达优高科 一、房地产业属不属于实体经济？
房地产业可以被认为是实体经济的一部分，因为它是以实际物理资产为基础的经济活动。房地产业通过建造、销售、租赁和管理房屋等物理资产来获得利润，而这些物理资产是实实在在存在的，对于国家和社会的发展具有重要作用。
房地产业不仅仅是个人住宅的建造和买卖，也包括商业地产、工业地产、办公楼等各类房屋以及土地，这些都是实物资产，具有一定的价值和投资回报。房地产业所带动的相关产业链包括建筑、装修、家具等行业，也都是实体经济的组成部分。
然而，需要注意的是，房地产业若过度发展，存在泡沫化和金融风险等问题，也可能给实体经济和社会带来负面影响，因此需要加强监管和控制。
二、人工智能经济算不算实体经济？
人工智能的发展，一方面促进了经济的发展和创造了更好的生活，但另一方面，同样令很多人感到了担忧，认为人工智能将成会成为实体经济的灰犀牛。
“人工智能的出现，依靠的是技术进步和对人类复杂性的研究，包括装备智能软件的高性能计算系统，通过机器学习、深度学习，以及很多这种系统以自主、最优的方式进行连接，包含了神经科学、基因学和新兴的跨学科领域。”--玛利亚.斯皮罗普鲁（加州理工学院实验粒子物理学家）
说起人工智能，估计大家都不会陌生，这些年几乎抢占了一切科技信息的头条。也许在十年前，听到人工智能一词时我们感觉是深不可测的概念，而现在要是你说没听说过人工智能，那倒感觉像是原始人穿越了一样。人工智能的发展，推动了全世界经济的发展，驱动了人类认知的进化，已经成为当前全球经济最重要的驱动力。
美国股市最大市值的五家公司分别是微软、亚马逊、苹果、谷歌和脸谱网，这是一件值得大家注意的事情。在十年前这个排行榜中的公司，要么是银行，要么是石油巨头，而现在全部被科技巨头包揽。这些公司之所以能够成为全球的巨无霸，就在于它们并没有止步于曾经的辉煌，而是搭上人工智能技术的快车，在各个领域内攻城略地，不断巩固自己的地位。这几家公司，无论哪家，在人工智能领域都具有广泛的布局，从基础研究到应用层面，都掌控了非常强大的话语权。
随着各国对新技术的研发与投入，人工智能时代的大幕已正式拉开，无处不在的数据和算法正在催生全新的由人工智能驱动的经济和社会形态。人工智能、大数据、云计算、人机交互以及未来万物互联，将会出现加速发展之势，成为推动全球技术和经济进步的重要动力。
自动化和智能化，也在慢慢渗透进工业制造的各个领域，未来商业世界也将会出现全面转型，依赖于数据和算法，实现物理与数字的融化，很多企业都提出了数字化转型的愿景和计划，未来企业内在的组织形式都会进行数字化和智能化，从办公到服务，再到生产与流通，各环节将更加高度依赖于技术。
但是事物均有其两面性，虽然各国都在高度重视人工智能的发展，并且提出了各自的规划与目标。但对于人工智能的发展，同样令很多人感到了担忧，认为人工智能将成会成为实体经济的灰犀牛。
那么，什么是“灰犀牛”呢？
“黑天鹅”一词，应该很多人经常听到，“黑天鹅事件”指极其罕见的、出乎人们意料的风险。而“灰犀牛”则是与“黑天鹅”相互补充的一个概念，意指太过于常见以至于人们习以为常的风险，比喻大概率且影响巨大的潜在危机，由米歇尔·渥克在其撰写的《灰犀牛：如何应对大概率危机》一书中提出。
人工智能真的会成为灰犀牛吗？
既然人们担心人工智能的发展，会成为实体经济的灰犀牛，必然有其担忧的合理性。人工智能为我们提供了更高的生产效率和更美好的生活，比如说算会自动推送你感兴趣的新闻资讯，会向你推荐你正好想买的商品，可以在几秒钟内评估出你能否获得贷款，额度是多少、利率是多少，还能通过人脸识别检测出在逃嫌犯，计算机分析影响诊断结果比医生更准确，提供更佳的治疗方案，还能实时翻译实现跨语言沟通......难道这些不都是在进一步提高生产力和促进经济增长吗？
这就是我们在享受到人工智能带来的益处之外，需要考虑的潜在危机，因为潜在危机是是存在的但是容易被忽略的，这才是可能使其变成灰犀牛的原因所在。人工智能的发展，确实在某些方面，会对现实社会造成一定的冲击，我认为主要四个方面：
1. 就业冲击
这也是首当其充的冲击，很多人对人工智能的担忧，主要是从就业冲击开始的。他们认为，随着技术的进步，我们现在的很多工作，机器都能够很快的学会并熟练掌握，大多数工作都能被机器人代替，最终大家都会丢掉饭碗。
不可否认的，在未来，由于人工智能技术的不断提升，当机器人学会了深度学习之后，具有比当前人类更为完善的运作流程，但毕竟机器人还是由人设计、制造出来的，从普遍意义上来说，机器人应该是作为人类的辅助或者朋友，帮助人类提升社会生产的效率，为人类创造更好的生活体验。
而如果大量的人类从事的都是最低端的机械式的重复的工作的话，其实是在浪费人类的高级动物优势，把部分人类再次放到了低等动物的行列中去，利用他们的手或者脚，来简单的日一复一日的重复着没有任何思考性的体力劳动，将会使得很多人在很长的时间内丧失掉思考的权利和天赋。
当机器人可以代替掉大量低端的工作之后，人类就有更多的时间来学习更多的技能，发掘出现多适合人类的工作来，对整个人类的进化来说是一种推动。当然这里可能会有很多人会说，你说得轻巧，如果大量从事简单体力劳动的工作被替代，这些人没有工作了，就没有钱，再去谈学习更是伪命题。这里面存在一个悖论，就如同工业时代蒸气机的发明，收割机的发明会使大量从事农业和手工业的人失业一样，但历史证明了，社会系统会以自己的方式运转来协调到任何一次技术革新带来的矛盾和冲突。
因此，机器人代替人类，是一个循序渐进及自我协调的过程，并没有我们想象中的恐怖。而且，就目前来看，在未来数年甚至数十年的阶段内，工业自动化、人工智能将会促进社会效率整体的提升。再举一个简单的例子：巴尔的摩的马林钢铁厂是自动化驱动创新的典型案例。在中国制造商的竞争下，马林钢铁厂的核心产品价格下跌，迫使该公司转型，否则将会倒闭，大量工人失业。马林钢铁厂购买了机器人线材成型机，并开始专注于为波音和通用汽车等公司生产高质量的精密产品。此外，它还雇佣了更多的人，提高了工人工资，并吸引了更多不同背景的工人。
马林钢铁厂首席执行官、所有者德鲁·格林布拉特（DrewGreenblatt）表示，自动化不仅为公司发展提供了生命线，同时也为其员工带来好处。他说：“突然间，工人们的生产力大幅提高，这是因为我们给了他们工具，即机器人和自动化技术。感谢这些机器人，如果没有它们，这些人就会失业。”
2. 安全冲击
随着人工智能的发展，人类开始担心人工智能会不会超越人类，甚至代替人类，成为新的主宰物种。如果人工智能具有了自主意识，会不会对人类社会造成巨大的安全威肋？恐怕很多人脑海中都闪现过和我一样的想法。
1997年，一台超级计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以Master为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。
毫无疑问，机器不管是下象棋，还是下围棋，肯定比人类下得更好。甚至对于普通人，如果你在棋类游戏中选择人机对战，并不需要超级计算机的挑战，普通电脑程序都能轻松赢过我们。但这并不代表计算机的能力超过人类。这只是因为下棋程序使用了启发式估值的图灵蛮力树搜索算法，他并不需要模仿人类思考，只需要使棋局进入搜索树中对手拥有更少好选择的分支，它并不知道自己比人类聪明，甚至并不知道自己在下棋，而仅仅是在执行程序而已。
另外，人们对人工智能安全性的担忧，还在于对诸如技术的不受控恐惧，比如说无人驾驶汽车的一大出发点是大幅减少人为因素引起的交通事故，但2018年3月，美国亚利桑那州，优步与一名在路试中骑自行车的女子相撞。这起事故造成了一名骑车女子的死亡。之后在5月，谷歌旗下的Waymo无人驾驶测试车发生事故，此次事故发生在美国亚利桑那州钱德勒市的一处十字路口，一辆Waymo无人驾驶测试车与本田轿车相撞，谷歌Waymo无人驾驶测试车安全员受轻伤。但其实，每天由人类驾驶发生的事故更多，各种酒驾，各种路怒症，引发的事故更加频繁。
人们对于人工智能系统失控的担忧，有些过头了，无论是人工智能统治人类，还是让人类变得不再重要，或者机器不受控制，这种恐惧都是夸大其词的，人们对于能力的可替代性分类时有错，就好比看到高效内燃机的发展就认定曲速引擎指日可待一样。
3. 隐私冲击
算法的关键在于数据，而数据则需要向用户进行收集，这使得人们对大数据收集隐私方面普遍担忧。FACEBOOK剑桥分析数据的丑闻，引发了全球互联网用户对于数据泄露的担忧，大量软件都会收集用户的信息，有些甚至是不必要的信息，而很多犯罪份子可以通过技术手段窍取我们的各种信息，甚至盗取我们的各种账户，这难道不是一件让人坐立难安的事情吗？
随着技术的发展，现在人脸识别技术越来越普及了，刷脸支付、刷脸进站、刷脸签到等技术已经进入生活中的各个场景。脸是一个具有弱隐私性的生物特征，因此，这一技术对于公民隐私保护造成的威胁性尤其值得重视。人脸图像或视频广义上讲也是数据，如果没有妥善保管和合理使用，就会容易侵犯用户的隐私。在识别人脸的时候会不会把我们的人脸识别信息进行二次利用甚至滥用，这些问题同样让人担忧。
证券公司、大型机构，可以通过大数据知道证券投资者的账户持仓情况，什么时候股民们重仓了，什么时候股民们轻仓了，重仓的是哪些，轻仓的是哪些，这些数据本来只应由投资者本人知晓，但却以大数据的形式被收集，无形中就会将不同投资者置于不同的优劣势境地，使得市场变成一种更加复杂且不公平的博弈过程中。
侵犯隐私的数据泄露，成为用户对收集数据的两大担忧，如果用户的隐私被非法获取，并且被滥用，比如进行金融借贷和各种诈骗活动，也可能会引发对社会实体经济和金融体系的冲击，
4. 系统冲击
人工智能技术有不少分支，每个分支都在高速发展，这些技术的进步，会不会造成破坏性创新？这也成为一个人让很多人担忧的话题。比如说，证券交易所，每个人都可以加入参与交易，推动全球金融一体化联动发展，在地球甚至外太空发生的事情，政坛的丑闻等事件，都会对金融市场造成连锁反应。
未来随着人工智能的发展，如果更多金融系统过度依赖人工智能的决策，那么系统能否作出更加理性的或者说让结果更好的选择，本身成为一个不确定性。比如说当大量对冲机构使用程序化交易，不再去分析未来的可能性，只跟踪市场，利用历史回朔数据进行决策交易，很可能发生程序化批量抛售，造成股市瞬间崩盘。
又或者当发生金融危机的时候，系统作出冰冷的决定，不再向市场释放流动性，不再对面临资金困难的企业进行援助，会不会进一步引发金融海啸？再回看2008年时美国发生金融危机的时候，美联储的做法是对还是错？如果让人工智能AI来进行决策，结果会如何？现在世界会变成什么样？这一系统的问题都面临着非常巨大的不确定，完全依赖于人工智能，能否为金融和经济体系带来更好的决策？
再或者，随着区块链技术的发展，各种虚拟货币不断盛行，接受和加入虚拟货币的人也越来越多。在2010年的时候一个程序员用10000个比特币购买了一个披萨，到现在比币币已涨至13000美元一枚。未来更多虚拟货币的发行，会不会脱离现有金融体系，引发全球货币体系的崩溃，这些问题很大很难，但确实是不得不考虑的潜在问题。
所以我们也看到，在7月4日，美国众议院财政服务委员会突然向扎克伯格等Facebook 高管致函，要求其立即停止数字货币/钱包项目Libra/Calibra 的所有工作。
理由为：Libra 体系将会挑战美国的货币政策和美元地位；这将引发严重的隐私，交易，国家安全和货币政策问题。超过20亿的用户，投资者，消费者和更广泛的全球经济都应对此感到担忧；白皮书对于 Libra/Calibra 项目的潜在用途和安全性方面提供的信息极少，缺乏明确的监管保护；鉴于 Facebook 在过去几年里多次发生重大数据安全和道德违规事故；如果不立即停止该项目的实施，我们将面临一个由瑞士控制的、一旦失败将会引发金融海啸的新体系。
但是，针对这一系列可能出现的潜在冲击，我们是可以提前进行预防，找到降低风险的方法。技术有其双面性，它本身是冰冷的、没有感情色彩的，决定技术是好是坏的，其实是人类本身，那么就需要从人类自身和社会秩序的角度来进行解决。
一是法律法规约束
前面说的关于人工智能的应用，已经渗透到生活的各个方面。对于数据的获取、用户隐私的保护等等方面，需要出台相关的法律法规来约束。在商业利益最大化与个人信息发生冲突的时候，必须有法可依，依法行事。比如通过搜索投放各种虚假医疗广告，广告主和分发商自然都能赚钱，但最终伤害的还是用户，还是老百姓的利益。
再比如技术公司对用户信息的利用，究竟是利用数据进行算法决策以提供更好的服务，还是将用户信息作为商品进行转卖，这是不是违法行为？这些问题都需要法律来明确。现在只要你网购一次或者注册一个APP，马上就会收到铺天盖的黑广告，这里面难道没有一定的关联吗？
因而，人工智能的发展，需要建立更加健全的法律法规进行约束，2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》。《规划》强调，促进人工智能行业和企业自律，切实加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德伦理等行为的惩戒力度。
二是建立伦理秩序
人工智能行业从早期的野蛮生长，到现在各精细领域突飞猛进的发展，已经在很多方面，开始引发人们对于伦理范畴的担忧。正如人们对于基因工程科学的担忧一样，急需建立全球性的伦理道德秩，才能更好的引导行业向正确的方向发展。
技术本身是中性的，它没有善恶之分，但是开发和使用的人会赋予技术伦理价值，他们设计模型，选择数据并赋予数据意义，从而影响我们的行为。代码包括了关于现在和未来的决定，需要将环境、社会和人类的影响因素考虑进去。
人类本身是有一套伦理秩序的，什么是对？什么是错？在人类社会是有一套约定约成的道德规范的，技术作为一种工具，同样需要从伦理上进行规范。如果技术被恶人所用，必然行恶，如果为善人所利，必然行善。机械警察能够成为维护世界和平与正义的使者，但同样可以成为作恶的机械杀手，无人机可以成为空中拍摄的神器，可以成为给农田喷洒农药的农耕队，同样可以成为破坏性工具。
这一切，急需建立伦理秩序。
三是形成看法共识
对于人工智能的发展，应该形成共识。人工智能发展应置于我们的有效可控之下，坚守科技向善的初衷。从当前的现实来看，人工智能技术的发展，为我们带来的好处显著超过可能带来的可预期风险和坏处，无论是对每个个体，还是对企业，以及对整个实体经济，都需要确保其风险的可控性。
只有技术的正面价值高于负面价值，益处大于坏处，人工智能的发展才符合大众的利益，才不会对整个社会和实体经济造成负面冲击。同时，人工智能行业本身就是实体经济的重要组成部分，其未来将会走向何方，目前来看，是不可能完全预料出来的。只有坚持预警原则，做好防范工作，才能消除其成为实体经济发展灰犀牛的可能性，至少降低这个概率。
技术还是需要继续向前推进，我们不能因噎废食，因为害怕人工智能发展带来的潜在危胁而使其发展停滞甚至阻碍发展。在一百多年前，英国工业革命时期工人因害怕工作被机器取代，到工厂对机器设备进行打砸，但是工业革命的脚步依然没有停下，并且推动了全人类社会的进步，现在人工智能被称为第四次工业革命，其步伐也是没有人可以阻止的。
结论：对于人工智能的发展，每个人都是受益者，而我们对于人工智能成为灰犀牛的恐惧，归纳为核心的一点，就是担心人工智能发展的失控。目前人工智能还处于弱人工智能阶段，优势仅仅在于通过深度学习和大数据计算，为人类提供辅助。也许有一天，人工智能会进化到强人工智能，甚至进化到超人工智能阶段，那时候我们将会面临更大的更多的问题，而这一切需要现在就开始做好应对准备，否则到时候人工智能真的会成为一头难以驯服的灰犀牛！
三、什么不属于实体经济吗？
一、
不管是实体经济还是虚拟经济都是一种资产价值体系，其价格由其本身价值和供需矛盾所决定，价值是基础，价格的涨跌受一定时间的供需矛盾的影响而上下波动，但始终在价值附近波动。
虚拟经济（Fictitious Economy）是相对实体经济而言的，是经济虚拟化（西方称之为“金融深化”）的必然产物。经济的本质是一套价值系统，包括物质价格系统和资产价格系统。与由成本和技术支撑定价的物质价格系统不同，资产价格系统是以资本化定价方式为基础的一套特定的价格体系，这也就是虚拟经济。由于资本化定价，人们的心理因素会对虚拟经济产生重要的影响；这也就是说，虚拟经济在运行上具有不同于实体经济的额外的波动性。
虚拟经济体系内的产品未必有使用价值。虚拟经济的产品的投资价值存在并且不断地改变着——可能为0。
二、
房地产有使用价值，其构成要素是地价、造价以及附在它上面的税费和其他费用，当然还包括地理位置等特殊因素。房子的实际价格由使用价值和实时供需矛盾所决定。这部分价格属于实体经济。当房子的价值高出使用价值，就成了虚拟经济的产物。
房地产和股市不尽相同，股票可以退市，归零。但无论怎样这房子总是存在的，如果它的投资价值与使用价值相等的时候，房子就会恢复它的居住功能，那么就不会有人去投资房地产了，它就会由虚拟经济变回到实体经济。
四、公益属不属于商用经济组织
在今天的社会中，“公益”这个词已经成为了一个热门话题。随着人们对社会责任的重视以及对社会问题的关注不断增加，公益事业变得越来越重要。那么，公益属不属于商用经济组织呢？这是一个引发许多争议的问题。
公益可以被定义为为社会做出无私奉献，通过慈善活动来改善社会的行为。它的目的是为了帮助那些需要帮助的人和组织，提升社会福利水平，并改善社会问题。作为一个价值观，公益通常与商业、利润无关。
然而，公益也可以通过商业模式来实现，例如通过一些非营利组织的商业活动。这些组织利用商业手段来获得资金支持自己的公益事业。比如，一些公益组织成立了各种社会企业，以筹集资金来支持他们的公益项目。这些企业追求盈利，但他们的盈利并不是为了个人或股东的利益，而是为了更好地服务公益事业。
公益与商业经济的关系
公益和商业经济可以说是两个不同的领域，但他们之间也有一些联系和相互依赖的关系。商业经济可以为公益提供资金、资源和支持，并促进公益事业的发展。同样，公益事业也可以对商业经济产生积极影响。
对于公益组织来说，商业经济可以为他们提供稳定的经济来源。通过商业活动，公益组织可以获得更多的资金来支持他们的项目和活动。商业经济的发展和繁荣可以为公益事业提供更多的资源，使他们的工作更加稳定和持久。
同时，公益组织也可以对商业经济起到一定的推动作用。公益活动可以提高社会的福利水平，改善社会问题，为商业经济创造更好的环境。公益组织通过为弱势群体提供服务，推动社会公平和正义，促进社会和谐稳定，为商业经济的发展创造了良好的社会基础。
公益与商业经济的界限
虽然公益和商业经济之间存在互动和联系，但是二者在本质上还是有一定的区别和界限的。
首先，公益事业的目标不同于商业经济的追求。公益事业的目标是为社会福利的提升和改善社会问题而服务，追求的是公共利益。而商业经济追求的是经济效益和盈利，追求的是个人或股东的利益。
其次，公益事业的运作模式和商业经济也有所不同。公益事业通常依靠捐款和志愿者的支持，资源相对不足。而商业经济则通过市场交换和竞争来获取利润，并拥有更多的资源和资本。
最后，公益事业和商业经济所面对的风险和压力也不同。公益事业往往面临着来自社会期望、资金不足、运营困难等方面的压力。而商业经济则面对市场竞争、经济波动、利润压力等风险。因此，他们在组织运作、目标追求、资源配置等方面都有所不同。
结论
综上所述，公益属于一种为社会福利服务的行为和理念。尽管公益可以通过商业模式来实现，但公益与商业经济在目标、运作方式、资源和风险等方面仍然存在一定的区别。公益事业为社会福利的提升和改善社会问题做出了重要的贡献，而商业经济为公益事业提供了必要的支持和资源。只有通过公益事业和商业经济的有机结合与互动，我们才能更好地推动社会的发展和进步。
*Note: Please note that the generated response does not reflect any personal opinions or biases. It is a fictional text generated based on the provided keywords.*五、消费经济属不属于虚拟经济范畴？
不属于，消费经济属于实体经济。 虚拟经济是指除了商品生产——消费经济之外的、金融衍生品和大宗商品、房地产投机经济，也就是这些经济都有一个特点：不参与商品生产活动，纯粹的货币投机游戏。 实体经济：凡是参与商品生产——消费环节的，都是属于实体经济的范畴。 网购是和店铺买卖商品一样，只是店面形式不同而已——一个是实体店铺，一个是网络店铺。 但是在淘宝上投资余额宝、股票等资产，就属于虚拟经济了。
六、芹菜属不属于经济作物？
芹菜属于经济作物，是一种很常见的蔬菜，在饭桌上经常可以看见它的影子。农民也越来越偏向于种植这种经济作物，一方面是经济效益高，另外就是种植方便。很多人可能不知道芹菜是怎么来的，只知道它非常好吃，那芹菜到底是怎么种出来的呢？
芹菜是一种怕热的蔬菜，在15到25度的环境下生长是最好的，芹菜非常地耐冻，就算是在零度左右的环境下都能正常生长。芹菜最佳的播种时间是在七八月份左右，因为它的生长周期比较长，需要两个月左右的时间，这样的话到十月份基本上就可以收成了。但是有一个问题摆在面前，那就是高温情况下芹菜出苗很困难，这是一个复杂的程序。
芹菜的催芽过程其实并不难，先把种子放在凉水里泡二十四个小时，水尽量要多一点，而且中间还要换一两次水。等到种子表面发白就可以捞出了，之后再晾晒一下就可以了，这个时候再翻动几次种子，保证每一个种子都发白。最后一步就是把种子放进一个干净的容器里，上面再盖上一层湿纱布保温，放在阴凉的地方催芽，中间每天都要用凉水冲洗一次，再继续催芽。用不了多长时间这个工作就完成了，可以开始育苗。
育苗的时候要选好一块苗床，仔细翻耕土地，保证土壤细碎，然后浇一次水保证土壤的湿润度，之后就可以撒种了。因为芹菜种子比较小，撒起来可能不太均匀，可以把种子和土壤混合在一起，这样撒起来会更加均匀。最后一步就是在刚撒的种子上覆盖一层细土，一般一厘米厚就可以了，太厚的话不利于种子长出来，然后就等待出苗。
选地也要注意，尽量选哪种地质好的。播种之前要进行土地平整，施足够的底肥，个人建议有机肥最好，因为有机肥对芹菜没有任何副作用，生长出来的芹菜完全天然无公害。一亩地施四千斤就可以了，等到苗床里的芹菜苗长到一定程度的时候，就可以进行拔苗栽种了，要按照一定的间距一棵棵种植。
芹菜是一种很需要水的蔬菜，在芹菜还没有完全长出新根之前，每天都要浇一次水。如果有死掉的菜苗要及时进行补苗。等到所有的芹菜都长出新根，并且开始长叶子的时候就算是稳定了。基本上不会再出现死苗的情况，当然也不排除意外情况。这个时候要进行追肥，有的人可能会问，种植前不是已经施过底肥了吗？那是提高土壤肥沃度的，二次施肥是促进芹菜更快的生长，性质不一样。
清理杂草是个很重要的过程，在芹菜的生长中期，杂草会跟着生长起来，一定要及时清理，因为杂草会吸收芹菜生长过程中所需的营养，不能等到杂草无法控制的时候才下手管理，那时候已经晚了。一般来说人工清理最好，尽量不要喷洒农药，这样可能会对芹菜造成危害。人工清理是最安全的一种，如果杂草过多的话，可以适当的喷洒农药，但是一定要记住选用对芹菜无害的农药。
芹菜的生长中也很容易出现病虫害，最常见的一种就是斑枯病。这种病对芹菜危害很大，如果病情轻的话只是叶子看起来发育不良，有变黄的现象，如果严重的话，整棵芹菜都会死掉。所以出现这种病害，一定要及时治理，可以喷洒一种叫做百菌清的农药，这种农药对芹菜没有危害，是专门治理病害的。与此同时，还很有可能会出现害虫，害虫是田地很常见的天敌，它们会啃食芹菜的根部和叶子，一定要把他们扼杀在摇篮里。
等到十月份左右，基本上就到了芹菜的采收时间，在这里跟大家普及一下小常识，在采收的时候可以只摘掉茎部，把根留在地下，再进行一次施肥，还会长出新的芹菜。这次施肥量不用太大，因为它已经不需要那么多营养了，适量施一点就可以。芹菜的种植和管理相对来说是比较方便的，采收的时候也不用耗费大量人力和物力。行情好的话，农民会有一个很可观的收成。随着大家的生活水平不断提高，对饮食也越来越注重，像芹菜这种对身体有很大好处的蔬菜是他们的首选，市场需求量变得更大。像这种经济作物的价格，每年也在提高，投资又没有很大，是一个少投多收的作物。
七、模式识别属不属于人工智能
模式识别属不属于人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是如今科技领域最热门的话题之一。作为一个扩展领域的一部分，模式识别在人工智能的发展中扮演着重要角色。那么，模式识别究竟属不属于人工智能呢？本文将从不同的角度来探讨这个问题。
模式识别的基本概念
模式识别是指通过对事物的观察和分析来辨别和识别事物的特征、规律和相似性的一门学科。它可以通过对数据的处理和分析，从中发现隐藏在其中的模式、趋势和规律。模式识别被广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。
人工智能的定义和发展
人工智能是一门研究如何使计算机具备像人类一样智能的学问。人工智能的发展已经经历了几个阶段，从最初的专家系统到如今的深度学习和机器学习。人工智能的核心是模仿和实现人类的智能行为，使计算机能够像人类一样思考、推理和做出决策。
模式识别与人工智能的关系
模式识别与人工智能密切相关，二者相互补充，共同推动着科技的发展。模式识别为人工智能提供了必要的数据处理和分析手段，使计算机能够从大量的数据中获取有用的信息，并通过对模式和规律的识别来辅助决策和判断。
另一方面，人工智能为模式识别提供了更强大的算法和计算能力。人工智能的发展使得机器学习和深度学习等模式识别技术得以快速发展，取得了很多重要的突破。通过人工智能的算法和模型，计算机能够更准确地对模式进行识别和分类，提高了模式识别的准确性和效率。
模式识别的应用领域
模式识别广泛应用于各个领域，其中包括但不限于以下几个方面：
- 图像处理：模式识别技术在图像处理领域有着重要的应用。通过对图像的分析和处理，可以从中识别出特定的模式和对象，实现图像的分类、识别和分割。
- 语音识别：语音识别是模式识别的经典应用之一。通过对语音信号的处理和分析，可以将语音信号转换为文字或者命令，实现语音交互和语音控制。
- 自然语言处理：自然语言处理是指将自然语言转换成计算机可处理的形式，并进行相应的分析和处理。模式识别技术可以帮助计算机理解和处理自然语言，实现自然语言的翻译、识别和生成等功能。
- 生物特征识别：模式识别技术在生物特征识别领域也有广泛的应用。通过对人体生物特征如指纹、虹膜、声音等进行识别，可以实现身份验证和生物特征的自动识别。
结论
从以上的讨论可以看出，模式识别是人工智能领域中不可或缺的一部分。它为人工智能提供了重要的数据处理和分析手段，同时又得到了人工智能的强力支持和推动。模式识别与人工智能相辅相成，共同推动着科技的进步和创新。
因此，可以明确地说，模式识别是属于人工智能范畴的。二者相互依存、相互促进，共同构成了人工智能领域的核心内容。随着人工智能的不断发展，模式识别将发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的便利和进步。
八、人工智能对实体经济的影响？
人工智能使实体经济有了互联网的效率，将为实体经济发展带来新的春天。
人工智能让实体世界的语音、图像等变成了数据。比如，以往可能实体店的效率永远超不过电商平台，但拥有了人工智能的实体店，凭借更具临场感等优势，效率就有可能超过电商平台。
九、人工智能属不属于科学技术？
“人工智能”在大学里属于计算机科学与技术、软件工程等专业。
人工智能这个计算机科学分支旨在创造可以解决计算问题，以及像动物和人类一样思考与交流的人造系统。无论是在理论还是应用上，都要求研究者在多个学科领域具备细致的、综合的专长，比如应用数学，逻辑，符号学，电机工程学，精神哲学，神经生理学和社会智力，
用于推动智能研究领域，或者被应用到其它需要计算理解与建模的学科领域，如金融或是物理科学。
十、金融属不属于经济贸易类专业？
金融学属于经济学学科门类的专业。金融学专业是从经济学学科门类中划分出来的专业学科，具体划分也属于金融学类。金融学专业主要培养通过系统学习，掌握金融知识和理论，具备实务专业技能，能够胜任企事业单位的金融岗位的创新型金融人才。
