一、cache需要解决哪些问题？
1、Cache是为了解决CPU和主存之间速度不匹配的问题2、Cache是COU和内存之间设置的一个小容量存储器，保存的内容是主存内容的子集3、Cache用SRAM实现，存取速度比主存快4、可采用两级或多级Cache5、Cache功能全由硬件调度，对用户透明，运行过程无需软件设置和参与。
二、制作水火箭需要解决哪些问题？
水火箭顾名思义是以水作为媒介，将高压气体灌入水火箭
中，根据高压流往低压的原理。将喷嘴打开，高压气体迅
速的将水推出喷嘴，根据牛顿第三运动定律的作用，给水
火箭一个反作用力使的水火箭向前冲。
三、停车库需要解决哪些问题？
划线，标识标牌，收费许可证，停车收费系统，收费人员安排，技术人员安排等等需要解决
四、神经科学为人工智能解决哪些问题？
这么说吧，目前的计算机是基于图灵（冯诺依曼）架构的，也就是读取指令，执行计算这一流程，这就代表了目前的人工智能，只能是通过算法模拟，可是人设计的算法根本不可能达到我们的需求。
现代计算机的开创者图灵在设计图灵机后也有很清楚的自我认识。1950 年，图灵发表题为 《计算机与智能》 的文章，明确表示 “真正的智能机器必须具有学习能力，制造这种机器的方法是：先制造一个模拟童年大脑的机器，再教育训练”。 强人工智能的实现之路很清晰：智能为用，机器为体。 人类具有强人工智能，人类意识是生物神经系统这个大规模非线性动力学系统涌现出的功能。 要产生强人工智能，就要制造出逼近生物神经网络的“电子大脑” ，也就是图灵所讲的 “寻常大脑” 或 “童年大脑“。
要想实现性能超越大脑的机器，必须先对大脑有透彻的研究，因此，神经系统的研究也就至关重要。感兴趣的话可以了解类脑计算，研究类脑计算的人都会和生物神经计算的人有相当大的合作。
五、人工智能2.0时代需要解决的问题？
2015年起，中国工程院批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询项目，以潘云鹤等院士为代表的科学家开始进行“人工智能2.0计划”。
“以往人工智能1.0只研究了语言知识，没有对视觉知识进行研究。而到了人工智能2.0以后，深度学习解决了大量的视觉问题。”在学术峰会上，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到，人工智能1.0的梦想是让智能语言转化成画面，未来可以通过视觉知识等核心技术实现
在学术峰会上，郑南宁分享了2006年一位德国心理科学家做过的儿童心理学实验。
实验里，一个大人两手抱着书，准备放置于书柜里，可自己无法腾出手打开柜子，而在房间的另一个角落，母亲抱着1岁半的孩子在一旁坐着，此时大人没有给孩子任何的指令，但是孩子跑过去，打开了柜门，大人把书放了进去。
六、人工智能目前处于什么阶段?有哪些问题和要解决的问题?
当前,人工智能领域处于第三次浪潮的初始阶段,这一波人工智能的发展主要受到大数据,机器学习尤其是深度学习技术的推动.人工智能技术在智能医疗,自动驾驶,金融科技等领域有着很好的发展前景。
目前来看，主要存在以下几个方面的问题：
第一：对于应用场景的依赖性较强。
第二：技术成熟度不足。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。
要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场。
七、建立气象站需要解决哪些问题？
1.选定好的安装地点，如果是土地做水泥基础。支架和雨量筒需要安装膨胀螺丝固定。是在上好膨胀螺丝之后再加水泥基础
2.再一些沿海地带，在三脚架上还得拉上防风拉锁，以保证要素气象站其抗风能力，特别是安装在楼顶的气象站还得做好防雷措施，安装避雷针。
3.对于220V市电的走线问题，要兼顾用电安全和安装地建筑外观效果要根据购买方的要求和现场情况布线，电线的外围都要套上PVC管，为了保证安全电线尽量走墙上或高空，若必须走地下要PVC管必须讨好防止漏水，并安装好空气开关以防人身安全事故。
八、共享充电宝有哪些问题需要解决？
滴滴的成功，摩拜、ofo的如火如荼，让不少投资者与创业者看到了共享经济的商机。
最近除去共享出行外，共享充电宝也火了，从今年3月开始已经有5起融资，总金额上亿元人民币，不得不说共享充电宝悄然间然间成了新的风口。但是共享充电宝也面临着众多问题：1、安全性如何给用户信心 曾有不少新闻都曝出因充电宝质量不过关而导致的爆炸、失火等类似事故发生，共享充电宝首要责任一定得保证安全。然而，据相关资深人士介绍，以及网络上已有的拆解信息我们不难发现，占据较大比例的共享充电宝厂商为了降低成本，多采用某些厂家的囤积充电宝、或是N代前的老款产品。而锂离子为原材料的电芯一般寿命在300-400次左右（完全充放），但随着时间增长、电芯内部材料活性以及整块充电宝PCB电路稳定性（有无腐蚀）都有所影响。在当下我们个人数据也越来越多，信息的价值也越来越大，数据安全也越来越重要。先前，央视也曾曝出利用充电宝读取用户数据信息的新闻，此种带有病毒共享充电宝，能够自动匹配读取手机里的信息。到底谁给它们安上病毒，是厂商自己，亦或着是不良商贩私自改装？我们暂且不论。隐私数据、安全数据的泄露，未来势必给用户造成的风险才是最头大的事情。
2、可复制性过强，门槛较低 目前，共享充电宝大致分为两种类型：一是机柜式租赁机器，用户可以带走实体充电宝，属于移动式充电服务。另一种则是固定点充电，终端为一台大容量的充电宝（机），用户需在如KTV、咖啡厅或是餐馆里进行充电，充电宝不可随意搬动。然而，无论是哪一种共享充电宝，实际本质并没有得到过多实质性的进步。加之充电宝本身设计和制造的技术门槛较低，可复制性太强，各家各户的共享充电之间并没有形成差异化。
3、网点铺设难度目前较难解决 大致上目前共享充电宝以铺设在商场、电影院和餐馆三大主要人流聚集场所较多。前两者主要面临的问题是场地选址、租金和设备用电之类的问题，而在共享充电宝入驻餐饮场所这个件事上，视乎遇到的阻力可就不这么简单了。笔者曾对共享充电入驻的话题，简单采访过一位经营餐馆的哥们，他大概是这么说的：“很多餐厅早有备用充电宝供客人临时充电使用，以前这项服务不收费，现在你拿一个付费的产品出来告诉客人扫码交钱充电，于情于理说不过去。不少客人会认为，吃一个饭还要花这个钱，虽然不多，但很容易因此给客人留下不良印象甚至是反感。”出于这样的考虑我觉得小电甚至在进店(推广入餐厅)的阶段都会受到阻力。
九、人工智能会主动解决问题吗？
近年来，人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。
人工智能不管多么发达，归根结底，都是在人类给定的框架下解决问题。比如，某人每天上下班，公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车，以及这些工具的组合。如果他去问导航软件，导航软件可以根据他的要求以及实时路况，给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而，虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题，导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序，或者说运行框架没有这种手段可供选择，但人却不会受既有框架的约束。
人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子，如果我问智能应答软件：“帅帅在哪里，你看到帅帅了么？”它要么回答不知道，要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人，被问的人不管知识水平如何，第一个反应恐怕都是：“你说的帅帅是谁啊？”我就会告诉他，帅帅是我的小狗，是什么样子，有多大，有什么特点，等等。可见，人类首先能够主动确定要解决的问题是什么，也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单，以后人工智能或许也能应对，但并不是软件学会了如何确定问题所在，而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。
总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的—手段的框架，也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的—手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的—手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。
十、人工智能算法解决的问题分类？
人工智能算法解决的问题可以分为以下几类：监督学习问题：利用已知标签的数据集进行模型训练和预测，例如分类、回归等问题。常见的监督学习算法包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。无监督学习问题：对没有标签的数据进行学习，通常用于聚类、降维和异常检测等任务。常见的无监督学习算法包括K-means聚类、层次聚类、PCA等。半监督学习问题：结合了监督学习和无监督学习的特点，利用部分有标签的数据和大量无标签的数据进行学习，常见算法包括标签传播、生成模型等。强化学习问题：通过与环境的交互，智能体不断优化行为策略以实现长期收益。常见的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、策略梯度等。迁移学习问题：将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，从而加速新任务的学习。常见的迁移学习算法包括深度迁移学习等。生成对抗网络问题：通过生成器和判别器之间的对抗，生成符合特定分布的数据或对数据进行处理，常见应用包括图像生成、图像修复等。自然语言处理问题：处理自然语言数据的算法，如文本分类、机器翻译、情感分析等。常见的自然语言处理算法有词向量模型、循环神经网络等。计算机视觉问题：处理和分析图像和视频数据的算法，如目标检测、图像分割、人脸识别等。常见的计算机视觉算法有卷积神经网络、循环神经网络等。以上是人工智能算法的主要问题分类，不同的问题类型需要不同的算法来解决，而每种算法都有其适用的场景和优势。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点选择合适的算法来解决相应的问题。