信息量最大的是多少

A. 數據單位從小到大排列是什麼

數據單位從小到大排列是PB、EB、ZB、YB。數據存儲單位bit（比特）是binary digit的英文縮寫，量度信息的單位，也是表示信息量的最小單位，只有0、1兩種二進制狀態。

8個bit組成一個Byte(位元組)，能夠容納一個英文字元，不過一個漢字需要兩個位元組的存儲空間。1024個位元組就是1KByte（千位元組），簡寫為1KB。存儲單位是一種計量單位。指在某一領域以一個特定量，或標准做為一個記錄（計數）點。

再以此點的某個倍數再去定義另一個點，而這個點的代名詞就是計數單位或存儲單位。在計算機內部，信息都是釆用二進制的形式進行存儲.運算.處理和傳輸的。信息存儲單位有位.位元組和字等幾種。各種存儲設備存儲容量單位有KB.MB.GB和TB等幾種。

數據單位介紹

在電子學領域里，表帶寬是用來描述頻帶寬度的。但是在數字傳輸方面，也常用帶寬來衡量傳輸數據的能力。用它來表示單位時間內（一般以「秒」為單位）傳輸數據容量的大小，表示吞吐數據的能力。這也意味著，寬的帶寬每秒鍾可以傳輸更多的數據。

所以我們一般也將「帶寬」稱為「數據傳輸率」（硬碟的數據傳輸率是衡量硬碟速度的一個重要參數）。帶寬的單位一般有兩種表現形式；第一種是B/s、KB/s或MB/s，表示單位時間（秒）內傳輸的數據量（位元組、千位元組、兆位元組）。

第二種是bps（或稱b/s）、Kbps（或稱Kb/s）或Mbps（或稱Mb/s），表示單位時間（秒）內傳輸的數據量（比特、千比特、兆比特）。這兩種帶寬的換算公式是：1 B/s=8 bps（b/s）、1 KB/s=8 Kbps（Kb/s）、1 MB/s=8 Mbps（Mb/s）。

B. 最大的數據存儲單位是什麼最小的呢

它們由小到大排列，比特(b)—位元組(B)—千位元組(KB)—兆位元組(MB)—吉位元組(GB)—太位元組(TB)—拍位元組(PB)—艾位元組(EB)—皆位元組(ZB)—佑位元組(YB)—諾位元組(NB)—刀位元組(DB)
目前最大的數據存儲單位是刀位元組，但是還不是最大的，以後還會有更大的新單位出現!!

他們互相轉換如下
8 bit = 1 Byte 一位元組
1024 B = 1 KB （KiloByte） 千位元組
1024 KB = 1 MB （MegaByte）兆位元組
1024 MB = 1 GB （GigaByte） 吉位元組
1024 GB = 1 TB （TeraByte） 太位元組
1024 TB = 1 PB （PetaByte） 拍位元組
1024 PB = 1 EB （ExaByte） 艾位元組
1024 EB = 1 ZB （ZetaByte） 皆位元組
1024 ZB = 1 YB （YottaByte） 佑位元組
1024 YB = 1 NB （NonaByte） 諾位元組
1024 NB = 1 DB （DoggaByte）刀位元組

計算機工作原理為高低電平（高為1，低為0）產生的2進制演算法進行運算，所以我們購買的硬碟通常使用近似1000的1024進位（1024=2的10次方）所以有時候我們發現買來的內存卡實際容量與標注容量不符，其實是計算方式不同，所以實際容量都比標注容量小。

C. 二維碼最大能包含多少信息量

二維碼是一個多行、連續性、可變長、包含大量數據的符號標識。每個條形碼有3 - 90行，每一行有一個起始部分、數據部分、終止部分。它的字元集包括所有128個字元，可容納多達1850個字元或2710個數字或1108個位元組，或500多個漢字，比普通條碼信息容量約高幾十倍。

D. 人類的大腦能夠保存多少信息大腦與電腦相比，保存信息的方式有何區別

一個人的大腦存儲信息的容量相當於一個1000萬本書的圖書館。大腦，也被稱為終端大腦，是脊柱動物大腦的先進部分，由左右兩個半球組成。人類大腦的最大部分是控制運動、產生感覺和實現先進大腦功能的先進神經中心。脊柱動物的終端大腦是胚胎中神經管頭部薄壁的膨脹部分，後來發展成大腦的兩個半球，主要包括大腦皮層和基底核。大腦皮層是覆蓋在終端大腦表面的灰色物質，主要由神經元的細胞組成。皮層的深部由神經纖維形成的髓質或白質組成。髓質中也有灰色的團塊，即基底核，紋身體是主要部分。廣義的大腦是指小腦幕以上的所有大腦結構，即終端大腦、間腦和部分大腦。

鑒於過去幾十年計算機技術的快速發展，你可能會認為計算機更有優勢，更有效率。事實上，計算機可以很容易地在許多方面和許多復雜的游戲中擊敗人類，但它不是人類設計的。然而，不可否認的是，人類在執行許多任務方面仍然優於計算機，比如在擁擠的城市街道上識別自行車或特定的行人，並順利地說一杯茶，更不用說概念和創造力了。我們必須承認，人類的大腦仍然比計算機更靈活、更普遍和學習。隨著神經學家對大腦的理解，發現更多關於大腦的秘密，計算機工程師可以繼續獲得靈感，進一步改善和提高大腦的結構和性能。無論誰是贏家，跨學科的合作和研究都將促進神經解學和計算機的發展。

E. 大數據時代，我國數據量究竟有多大

從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。

F. 人每天大腦接受的信息量是不是有上限

還是有可能有的，但是這個上線可能很高的