一、magenta是什么颜色？
洋红色（Magenta）又称为品红色（fuchsine），英文名Magenta来源于染料的名字。
这是介于红色和蓝色之间的颜色，光波长度要比黄绿色长。
在光谱中品红色并非是单一波长的光，而是由等量的红光与蓝光混合而得。
品红色与黄色、青色构成了减法三原色之一。
品红色的补色是绿色。
二、PANTONE Magenta C是什么颜色？
PC指的Process Printed Color也就是四色的印刷色，非专色。C就是Coated 涂布纸的意思。
三、标准颜色的 cyan／blue／magenta 翻译成汉语（大家认为）应该叫什么才最合适？
谢 @李溯本 Unancha 邀。
以下是个人的用词癖好。再次更新细化了一些规范，补充了一些说明。
1、没有使用白话俗语的必要时，术语尽量以文言为准。
2、下面正文是只关于Hue色相的命名，不涉及Brightness明度和Saturation纯度的区分。同样的色相，可能并不如下面的色相环那么鲜、亮。不同明度的单字色名，传统汉语也有很多，可参后文图五。染色技术所限，古人也有把色相和明度混淆的，应加以规范后使用。对于相同色相的明度区分，可在色相名前加“深/浅”“明/暗”“粉/黛”等字区分明度。相同色相的纯度区分，高的可在色相名前加“纯”或“鲜”，低的可在色相名前加“苍”或“灰”。如：《说文》“纁，浅絳也”“絑，純赤也”等。
2、染色技术所限，中外的古人对混合色的色相描述都会出现偏差，就连近现代广为流传的伊登十二色环都有问题。所以对文献中常出现矛盾的混合色、过渡色，须加校雠勘误，捃择善说。
3、近代流行的颜色词“蓝色”，是我比较反感的。“蓝”本义是指染青植物——蓼蓝、马蓝、板蓝等等，很晚近的时代才出现“蓝色”这个词语，指的就是用“靛”（蓝澱）染出的颜色。构词法类似“茜色”“茶色”，用加工出的染料命名，和植物原始颜色并不相同，容易误解。虽然“靛”也是很晚产生的民间俗字，其词源为“青澱”或称“澱青”，但是用「靛」来表示色相非常不偏黄的靛青色——「Blue」却相当合适，其造字法也非常适用为色名。
4、介于中国颜料色石青、石绿之间的水青色Cyan，比Blue色相偏黄，可以简称“青”，在色相中和“赤”正好是完全相对的关系。注意：仅仅只是用于在“六色相”中的简称（详见后文图一）。“青”和“赤”在传统汉语中有狭义、广义两种用法。广义的“青”的色相和明度范围都很广，从传统色名举例：紫的有“雪青”，绿的有“葱青”，浅的近白的有“鸭卵青”，深的近黑的有“鸦青”。由于传统染料颜料色彩纯度不够和减色原理，各种颜色加上青色都会变黑，所以民间中把发黑的颜色也会叫称作“青”，甚至将“青”“黑”混用。但这些通俗的用法都并不妨碍古人眼中各种青的中间值——「纯青」（“炉火纯青”的“纯青”，燃料充分燃烧的焰色）——即狭义的青，和天青色相近。
从下图CMYK色相环可以直观看出，传统汉语中的“青”恰在以“C:4”为中心，M值和Y值从0到4变动的范围内，Cyan恰恰是汉语中的各种“青”的中间值。和汉语传统中纯青色相差不远。
Cyan在六色相中称“青”非常合理，但如果在十二色相或更精确的色相中，需要用水青、天青、霁青、靛青等词区分相临的青色。
5、把“赤”称为“红”，也属于民间俗语，不是正经文言。“红”本义形容丝织品的白赤色（粉红），带有很浓重的明度形容意味，所以要避免用“红”。将red称为“赤”。其实表示赤色的词很多，如“緋”“縉”“赬”等，这里选用最常用的“赤”。
6、关于不同色温的“赤”。植物染料所染的赤色会向青色色相偏移，所以带有丝织品“糸”符的赤色名，多数是向紫、青方向过渡。这反而给色相命名带来了便利。比如略向青色偏移的可称为“絳”或“綪”（音茜，茜草所染），再偏一些的则称为“綰”。
早期有人把 Magenta称为“品红”，其中「品」是 “类”的意思。 “品红”意思是“异色的红”、“广泛意义上的红”。因为Magenta不是中国传统常用色，故以“品红”勉强相称，类似的词还有“品青”“品绿”，也有人称为“洋红”“洋青”“洋绿”。
高纯度的Magenta的确炸眼，但别忘了，我们这里要命名的是色相，不是纯度和明度。这种比赤色偏紫的色相在中国传统中本也是存在的，即不正的、较浅的绛紫色。《集韵》中说“綰”为浅绛色，《说文》“綰，恶也，绛也”，段玉裁认为有衍文，应为“恶绛也”，这个说法很有道理。古人以间色为杂色，植物染料偏青，正赤色不易染，故借用“恶绛色”——“綰”来表示赤、紫之间的magenta。
7、充分使用“糸”部汉字的颜色术语。比如“縓”，《说文》“帛赤黃色”，用来表示赤、黄过渡色。传统色名“縓”显然比民间俗语“橙”用起来高效，不需后面再多加个“色”字才表述完整。就算是俗称，中国传统也更习惯用“柿色”这种有深厚染料文化的植物表示。过去欧洲没有柿子，选用了Orange一词表颜色，这词才在中国流行起来，汉语没必要把各个学科术语命名权都托付给外语。
我对三元色、六色相、十二色相的译法是：
彩虹的顔色表述为“赤縓黄綠青靛紫”。
另外关于中式传统五正色、五间色，各家文献稍有乖舛。（比如“綦”：毛《传》“綦巾，蒼艾色女服也”，郑玄云“青黑曰綦”，王肃却云“赤黑”。其实王肃所云大概是紫，皇侃云“紫色，赤黑也”。藄以綦为名，又有紫藄之称。其实植物染料染深色时，青、赤相杂，古人形容时常有混淆。许慎所云“綦，帛蒼艾色”“紫，帛青赤色”区分比较明朗，此处我从郑、许之说，以“綦”为青黑间色。）类似情况还有不少，我都加以删并、综合，具体考证此文不表，个人采用下图为规范：
关于青、赤、黄三色与黑、白二色相交的称呼（青赤黄不同明度的色名）：
黑中有青称「黤」，又称作「黪」「黝」「㳷」等名。而青中有黑即为「綦」。
黑中有赤称「缁」，稍浅谓之「玄」（按郑玄“玄色者、在緅緇之间”）。赤（植物染料使然，或偏青），从浅到深，曰「縓」、曰「赬」、曰「纁」（参《尔雅》染赤法），曰「纁」、曰「緅」、曰「缁」（参《考工记》）。
黑中有黄称「黧」，又称作「[⿰黑金]」「黔」「黚」「黦」等名。黄中有黑则为「䵎」「黗」等，纯度低则称为「䵵」。
与白色相交，则分别为「缥」「红」「缃」等等。
以上所说都是文言单字色名。至于民间颜色俗名，层次繁杂，其中一部分表述严谨的可以用来作为学名的补充。现在有很多人做“中国色”研究，我这里就不讨论了，可参：
zhongguose － 传统颜色（该网站色彩定名不代表题主观点）
需要注意的是，对待中国传统，切勿死板地套用机械主义标准。传统色名之间是有层次的，并非单一系统，且受染色材料、次数等影响，存在一定的变化区间，切勿和固定色值一一对等。
四、人工智能是人工智能机么？
人工智能不是人工智能机。首先要了解什么是人工智能，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
五、人工智能安全与人工智能区别？
人工智能安全和人工智能是两个不同的概念，它们有一些相似之处，但也有明显的区别。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指能够执行人类智能任务的计算机程序，例如推理、学习、感知和行动。人工智能系统可以通过处理大量数据来学习和改进自己的能力，并能够在各种应用程序中使用，例如自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐系统等。
人工智能安全则是指确保人工智能系统的安全性和可靠性。这包括保护人工智能系统免受恶意攻击、确保数据隐私和安全、遵守法律法规等方面。人工智能安全的目标是确保人工智能系统在使用过程中不会造成任何安全问题，并保护用户的隐私和数据安全。
因此，人工智能安全是人工智能的一个重要方面，它旨在确保人工智能系统的安全性和可靠性，并保护用户的隐私和数据安全。而人工智能则是一种广泛的概念，包括各种类型的人工智能系统，包括安全的人工智能系统和不安全的人工智能系统。
六、人工智能和人工智能etf的区别？
1、指数的差异：其中AIETF和人工智能AIETF 跟踪的标的指数相同，都是中证根据产业链编制的人工智能主题指数。
2、科创板打新：从最近两只热门的科创板中芯国际和寒武纪来看，AIETF都中标了，而且打满。而人工智能AIETF都没中。
3、费率：从费率上看AIETF显著低于其他两个，管理费加托管费只有0.2%，而另外两个则要0.6%。费率上省下的也可以为基金业绩提升不少。
七、量子人工智能和超级人工智能区别？
量子人工智能和超级人工智能是两个不同的概念，其区别如下：
技术原理：量子人工智能是将量子计算机和人工智能相结合，利用量子计算机的计算能力来加速人工智能算法的执行和优化；而超级人工智能则是指在现有计算机技术基础上，通过不断深化、扩展和优化算法来提高人工智能的智能水平。
计算能力：量子计算机可以利用量子叠加态和量子纠缠态等特性，同时进行多个计算任务，具有强大的计算能力，能够在处理复杂问题时比传统计算机更快更准确；而超级计算机则是通过并行计算、多核处理和加速器等方式来提高计算能力，但在面对某些特定问题时可能仍然无法胜任。
应用领域：量子人工智能主要应用于计算机科学、化学、生物学、金融等领域，例如加速量子化学计算、解决密码学问题、优化复杂网络等；而超级人工智能则广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能机器人、智能交通、医疗保健等领域。
综上所述，量子人工智能和超级人工智能是两个不同的概念，分别侧重于利用不同的技术手段来提高人工智能的计算能力和智能水平，有着各自的应用场景和发展前景。
八、人工智能和人工智能产业班区别？
1、人工智能的本质
人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的...意识和人工智能的关系
1、人工智能的本质
人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
2、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。
(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
3、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
以上是我摘的，我本人不同意以上观点，我认为人工智能它是可以超过人的智能，是由他的物理属性决定的。他的发展不可估量。殊不知人工智能，可以
自我学习， 也可以自我进化，也可以有社会属性。政治上这样说，只不过是
愚弄一些无知的人民。
九、人工智能会超过人工智能吗？
人工智能现在科技飞速发展，人工智能虽然发迅速，但目前仅仅单某一项运算超过人工，程序也是人工提前输入而已，目前人工智能科技不能超人，但随现代科学的多元发展，科技对人类大脑研究进一步深入，人工智能超越人类智慧将成为不远的现实，这也将成为人类最大挑战，可能是人类的敌人，替换人类的新生事物，但也是科学发展的必然结果。
十、人工智能与cs人工智能的区别？
人工智能和CS人工智能的区别在于应用方面和研究重点的不同。人工智能是一种涉及多个领域的计算机技术，涉及信息技术、控制科学、数学等学科，旨在开发出能够模仿人类智能思维和行为的程序和系统。人工智能的应用非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方面。CS人工智能则是计算机科学领域的一部分，重点研究人工智能基础理论、算法及其实现技术等方面，以及在不同领域中的应用。传统的人工智能是基于规则系统和专家系统的，而现代人工智能则更多的是基于数据驱动和机器学习的技术。另外，人工智能的应用场景也在不断拓展，如自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域。