目前性能最好的基于ARM的服务器CPU
看到此处，是否对这些科技名词了有了一个初步的了解，同时为我们能拥有华为海思半导体这样的公司感到自豪，希望中国这样的高科技公司越来越多。