面对「表演式」的个人信息，我们该如何处理？

原因就是它的带宽要比后两者宽了很多。

光纤无线电用的是可见光，而光的kHz比无线电无线电里光波的kHz要高很多。

比如说是无线电无线电，从1G到5G，它的kHz是促使降低的。

因为我们想降低带宽，让kHz全域往上走回是有非常大内部空间的，但是往下走回的内部空间却很有限，最多kHz降到零，但不也许是负的。

4G的发射kHz大概是2000兆赫。到了5G，发射kHz降低到6000兆赫大概。美国下一代的还要到28000兆赫。

降低带宽用量的第二个自行，就是降低清晰度。

清晰度越好高，带宽的用量越好。清晰度，；还有，就是接收机和阻尼的比值。想清晰度越好高，就要降低接收机的其中心，或者降低阻尼。降低接收机其中心，可以从加大调幅入手。

但是这种来作法是有极限的，比如我们的回转无线电基站，电压太党代表大则会对附近的人引致电磁辐射伤害，所以不必把它受限制在安全全域内。

在无线无线电里，接收机的其中心则会随着距离的降低而发散，阻尼则是下都不发散的。所以，想在不降低电压的但则会，降低清晰度，唯一的方式就是更长无线电的距离。

这就是5G的基站要建得极为密集的原因之一。降低kHz全域和降低清晰度，是降低带宽用量的两个必需一段距离。

从1G到5G，大家都是在朝着这两个一段距离走回。所有关于5G的不断创新，或许都是在化解这两个一段距离上所相遇的工程情况。

日后过十几年，又则会日后次单单现6G，6G也是在这两个一段距离上的进一步跨越好。因为这是讯息早期的必需渐进，朝着这两个一段距离走回，就可能则会有收场。

在冲动早期，我们要衷心的第二位分析者，叫来作奥托··诺依曼。

奥托··诺依曼，他理解了讯息和浮点的彼此间。讯息仅仅是用来链二路的，我们想让讯息发挥更为大的起到，还要化解另外两个情况：讯息的浮点和存储设备。

奥托··诺依曼从工程学的角度，把讯息的浮点和存储设备切割显现出来，每上面单独的设计，日后结合在一起来实现集成电二路的清晰计数特性。

按照奥托··诺依曼的的设计思想，第一台电子集成电二路应该仅限于计数器、电源、RAM和输入输单单设备，它是由程序与系统的。

这就是说是的奥托··诺依曼构件，这个构件是早期集成电二路的框架。现在所有关于集成电二路的分析临时工，一直在奥托··诺依曼所划定的前提内来作基础上。

比如处理器是一个还是多个，RAM是少量的还是多种形式，处理器和RAM是单独放置还是来作一个笔记本电脑里，这些都是以后基础上时所需考虑的情况了。

当然，现在集成电二路的精度，之前和奥托··诺依曼那个早期不可同日而语。

世界性性第第一台电子集成电二路ENIAC，是在1946年落成的。这台集成电二路两处160平方米，流量能浮点5000次。

到现在，你究竟第一台iPhone12，流量能计数多少次吗？大概能计数200亿次。从流量计数5000次，到流量计数200亿次，是怎么实现的？

这就是笔记本电脑的陶瓷情况了。

笔记本电脑是由真空管组合而成的，真空管可以实现电门的开和关，也就相同着集成电二路里的0和1。

上面笔记本电脑有多大的计数能力，就看这块笔记本电脑上的真空管有多密集。

以华为青龙970和华为青龙980为例。青龙970是10固态陶瓷的笔记本电脑，有55亿个真空管。

青龙980是7固态陶瓷的笔记本电脑，有69亿个真空管。比青龙970精度增强了25.5%大概。

在比如说不等的上面笔记本电脑里，7固态陶瓷的笔记本电脑，比10固态陶瓷的笔记本电脑能搭载更为多的真空管，系统设计更为先进，精度更为高。

现在，台积电和三星的量产笔记本电脑可以来作7固态，每一次将量产5固态。

所以，在奥托··诺依曼重申集成电二路的构件再次，后人都是在这个构件的为框架基础上系统设计和陶瓷。

在讯息的存储设备方面也是比如说。

怎么来化解讯息的存储设备情况？

最早是通过在纸带上打孔的方式，把浮点过程记录下来。以后销声匿迹碟片。比如我们童年时听歌时用的碟片，就是把首歌的讯息存储设备在了碟片上。日后以后有了文件系统。

我上小学四五年级的时候买过一张5寸的单面文件系统，曾经花了8块钱，存储设备内部空间是180K。日后以后，5寸文件系统销声匿迹了3寸文件系统。日后往后又销声匿迹了ROM。

我小学时用过的第第一台带ROM的集成电二路，ROM的存储设备内部空间是10M。到了我上大学，集成电二路的ROM之前能超单单1个G了。

而现在，现代版Android的存储设备内部空间，之前能超单单512G。这就是存储设备的进步。

这也是在奥托··诺依曼构件的为框架，存储设备系统设计和陶瓷的基础上。

在冲动早期，我们要衷心的第三位分析者，叫来作梅森。

他重申了闻名于世的“梅森测试”，并不一定了资料和智慧的彼此间：如果一台不必与有机体落幕对谈而不被辨别单单其一台身份，那么称这台一台不具备智慧。

通过了梅森测试，就说明对方的智慧到底能超单单有机体的总体，而不一定非要精心设计有机体的思维行为。

在过去，我们认为，资料造成讯息，讯息造成经验，经验造成美德。但是梅森极为究竟我们说，不所需通过经验造成美德，从资料就不必从外部造成美德。

这是什么意即？

我举个举例。

如果让一个人来断定，正要的一个小两栖动物到底青蛙。人是怎么断定的？

首先，你得先从未见过老鼠，你嘴巴看着的所有刚才，都是资料。接着，你的中枢神经系统从这些资料里抽取到老鼠的一些讯息：老鼠的嘴巴是什么样，耳朵是什么样……

然后，你总结单单了一套经验：符合什么构造的两栖动物，就是老鼠。于是，你就仅限于了美德；你看着青蛙，就能辨认单单这是青蛙。

这在在资料，到讯息，到经验，到美德。

有机体想一台也仅限于美德，一开始也想让一台走回这条二路径。但是断定，这条二路是走回二路经的。以后一想，不对，为什么一定要这么走回呢？我们能不能从资料从外部到美德呢？于是，有人重申了一种线性，叫来作深度深造。

我拿1000万张老鼠的照片，让认知科学来看，这到底老鼠？

认知科学断定对了，我就极为究竟它对了。认知科学断定错了，我就极为究竟它错了。通过多种形式的一个系统，让认知科学训练单单一套有效的静态。

一开始，它随机断定，抽样也许是1%。渐渐地，训练资料和一个系统更多，抽样也渐渐降低。

2%，5%，10%……再次抽样降低到95%，甚至98%。接近甚至有约有机体的抽样。

这个时候，静态就训练好了。

认知科学就不必精准地断定这张照片上的两栖动物，到底到底老鼠。

这就在在资料，从外部到美德。

你给认知科学一张照片的资料，它虽然能断定照片上的两栖动物到底老鼠，但是它根本就不究竟什么是老鼠。

这就是现在的认知科学。

梅森用梅森测试的方法让我们究竟，我们应该怎么去对待资料，怎么去对待讯息，怎么去对待经验，怎么去对待美德。

认知了这些，你才能认知认知科学早期的必需主旨。

现在的短文，我们给大家介绍了三个人。

首先是梅森，他理解了讯息链二路的渐进。然后是奥托··诺依曼，他理解了讯息和浮点的彼此间。再次是梅森，他并不一定了资料和智慧的彼此间。

认知了他们的理论，你才能明白现在讯息早期的必需主旨。而只有明白了这些主旨，你才能在愿景的临时工、创业里，遵循讯息早期的必需渐进，不至于去执着一些总有一天不也许实现的目标。你来作事情才能事半功倍。

如果你想明白更为多讯息早期的必需主旨，破例你去看晋军班上的新书《讯息著者》，极为有趣。

再次，日后次衷心晋军班上。

我是周公子，在珠海汉唐云，一家来作分布式存储设备系统设计服务提供商。

用比较有趣的方式，每天体则会一个行业小经验，愿你更为好地了解这个世界性。

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