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人工智能发展趋势？要真正理解这个问题，首先要明白支撑人工智能发展的核心技术是什么。答案很简单。
第一是算法，第二是算力，第三是数据，第四是网络。很容易弄清楚这些主要制约因素的发展状况和趋势。
算法方面，以深度学习为代表的机器学习近年来有了实质性的突破，新算法据说用之不竭，未来可期！
在计算能力方面，随着gpu和云存储技术的快速发展，
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当几个不同频率的正弦波合成时，结果是一个非正弦波。但由于各次谐波的频率不同，谐波电流矢量不再叠加。如果想得到加法的结果，可以用向量法表示每个正弦向量，然后进行向量运算。或者用matlab可以很容易得到直观的结果。
电流的有效值是通过与直流电做功的效果相比较来定义的，即以相同热效应的直流电的数值来表示——当一个非正弦波通过电阻R时，如果一个周期内所做的功等于直流电I在相同时间内通过同一电阻所做的功，则直流电的值定义为周期电流I的有效值..
但非正弦周期量的有效值计算方法与正弦量不同。非正弦量的有效值与其最大值不再有两倍根号的数量关系，非正弦量的有效值等于其谐波分量有效值的平方和。
这里Fs是采样频率，不是声音的频率。
假设信号频率为w0，采样频率为Fs，我们知道一个连续的正弦信号可以表示为y(t)sin(w0*t)，其中w02π*f0，其中f0是信号的频率，也就是你的2000Hz，T是连续时间。在离散信号中，T是离散的，所以我们以固定的时间间隔采样，并将时间间隔设置为Ts1/Fs。那么tn*Ts，n代表第n个采样点。所以刚才的连续信号可以表示为y(t)sin(2π* F0 * n * ts)sin(2π* F0 * n/Fs)，即y(n)sin(2π*f0*n/Fs)。
采样频率Fs可以任意选择，但它是为了从离散信号无失真地恢复原始信号，Fs必须大于或等于2*f0。Fs越大，保留的信息越多，但同时采样的数据也越多。但如果采样时间相应缩短，采样点数过少，可能会造成频谱泄漏，除非你刚好取够周期。
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