怎样在手机卡上打孔安大大财富的业务员在手业务的芯片

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-01-30 22:58 标签： 证券公司财富管理业务
山东省农村信用社财富在手卡具体怎样使用？_百度知道
山东省农村信用社财富在手卡具体怎样使用？
　　山东省农村信用社财富在手卡是一项手机银行业务。该业务利用贴片式芯片和软件平台，通过用户手机利用安全的身份认证和网络通信技术，向客户提供安全级别高、操作方便简单、功能实用的银行服务。财富在手卡系统通过移动通信网络将客户手机连接至银行，建立利用手机界面直接完成各种金融业务的服务系统。财富在手卡适用于拥有手机及该行银行卡，需要随时办理行内转账、实时汇款及自助缴费业务的客户。　　但是存在一定的风险：　　1、持有人对“财富在手卡”账号及密码保密不善。使用者风险防范意识不足，有的客户设置密码过于简单，有的客户财富在手卡的登录密码、交易密码、账号密码是同一个号码，有的客户对于初始密码也不改变，有的客户改了的初始密码后还再改回去，甚至有的客户将自己账富在手卡密码随意告知他人，导致持有人操作时未能防范风险，给别人可趁之机，为其作案提供了可能，致使资金受损。　　2、客户在使用时使用完不退出“账富在手卡”操作界面，为他人盗取资金打开了方便之门。　　3、发现一些客户未能随身携带手机，随意乱丢，或遗忘在某处，致使“财富在手卡片”与手机一起丢失。　　四是平日收到的一些关于账户资金方面的“陷阱”、“馅饼”短信，误以为自己“财富在手卡”业务，轻易操作，导致上当受骗。
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首先在你的手机卡上打孔 然后银行给你绑定账号
这些都应该在柜台办理的 会有专门的操作系统 因为这业务是通信商和信用社订礌斥啡俪独筹扫船激两个系统连接在一起 所以不用担心病毒的问题 操作系统貌似我还没弄明白
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出门在外也不愁人脑模拟芯片在手，IBM：让手机没什么不可能
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人脑模拟芯片在手，IBM：让手机没什么不可能
　　去年8月，公布了运行方式与人脑神经元和突触相似的芯片。据《麻省理工技术评论》网站报道，目前，已经开始研发新一代人脑，使移动设备能更好地完成一些对人脑来说相当容易但对计算机来说却相当困难的任务，例如语音识别和诠释图片。本文引用地址：
　　负责研究院的高级副总裁约翰柯利(JohnKelly)表示，&我们在开发新一代芯片，但目前最重要的是寻找商业合作伙伴。企业可以把这一芯片用于所有种类的移动设备、机器、汽车等产品中。&
　　《麻省理工技术评论》表示，柯利称为手机等产品配置脑启发芯片使得它们能识别机主所说的话，追踪周围发生的活动。目前与这一技术最接近的产品能&听懂&几个关键字。用户能通过说&HeySiri&唤醒苹果最新款iPhone，&OKGoogle&能唤醒部分Android手机。
　　IBM的TrueNorth芯片架构是通过由美国国防部高级研究计划局资助的一个项目开发的，旨在使便携式计算机在无需借助云计算技术，只使用很低能耗的情况下，运行图像或语音识别等先进机器智能软件。
　　柯利表示，IBM在与知名计算机系统制造商洽谈应用TrueNorth的事宜，但没有披露具体的合作伙伴，&我们在与移动和物联网领域的厂商洽谈&。TrueNorth芯片可以作为&协处理器&应用在设备中。
　　去年8月份公布的TrueNorth芯片大小与邮票相当，有100万个硅&神经元&，以及2.56亿个与突触类似的连接。TrueNorth的能耗不足与其尺寸相当的传统芯片的千分之一。在IBM的演示中，其神经网络能完成实时识别视频中不同车辆等任务。
　　但是，由于TrueNorth芯片与现有计算机芯片有很大不同之处，因此它要求新的软件开发方法。其伪神经元的工作方式不同于基于软件的人工神经网络。最近，通过一种名为&深度学习&的方法，谷歌、Facebook和微软在利用人工神经网络处理语音和图像方面取得了突破。
　　《麻省理工技术评论》称，IBMTrueNorth架构中的神经元利用电子开关&尖峰&对数据进行编码，模拟生物神经元的尖峰信号。用于深度学习中的模拟神经元不使用尖峰。
　　在语音识别或图像处理等任务方面，利用尖峰神经元的人工神经网络&&包括IBM的技术在内，性能还不如利用深度学习的类似技术。Facebook人工智能实验室负责人、深度学习专家雅恩乐昆(YannLeCun)对利用尖峰神经元的人工神经网络的实用性提出了怀疑。
　　负责IBM脑启发芯片开发的德尔门德拉莫德哈(DharmendraModha)反驳称，对于在低能耗芯片中运行的神经网络而言，尖峰是至关重要的。他说，其团队已经开始开发相关工具，把经过充分训练的深度学习神经网络移植到TrueNorth芯片，&芯片是基质，能映射各种各样的神经网络&。
　　索尔克生物研究所计算神经生物学实验室掌门特伦斯塞吉诺斯基(TerrenceSejnowski)称，要想使便携式计算机在不消耗大量能源或借助云计算技术的情况下完成智能型任务，尖峰神经元是重要的。
　　《麻省理工技术评论》指出，即使IBM的脑启发芯片架构与深度学习技术&和好&，也将面临竞争。谷歌已经在开发能在现有移动设备上运行的人工神经网络。包括知名移动芯片厂商高通在内的数家公司在开发芯片，以在手机等计算设备和车载计算机上运行现有的深度学习软件。
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