卡片多就是赚到了？身在危中不知险！
信用卡给我们的生活带来了许多便利，并且还有很多不错的权益，使得有些人有个兴趣就是申请信用卡。但是你知道吗，持有太多信用卡有时候也是一种麻烦哦。让我们一起了解一下吧。
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为什么不要申请太多信用卡？
1、年费
很多信用卡都要收取年费。通常是当年刷够一定次数可以免除次年年费。但如果卡片过多，会不好打理。可能你自己会忘记哪些卡片已经刷过，哪些还没刷够。这样就很容易产生不必要的费用，有点不划算。
2、影响征信
信用卡办理成功后都会在征信上显示卡片状态。无论卡片有没有激活、是否注销，这些情况都会上报征信报告。如果硬查询过多，对征信来说也是一种不良好的记录。而且卡片过多，容易发生逾期的现象，对征信影响非常不好。
3、额度不高
同一家银行的多张信用卡享受共同额度，其他银行则根据刚性扣减原则来授信。由于总授信额度是一样的，如果办理了多张卡片，每张卡片的额度不会太高。
4、负债率过高
信用卡过多，持卡人的总授信额度比较大，容易导致负债率过高，对于申贷有不利影响。
5、可能有牢狱之灾
这里是指那些办理多张信用卡有恶意透支行为的人。通常来说，信用卡逾期本金超过5万元、3个月以上不还款，在银行2次催收不过后会起诉欠款人，有可能有牢狱之灾！
以上就是小编的一些分享，希望对大家有所帮助。
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光纤中的数字电子技术基于织物的机械学习推理（数字光纤） 董靳磊编译
网页链接
第一作者：Gabriel Loke, Tural Khudiyev
通讯作者：Yoel Fink
通讯单位：NatureCommunications
研究亮点：
首先是将数字组件引入柔性聚合物纤维束中。第二个是解除单光纤、单一设备的限制，允许单根光纤提供可扩展的多种不同可寻址数字功能。第三个是通过光纤终端处的单个连接端口访问光纤内部的设备集合。第四是使纤维收集的感官输入能够存储在纤维本身中。最后，我们的目标是不仅将感官数据存储在纤维中，还存储一个经过训练以从中推断上下文的神经网络。
成果简介：
拉伸光纤包含连续域，提供了创建连接到沿光纤整个长度嵌入的设备的均匀导电总线的机会。这允许减少离散电气连接的数量，这是机械和电气脆弱性的主要来源。在这里，数百个可单独寻址的数字设备在光纤拉制过程中（即，不是在拉制后）就地电连接，所有设备都可以在同一光纤内数字通信总线上访问。
图一 数字纤维的制造
要点1：光纤和织物中的数字寻址和内存存储
离散的光纤内电子设备沿光纤均匀地放置在不同的空间位置，每个设备提供不同的功能，例如传感、数据存储或光纤内算法的存储。通过发送数字 1 和 0 的唯一串行组合，沿着光纤具有正确匹配数字地址的设备可以“打开”以激活其内部功能，包括内存或传感模式。
图二 纤维和纺织品集成中的数字寻址 a.数字协议 b. 将数字纤维 (i) 通过针头，(ii) 嵌入毛衣袖子中，以及 (iii) 嵌入棉织物中
与之前基于模拟信号的研究相比，数字存储光纤提供了几项重大进步，包括高开关性能、更低的功率要求和更高的存储密度。首先，将数字状态从零切换到一仅需要 3.3 V，写入和读取新信息期间的功耗测量为 5.5 mW，而之前的模拟相变存储器为 475 mW硫属化物纤维．其次，热拉伸的长长度可扩展性，结合单独操作多个光纤内设备的能力，允许在单股光纤中存储大容量内存。
图三 在纤维中存储信息
要点2：生理检测
这种架构提供的另一种可能性涉及通过数字信号在设备之间进行光纤内通信。制造了一种数字光纤，它由沿同一条链的内存和温度传感 (MT) 功能的混合组成。图4a显示了 MT 光纤的示意图，其中离散数字热敏电阻器件沿光纤长度与其他存储单元互连。在该光纤中，温度输入由热敏电阻装置在本地检测并从模拟信号转换为数字信号。这些数字信号随后被传送到光纤内的存储单元进行存储。图4b显示了一个 16 位温度读数，该读数由热敏电阻器件感测，然后存储在存储单元中并从存储单元读取。光纤温度传感器与腋窝皮肤直接接触。每 0.5 秒测量一次体温，并将其传送到纤维存储器以存储不同身体活动的温度曲线：坐、站、走和跑步。在室内校准图中，温度的初始升高（约 1 °C 升高）归因于传感器在与皮肤（腋窝）直接接触时检测到的温度的瞬时均衡。一段时间后，达到热平衡状态，从而导致恒定的稳态温度。
图四 用于生理检测的混合数字纤维
要点3：织物中的机器学习推理
使用该体温数据集训练神经网络来检测和分类感官输入的特征，在这种情况下是温度-时间模式的不同人类活动，能够根据体温变化对四种不同的活动（坐、站、走和跑）进行分类。
图五 具有结合神经网络功能的结构
小结：
引入了具有数字传感和数字存储器的数十米聚合物纤维，总存储容量约为 7.6 × 105每米内存位数。光纤末端的单个连接用于独立访问多个设备，从而能够从单个光纤运行多个功能，从而克服了现有方法面临的单光纤单设备限制。减少到单个终端所需的电气连接数量解决了环境和可靠性脆弱性的主要来源。通过使用单根光纤在多天和各种体育活动期间收集和存储 270 分钟的表面体温数据，证明了这种方法的实用性。基于温度-时间-活动相关性训练具有 1650 个神经元连接的神经网络，然后将其存储在同一纤维中。当呈现一个未知的温度-时间数据集时，纤维基于 12 秒的温度读数以 96% 的准确度推断身体活动的类型。在还包含推理算法的纤维中测量和存储数字信息的能力在功能纤维和织物与人体非常接近的各种应用中提供了有趣的机会，包括自主给药、神经接口、个人热管理和织物计算。
参考文献：
[1] Loke, G., Khudiyev, T., Wang, B.et al.Digital electronics in fibres enable fabric-based machine-learning inference.Nat Commun12,3317 ()
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