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固安县，地处华北平原北部，京津保三角腹地，东经116°17'，北纬39°19'。东与永清县相连，西与保定的涿州市、高碑店市相邻，南与霸州市、雄安新区接壤，北隔永定河，与北京市大兴区相望。全县幅员面积696平方公里，辖9个乡镇、1个省级园区，419个行政村，耕地65万亩，人口52万。 

固安地理位置优越。古有“天子脚下”之称，今有“京南明珠”美誉；距北京天安门50公里，到北京首都机场只要120分钟，距北京大兴国际机场8公里，到天津新港只有1小时左右。

固安是京津冀实施“一线两厢”战略的“一线”前沿地带，也是廊坊城市建设“大三点”组团的重要支点。先后被国家有关部门授予“中国温泉之乡”、“中国花木之乡”、“中国钓具之乡”、“中国民间文化艺术之乡”、“中国矿泉水之乡”等称号。2014年，中国城市竞争力研究会18日公布了“2014中国县域成长竞争力排行榜”，廊坊市固安县跻身于50强，位居第42位，是河北唯一入围50强的县（市）。2015年，全国县域经济最具创新力十强排名，固安为河北唯一上榜的城市，位居第一。2015年5月，北京官方透露，北京地铁4号线将通往固安。

2018年11月，被科技部确定为首批创新型县（市）。2018年12月，入选全国县域经济投资潜力100强。 2019年10月8日，入选2019年度全国投资潜力百强县市。2019年度全国绿色发展百强县市，排名第82名。2020中国夏季休闲百佳县市。2020年5月，入选县城新型城镇化建设示范名单。

2. 首先打开我们购买的硬盘包装，我们购买机械硬盘，一般是带有机械硬盘一个，SATA接口线一根，螺丝钉4个。

   

   

3. 在硬盘的上方是有两个SATA接口的，一个是大接口，一个是小接口。

   

4. 我们打开电脑的机箱，然后顺着我们的主板上的线找到主板上面闲置的SATA接口。

   

   

5. 将我们的机械硬盘放入机箱中的硬盘托架上面并用螺丝固定住，不同的机箱托架的位置不同，但是肯定会有一个以上的硬盘托架，以及一个以上的放固态硬盘的位置的。

   

   

6. 
   

 这两年来，智能手机的体验是越来越全面和出色，很大一部分原因，是依赖于 AI 人工智能技术的成熟和普及，比如离线翻译、图片识别、文字提取、智能提醒等等功能几乎成为了每一台智能手机的标配，现如今智能手机的功能已经远远超过我们 10 年前对手机的定义。

技术的进步，潜移默化地改变了我们的生活方式，特别当 5G 真正普及到智能手机终端时，AI 强大的智慧处理能力将发挥出巨大的能量，也正因此，AI 不仅成为各大手机厂商们炙手可热的宣传概念，更是被广大消费者所熟知和接受，成为购买一台手机的重要影响因素。

不同 AI 跑分软件芯片跑分结果为何南辕北辙？外媒长文深度揭秘

和处理器性能一样，消费者们了解一款手机的 AI 性能和算力，最直观的方式是通过跑分应用测试获得，针对 AI 跑分，目前市面上较为熟知的应用有三款，分别是安兔兔的 AI 跑分、AIMark（鲁大师）和苏黎世 AI 跑分应用 ETH AI Benchmark，其中 ETH AI Benchmark 还分为 V3 和 V4 版本，不少细心的小伙伴会发现，尽管都是同样的 AI 跑分应用，但针对不同处理器（比如同为旗舰的骁龙 865 和麒麟 990），跑分的成绩还各不相同，在 ETH AI Benchmark 中，麒麟 990 的跑分占更大优势，但是在安兔兔和 AIMark 中，搭载骁龙 865 手机的 AI 跑分明显要更高，那么这又是怎么回事呢？

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外媒 Hothardware 近日就撰写了一篇名为《关于手机 AI 跑分，你需要了解些什么》的文章，深度解析了手机的 AI 跑分以及如何衡量 AI 和机器学习性能，我们具体来看。

在介绍 AI 以及 ML（机器学习）之前，要先了解到神经网络（NN）这个概念，因为这是 ML 和 AI 在训练和推理过程中不可或缺的部分。神经网络是受人类大脑活动启发的算法模型，通常需要基于大量数据进行训练，通过对数据的多层筛选，从而确定数据中的特定属性。

举一个通俗易懂的例子，神经网络的训练和学习过程，有点类似我们幼年时期开始认识万物的过程——比如说，猫和狗都有两只耳朵，那么如何判别眼前的是猫还是狗，需要我们不断的去认识新的猫和狗，在这个辨别的过程中，我们会记住猫除了两只耳朵之外的更多属性，比如可以收缩的瞳孔、喵喵的叫声、细长的尾巴等等，通过这些信息，我们可以判断所看到的是猫还是狗。神经网络的训练和推理也是一样，人类向 AI 系统提供大量的训练数据，判断某个数据片段是否满足特定的标准，实现自我 “推理”能力，最终为用户提供智能化结果。

当然，AI 和 ML 的背后远不止上述这些，IT之家在这里只是为大家做一个简单的介绍，更深一层技术在这里就不具体探究了。

Hothardware 在文章中指出，ML 和 AI 应用正在飞速发展，伴随运行应用的框架、硬件和训练神经网络的不断演进，大多数人可能难以判断哪些解决方案最适合特定的用例或应用。训练和推理过程对于计算能力有着极其不同的要求，充分满足运行特定应用所需的准确率可能需要一些专业数学或精确度。

目前，许多跑分工具所用的常见神经网络包括面向图像分类的 ResNet-34 和 Inception-V3、面向单一目标检测和移动视觉的 Mobilenet-SSD，以及面向图像语义分割的 Google DeepLab-v3 等。

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