背后隐藏哪些技术疑问与考量-阜阳教育局智能化招标项目

开启教育信息化新篇章

背景介绍

随着信息技术的飞速发展，教育信息化已成为我国教育改革的重要方向，阜阳教育局积极响应国家号召，致力于推动教育信息化建设，提高教育教学质量，为进一步提升教育信息化水平，阜阳教育局决定进行智能化招标,引进先进的教育信息化设备和解决方案。

招标目的

招标流程

招标要求

招标意义

阜阳教育局智能化招标的实施，将有助于推动阜阳教育信息化建设，提高教育教学质量，促进教育公平,为我国教育事业发展贡献力量。

阜阳教育局智能化招标是阜阳教育信息化建设的重要举措，对于提升教育教学质量、促进教育公平具有重要意义，相信在各方共同努力下,阜阳教育信息化建设将取得更加显著的成果。

楼宇智能中的综合布线求助！

电路布线的时候的特别要求强电和弱电的管槽之间距离30厘米以上，因为并排走线强电和弱电之间会有干扰.1、插座多装，宁滥勿缺。 楼梯间一定要有插座。 炉灶旁边不要设插座，有安全隐患。 2、开关不要放在门背后等距离狭小的地方。 3、走道里最好设计一个双控灯，这头打开，那头关闭。 4、插头最好买带有面板的，一些长时间不用的插座不容易损坏。 5、餐厅灯要考虑餐桌摆放的位置，否则灯不在餐桌正中。 6、小的射灯一定要装变压器，没有变压器，灯就像随时会爆炸的小炸弹，最后的结果是永远不开。 7、多买2眼的插座，3眼的电器少。 8、有线插座要买宽频的。 9、原有的下水管、地漏的位置最好别改变。 改不好的话，最容易泛水。 10、电工管线铺完没封槽之前，画出走线图。 11、为了省电，请精确规划平时微弱耗电电器(如电视、DVD机、微波炉、空调，DVD机等)的插座。 不拔插头都处于待机状态的DVD最好装有开关的插座面板，因为待机所耗的电在普通电表里读不出来，但分时电表会读出来。 12、穿好线管后要把线槽里的管道封闭起来，用水泥砂浆把线盒等封装牢固，其合口要略低于墙面0.5cm左右，并保持端正。 走暗线时通信线不仅不能和电源线的管路一起走，并且还要保持50厘米以上的间距，否则会产生电磁干扰。

芯片是怎样制造的？

在美国俄勒冈州HILLSBORO市，芯片结构设计人员正致力于最新芯片上集成更多的晶体管，以提高芯片的性能。 INTEL公司生产的第一个微处理器芯片是1971年交付给日本生产计算器的厂商，该芯片上集成了2300个晶体管；而1997年5月问世的300HZ时钟频率的奔腾Ⅱ处理器芯片2千多万个晶体管。 为核对多层微处理器上晶体管的位置，INTEL公司的电路布线专家在计算机显示屏上检查芯片的电路版图。 完整的设计图随后传送给主计算机并经电子束曝光机进行处理，完成将这些设计图“刻写”在置于一块石英玻璃上的金属薄膜上，制造出掩膜。 制作芯片是对薄膜进行重复进行涂光敏胶、光刻和腐蚀的组合处理，掩膜起着一个很像照相制版的负片作用。 精确调准每个掩膜最为重要：如果一个掩膜偏离几分之一微米（百万分之一），则整个硅圆片就报废不能用。 当光通过掩膜照射，电路图就“印制”在硅晶片上。 每一个芯片大约需用20个掩膜，这些掩膜要在整个工艺过程棗从硅圆片到制造最终的芯片包括几百个工艺的流程的不同的位置点上定位。 最终一块八英寸的硅圆片能够做出200多个奔腾Ⅱ微处理器芯片。 一旦完成芯片制作过程，硅圆片在金刚石切割机床上被分切成单个的芯片棗到此的单个芯片被称为“管芯”（DIE）。 将每个管芯分隔放置在一个无静电的平板框中，并传送至下一步）棗管芯配联棗芯片被插装进它的封装中。 芯片封装保护管芯避免受环境因素影响，同时提供管芯和电路板通讯所必需的电连接，封装好的芯片在随后的使用中将要安装固定在电路板上。 在芯片制造背后潜藏的文化也许才是生产过程最具魅力的因素。 在美国新墨西哥州RIO RANCHO市，有一个世界上最大制造工厂即为芯片制造工厂，永不停歇的生产，仅洁净厂房就有三个足球场那样大。 在冥冥世界的大气氛围中，穿戴着GORE棗TEX?品牌肥大的服装的技术员们12小时轮班工作。 要求工作人员在他们的衣服上套穿这种洁净服装目的在避免诸如脱落的皮肤细胞的微小尘埃残留在微电路上。 为进一步减少空中尘埃颗粒，技术员们戴上头罩，泵出他们呼吸产生的空气要通过一个专门的过滤器。 另外，安装在吊棚内的数个大功率泵，频繁地将已经过滤的空气源源吹送进厂房，一分钟要倾泻吹送8次。 从硅圆片到芯片到上市，全过程要花费45天

如何进入人工智能行业？

要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，每天查看api调用函数或者是美化界面。 1. 人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。 后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。 逐步发展成为现在的人工智能局面。 2. 现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。 对于要深入掌握人工智能知识的工程人员来说，数学是绕不开的坎。 3. 人工智能是一个很大的概念，现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段，进行一些信息（数据）的分类，筛选，模式识别之类，许多语言都有成型的代码包，开源代码之类，用起来并没有太大的技术含量，要想达到实际的应用效果，更多的是需要大数据的支持，不断在算法上进行优化。 4. 现在比较火的一些智能设备，智能家居，我并不觉得算是人工智能，更多的是各类传感器加上程序规则的应用，可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧，前景倒是非常看好的。 不过和做软件一样，并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品，一定要深入了解用户需求，注重用户体验，以你的背景来说，我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。