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常见问题但是为什么很多小伙伴这样做了，却还是打不开APP?

其实我以前也遇到过这个麻烦，怎么解决呢？

只要把Android/Obb里那个新建文件夹从SD卡移到内部存储，或者从内部存储移到SD卡就OK了。

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二、知识具有什么特征

知识具有什么特征

1、“知识”作为形式，不具有实体性，它必须依赖于一定的载体为存在条件。

知识所彰显的，是反映一定思想和情感的表达。知识作为形式，是人类心智结晶的外在客观表现，因而必然利用了人类大脑这种物质材料，以及外在表达所赖以实现的物质材料双重载体才得以存在。

2、“知识”作为形式，在时间上具有永存性的特点。“知识”一旦被产生制造出来，呈现一种可为人感知的客观状态，其后，无论是借助于形形***的物质材料作介质以支撑其存在，还是被抽象转化为以意象，存储于大脑的记忆中，就知识的形式特征而言，具有永不磨损的品格。

3、“知识”作为形式，受其物质性决定，他在空间上可以无限地再现或复制自己。人类可以不受地域、国别以及特定物质材料的限制，在同一时间，利用不同的载体，不受数量限制的复制相同的结构与形式，并互不影响。

知识有什么特性

经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示法、基于本体的知识表示法等。

本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。（1）词逻辑表示法。

谓词逻辑表示法是指各种基于形式逻辑（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“宇宙飞船在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是人工智能领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。

在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的***，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以自然语言描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。

在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。谓词逻辑表示法建立在形式逻辑的基础上，有下列优点：①谓词逻辑表示法对如何由简单说明构造复杂事物的方法有明确、统一的规定，且有效地分离了知识和处理知识的程序，构清晰；②谓词逻辑与数据库，别是与关系数据库有密切的关系；一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法；逻辑推理可以保证知识库中新旧知识在逻辑上的一致性和演绎所得结论的正确性；逻辑推理作为一种形式推理方法，依赖于任何具体领域，具有较大的通用性。

但是，词逻辑表示法也存在着下列缺点：①难于表示过程和启发式知识；②由于缺乏组织原则，得知识库难于管理；③由于是弱证明过程，当事实的数目增大时，证明过程中可能产生组合爆炸；④表示的内容与推理过程的分离，理按形式逻辑进行，容所包含的大量信息被抛弃，样使得处理过程加长、工作效率低。谓词逻辑适合表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，及事物间确定的因果关系，是不能表示不确定性的知识，及推理效率很低。

（2）生式规则表示法。产生式知识表示法是常用的知识表示方式之一。

它是依据人类大脑记忆模式中的各种知识之间的大量存在的因果关系，以“IFHEN”的形式，产生式规则表示出来的。这种形式的规则捕获了人类求解问题的行为特征，通过认识———行动的循环过程求解问题。

一个产生式系统由规则库、综合数据库和控制机构三个基本部分组成。产生式规则表示法具有非常明显的优点：①自然性好，产生式表示法用“If-THEN”的形式表示知识，这种表示形式与人类的判断性知识基本一致，直观，自然，便于推理；②除了对系统的总体结构、各部分相互作用的方式及规则的表示形式有明确规定以外，对系统的其它实现细节都没有具体规定，这使设计者们在开发实用系统时具有较大灵活性，可以根据需要采用适当的实现技术，特别是可以把对求解问题有意义的各种启发式知识引入到系统中；③表示的格式固定，形式单一，规则间相互独立，整个过程只是前件匹配，后件动作。

匹配提供的信息只有成功与失败，匹配一般无递归，没有复杂的计算，所以系统容易建立；④由于规则库中的知识具有相同的格式，并且全局数据库可以被所有的规则访问，因此规则可以被统一处理；⑤模块性好，产生式规则是规则中最基本的知识单元，各规则之间只能通过全局数据库发生联系，不能互相调用，增加了规则的模块性，有利于对知识的增加、删除和修改；⑥产生式表示法既可以表示确定的知识单元，又可以表示不确定性知识；既有利于表示启发式知识，又可方便地表示过程性知识；既可表示领域知识，又可表示元知识。但是，产生式规则表示法也存在着下列缺点：①推理效率低下：由于规则库中的知识都有统一格式，并且规则之间的联系必须以全局数据库为媒介，推理过程是一种反复进行的“匹配———冲突消除———执行”的过程。

而且在每个推理周期，都要不断地对全部规则的条件部分进行搜索和模式匹配，从原理上讲，这种做法必然会降低推理效率，而且随着规则数量的增加，效率低的缺点会越来越突出，甚至会出现组合爆炸问题。②不直观：数据库中存放的是一条条相互独立的规则，相互之间的关系很难通过直观的方式查看；③缺乏灵活性：产生式表示的知识有一定的格式，规则之间不能直接调用，因此较难表示那些具有结构关系或层次关系的知识，也不能提供灵活的解释。

产生式方法是目前专家系统首选的知识表示方式。用于化工工业测定分子结构的DENDRAL系统，用于诊断脑膜炎和血液病毒感染的MYCIN系统，以及用于估计矿藏的PROSPECTOR系统等，都是用这种方法进行知识表示和推理的例子。

（3）语义网络表示法。语义网络是知识表示中最重要的方法之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。

语义网络利用节点和带标记的边构成的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。带标记的有向图能十分自然的描述客体之间的关系。

语义网络由于其自然性而被广泛应用。

知识经济有哪四大特征

从生产投入来看，创意的生产主要依靠知识的投入。

在农业社会及其以前的时代，创造财富更多地依赖于体力而非脑力，人口的数量是社会财富生产能力的重要指标。知识投入十分有限。

工业社会初期，机器虽然代替了许多人力，但技术与管理人员在生产中的作用并没有充分显示出来。大部分工作仍是体力活，个人技能、技巧开始受到重视。

随着技术的发展，脑力劳动的比重增大，科研和教育培训的投入上升。在整个工业社会中，虽然知识始终在经济中起着作用，但是资金投入对经济增长至关重要。

近年来，知识在经济中的地位不断上升，成为最重要的生产投入。这主要体现在：研究与发展的投入成为企业最重要的投入，对无形资产的投入超过了对有形资产的投入；资金投入必须和知识投入匹配才能避免风险，获取利润；经济增长主要依靠知识的投入，对研究与发展、教育培训等无形资产的投入回报率大大高于对机器、设备等有形资产投入回报率。

从产品的生产类型来看，人类的生产经过了这样两个阶段，即以硬件类产品生产为中心的阶段和以软件类产品生产为中心的阶段。硬件类产品，主要包括制造业、加工业等有关行业的产品。

其生产的特点是：硬件投入比例大，服务业还不发达，科研、学习还未引起足够的重视。这一阶段和整个农业及工业前期相对应，目前这类产品的生产固然仍在进行，但其产值在国民经济中的比重却大大降低了。

软件类产品，主要包括服务业以及与学习、旅游、娱乐等相关的文化业所生产的一般产品。这一阶段与工业社会中、后期相对应。

信息技术在这类产品的生产中发挥着越来越重要的作用。信息技术的发展，不仅使软件类产品的生产迅速成为生产过程的中心，而且也促使创意产品的生产取而代之。

这种状况可以从以下三个方面来认识。其一，信息技术加速了产业的分层。

一方面，产业不断地分化，出现了非同以往意义上的农业、工业、服务业。信息技术的应用使这些产业含有更多的信息。

这不仅意味着生产过程需要越来越多的知识投入，而且也意味着更多的知识生产，从而使生产向知识型升级。另一方面，知识产业，尤其是高技术、文化类产业也在迅速崛起，成为重要的经济成分。

其二，知识产业分化成上游产业、中游产业和下游产业。下游产业和一般知识的复制传播相联系，与传统产业有着比较密切的关系。

其产品生产基本属于软件类产品的生产，不过是低级的软件类产品。中游产业和软件类产业相联系，大部分软件类产品由它来生产。

这是发展中国家可望首先参与竞争的产业。信息产业和服务业，绝大部分属于这一类。

上游产业，主要和创意生产相关。创意按其技术倾向和管理倾向又可分为硬创意和软创意。

硬创意包括高技术的研究与发展，它的产品主要是专利以及重大的科研成果。目前企业投入的很大一部分是在这个领域。

软创意主要包括管理类知识的生产。它的产品包括重大的经营方针、发展规划等。

它关系着国家竞争力。其三，创意生产从一般生产中独立出来，成为和一般生产过程相并列的生产，甚至成为生产过程的中心。

现在许多大公司开始全力于新技术、新产品的生产，而把产品的一般生产让给其他生产者。比如，奈克鞋业公司是世界上最大的鞋业公司，这个年产160亿美元的鞋业公司根本不生产鞋，而是全力以赴研制新产品。

他们从世界上收集大量的消费信息，进行创意生产。再把形成的创意成果——新产品的一般生产让给其它企业。

又如，有的新型医药是直接从实验室生产出来的，并不需要建立相应的工厂，实验室就是工厂。2、分配特征：知识的占有程度成为分配的主要依据知识的占有程度包括知识的占有量和占有能力。

从分配的基础看，传统的分配是以生产资料的占有为基础的。农业社会，生产资料主要包括土地、劳动工具。

地主由于拥有土地和劳动工具，在分配中处于主导地位。工业社会，资金可以购置生产需要的生产资料，是分配的主要依据。

资本家由于拥有资金，在参与分配中处于主导地位。随着技术的进步，知识劳动在财富生产中的地位日益突出，经济的增长越来越依靠知识的生产、扩散和应用，知识变为传统意义上的生产资料和生产中最关键的要素。

知识劳动者由于拥有了生产资料意义上的知识，使传统的雇佣关系发生了变化。近年来，资金的过剩和投资风险的增大，使资金直接参与分配的竞争力减弱。

手术室对外科医生的需要，大于外科医生对手术室的需要。医院真正的财富不是昂贵的设备，而是拥有数十年经验的医生的技术和知识。

没有这些知识、医院的昂贵的手术室一钱不值。知识的这种特性使知识的占有程度成为分配的依据。

从分配的决策来看，以往的分配是由劳资双方一方决定的。农业社会，地主掌握着分配的主动权。

农民只拥有有限的发言权。工业社会，资本家掌握着分配的主动权。

工人只有有限的发言权。随着蓝领工人阶层队伍的壮大，工会在争取发言权方面做出了重要的贡献，进行了劳资双方平等参与分配的前期工作。

知识劳动者的出现，使蓝领、白领的区分变得模糊，传统意义上的蓝领工人逐渐衰落。知识劳动者由于拥有生产资料意义。

知识经济的特点有哪些

知识经济的特点有：

知识生产力是社会生产力中具有决定意义的主导力量

在农业经济时代，是以大量的劳动力作为生产力主体，在工业经济时代，是以资金作为生产力主体，在知识经济时代，是以知识，特别是高科技知识作为生产力主体，从原来是物质主导型的社会生产力逐步转变成为智力主导型的社会生产力，知识资产业发展很快，它们在国民经济的比重逐步增加，同时物质生产也不断进行改造，提高了知识含金量。

知识创新和技术创新是知识生产力不断创新的重要源泉

从生产投入来看创新的生产主要依靠知识的投入，在农业社会及其以前的时代创造财富更多的依赖于体力而非脑力，人口的数量是社会财富生产能力的重要指标。知识投入十分有限，随着技术的发展脑力劳动的比重增加，近年来，知识在经济中的地位不断上升成为最重要的生产投入，这主要体现在研究与发展投入成为企业重要的投入对无形资产的投入超过了对有形资产的投入，经济增长主要依靠知识的投入。

知识的占有量和占有能力成为分配的主要依据

传统的分配是以生产资料的占有为基础的，随着技术的进步，知识劳动在财富生产中的地位日益突出，经济的增长越来越依靠知识的生产、扩散和应用，知识变成传统意义上的生产资料和生产中最关键的要素。从分配目的来看，以往的分配目的是为了满足物质生活的需要，如今人们的分配目的不仅超越了传统物质生活的框架向精神方向发展而且获得创造性的精神活动的机会已经构成分配的目标。

知识消费成为主导消费

人类的一切经济活动都是为了满足不断增长的物质生活和精神生活的需求，随着社会的进步产品和服务中的知识含量不断的增加。知识时代的产品技术含量高蕴含有大量的软件类知识，知识产品的消费不仅需要相应的知识而且需要相应的技巧，比如打电子游戏不同技巧的人从中获得的娱乐是不一样的，学到的和创造的东西也不一样，这种现象体现在不同的知识消费层面，永无止境的对物质消费知识化的需求使得产品开发从原材料消耗型转向智力消耗型转变。知识消费逐渐成为主导消费。

知识经济作为一种崭新的经济形态正在悄然兴起，在知识经济的模式中，知识、科技先导型企业成为经济活动中最具活力的经济组织形式，代表了未来经济发展的方向。

什么是获得知识的重要特征及必要前提

能力是人们表现出来的解决问题可能性的个性心理特征，是完成任务/达到目标的必备条件。

能力直接影响活动的效率、是活动顺利完成的最重要的内在因素。完成任何一项活动都需要人的多种能力的结合。

例如儿童画画，都必须有完整的知觉能力、识记与再现表象的能力、使用线条表现实物的抽象力与想象力、目测长度比例的能力、估计大小或亮度关系的能力、透视能力和灵活自如的运笔能力等。一个人具有某些突出的能力并能将各种能力结合起来，出色地完成有关的任务，我们就说他有某方面的才能。

才能就是各种能力独特的结合。一个人的能力不可能样样突出，甚至还会有缺陷，但是人可以利用自己的优势或发展其它能力来弥补不足，同样也能顺利地完成任务或表现出才能。

这种现象叫做能力的补偿作用。例如，盲人缺乏视觉，却能依靠异常发展的触摸觉、听觉、嗅觉及想象力等去行走、辨认币值、识记盲文、写作或弹奏乐曲，有时表现出惊人的才能。

又比如，有些人机械记忆能力比较薄弱或在成年后有所减退，但仍然可以依靠或发展自己特有的理解力、判断力去掌握各种知识，或作出有分量的决策，并不比其他人逊色。所有这些都表明，才能并不取决于一种能力，而有赖于各种能力的独特结合。

如果一个人的各种能力或主要能力在活动中达到了最完备的发展和结合，能创造性地完成多种或某一领域的活动任务，通常就被称作为天才。天才不是天生的，它是人们凭借先天带来的健全的生理条件，通过后天环境、教育的影响，加上主观的努力而发展起来的。

能力和活动联系在一起，只有通过活动才能发展人的能力和了解人的能力。但并不是所有在活动中表现出来的心理特征都是能力。

只有那些直接影响活动效率、使活动的任务得以顺利完成的心理特征，才是能力。如活泼、沉静、暴躁、谦虚、骄傲等心理特征，虽然和活动能否顺利进行有一定关系，但在一般情况下，不是直接影响活动的基本条件，因而不能称为能力。

节奏感和曲调感对于从事音乐活动是必不可少的；准确地估计比例关系对于从事绘画活动是必不可少的；观察的精细性、记忆的准确性、思维的敏捷性则为完成许多活动必不可少。缺乏这些心理特征，就会影响有关活动的效率，使这些活动不能顺利进行，因此它们就是保证有关活动得以完成的能力。

能力可分为一般的能力和特殊的能力。例如，观察力、记忆力、注意力、思维力、想象力等，属于一般能力，适用于广泛的活动范围，与认识和创造活动密切联系，保证人们较容易和有效地掌握并运用知识，即通常说的智力（智力的核心是逻辑思维能力）。

节奏感、彩色辨别能力等等，属于特殊能力，只在特殊活动领域内发生作用。一般能力和特殊能力有机地联系着。

一般能力的发展，为特殊能力的发展创造了有利的条件；在各种活动中发展特殊能力的同时，也会促进一般能力的发展。各种能力并不简单地并列存在，而是相互联系、相互影响、相互融合，以保证活动的顺利完成。

这种在活动中，各种能力在质的方面的结合，称为才能。捷普洛夫对音乐才能做了系统的研究。

具有音乐才能的人必须具备三方面基本能力：⑴曲调感，即区别旋律的曲调特点的能力，具体表现在对音调的准确性的感知和对旋律的情绪反应上；⑵音乐表象，即能随意地反映音高关系和音强关系的听觉能力，具体表现在再现听过的旋律，并能够实现听觉与发声之间的迁移和转换；⑶节奏感，即感受音乐的节奏的能力，具体表现在对音符之间的时间关系的敏锐感觉和准确的再现能力上。研究表明，不同的人在同一活动中，各种能力的结合可能是不同的。

如音乐成绩同样优秀的学生，有的是某一种基本音乐能力较强，有的则是另一种基本音乐能力较强。这种结合具有独特性。

才能的高速发展就是天才，它是各种能力的最完备的结合，能使人创造性地完成某种或多种活动。能力和知识虽都是保证活动获得成功的重要条件，但它们之间是有区别的。

知识是人类社会历史经验的总结和概括；能力是一个人比较稳定的个性心理特征，其中很大一部分是知识概括化了的东西。能力的形成和发展远较知识的获得要慢。

能力和知识又是密切联系着的。一方面，能力是在掌握知识的过程中形成和发展的，离开学习和训练，任何能力都不可能发展。

另一方面，掌握知识又是以一定能力为前提的，能力是掌握知识的内在条件和可能性，制约着掌握知识的快慢、深浅、难易和巩固程度。但是能力和知识的发展并不是完全一致的。

在不同的人身上可能具有相等的知识，但他们的能力不一定是相等水平的，反之亦然。一般来说，学习成绩好，智力水平可能较高。

但是取得优秀成绩，原因是不同的，可能是聪明、可能是刻苦，但刻苦、专心也是一种能力。同样，许多极为聪明的孩子因为不肯接受现有的教育机制和学习内容，只是因为未能激发其兴趣、未能培养其注意力和恒心，他们一旦肯用心，会在短时间内取得巨大的成功。

（详见CPO咨询热线的“光明”）制约能力发展的条件，有两个方面：素质；环境、教育和实践活动。一素质素质是有机体生来具有的某些解剖生理特点，特别是神经系统（主要是脑。

三、人工智能研究的领域包括

人工智能研究的领域包括但不限于以下10个领域为：

1、机器学习：让计算机通过数据来学习和改善自己的性能，并预测和做出决策。

2、自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，并生成自然语言。

3、计算机视觉：让计算机能够视觉上理解和识别图像、视频和物体。

4、语音识别：让计算机能够理解和转换人类语音为文本或指令。

5、机器人技术：让计算机能够控制和操作物理设备和机器人，以完成特定工作。

6、知识表示和推理：让计算机能够理解和处理知识，并使用逻辑推理来解决问题。

7、强化学习：让计算机能够通过和环境互动来自主学习和决策。

8、数据挖掘：让计算机能够自动发现和分析数据中的模式、趋势和关联。

9、智能交互：让计算机能够与人进行智能的交流和互动。

10、人工智能安全与隐私保护：用来确保人工智能系统的安全和保护用户的隐私。

人工智能研究的由来：

人工智能是20世纪下半叶的一个新兴学科，它的研究由来可以追溯到上个世纪40年代末期。当时，科学家们开始运用一些先进的数学方法和技术来研究机器与人类之间的智能差异和相似之处。直到1956年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一概念，并组织了一次著名的“达特茅斯会议”，将人工智能研究正式列为一个学科，这也标志着人工智能朝着系统化、专业化的方向发展。

人工智能研究的由来，很大程度上受到了计算机科学和信息技术的影响。为了使计算机能够更加智能化、自动化地完成一些高级任务，研究人员开始探究一些先进的算法、数据结构和方法，如人工神经网络、深度学习、机器学习等，在不断地探索和创新中实现了人工智能技术的发展。

此外，人工智能研究的推动还离不开一些重要的社会背景和需求。比如，在半导体工艺技术、通信技术、信息技术等方面的快速发展带来了计算机算力的迅猛提升和数据的海量积累，加之社会的快速进步和不断变化的需求，这都促进了人工智能理论和技术的发展。

人工智能研究的应用和前景：

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指模拟人类智能思维和行为的机器与计算机系统，其最初的由来与计算机科学、信息学等相关领域的发展有关。

20世纪50年代初期，计算机科学和信息学的研究者意识到，计算机在缺乏人工干预的情况下仅仅能处理固定的程序指令，因此研发出了人工智能。而其初衷是为了让计算机系统能够自主学习、推理和执行任务，人工智能被看作是一种计算机科学与哲学的交叉研究领域，其中包括学习、推理、知识表示、感知和自然语言处理等。

然而，由于技术和计算机硬件水平的限制，人工智能的发展受到了一定的局限，此时AI的研究者们就将其聚焦到特定的背景和问题上。例如，在这个时期，AI开始被应用于如下的问题或问题领域：棋类游戏、专家系统、自然语言理解、自动驾驶、医疗诊断、视频识别以及图像处理等。

至今,随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，人工智能的应用场景和被创造出的智能算法不断丰富和完善。如今，在推荐系统、智能客服、计算机视觉、自然语言处理等各种场景下，人工智能的作用显而易见。人工智能研究的进步，将会有助于改变人类社会和传统行业的生产方式、交流方式和决策方式，从而实现更高效、便捷、智能和人性化的运营模式和服务态度。