神经网络自动布局技术,神经网络自动布局原理

1、人工智能需要什么基础？

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

（1）算力：

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

（3）数据：

在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。
机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、各位大虾，请教一下，EDA用什么软件仿真啊，硬件电路仿真，如单片机有Protues. 5

模电、数电一般用Multisim,当然也可以用protues

3、中国百度的AI发展是否领先美国谷歌？

人工智能被视为是继电力和互联网之后对人类社会产生颠覆式影响的技术，早就是兵家必争之地。12月13日，谷歌宣布在北京成立人工智能中国中心，重点投入基础AI研究，同时会和中国学术界建立紧密联系。从中国“走出去”到外国“走进来”，不得不说中国的人工智能产业已经走在全球尖端。

据今年国际数据公司（IDC，International Data Corporation）的预测，全球人工智能支出估摸到2020年将达到2758亿人民币，仅中国的部分就将达到325亿，占全球整体支出的12%。图灵奖获得者约翰•霍普克洛夫特在今年的世界互联网大会上也提到了AI竞争的关键在于中国和美国的竞争，甚至可以说就是在于百度和谷歌之间。

秉持“AI First”战略的谷歌，先后让AlphaGo和AlphaGo Zero横扫围棋界，还推出了不断进化和完善并且进步惊人的机器人Atlas。可人们只知谷歌布局AI早，殊不知百度更早，强大的互联网基因支撑着百度“All in AI”的战略的提出和落地，在很多领域，百度AI的布局甚至早于谷歌。下面就来盘点一下几个关键的人工智能领域中，百度和谷歌的表现。

1、支持AR功能

百度：2011年5月，百度手机地图Android版推出支持增强现实（AR）功能的手机地图客户端，通过摄像头，把虚拟的图像、文字信息与现实生活图景结合在一起。

谷歌：2016年5月，Google发布支持增强现实（AR）室内地图，为室内的AR地区提供准确的导航，还能让用户在虚拟世界交互。

2、人工智能实验室

百度：2014年5月，百度硅谷人工智能实验室成立，同时正式启用百度美国研发中心新址，世界顶级人工智能专家、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达将出任百度首席科学家，全面领导百度研究院，开展人工智能、大数据等前瞻性技术研究。

谷歌：DeepMind成立首个国际AI实验室

2017年7月，谷歌母公司Alphabet旗下英国人工智能公司DeepMind筹备在加拿大建立首个国际AI研究实验室，旨在通过科学研究来推动AI的发展，并致力于通过机器学习技术和算法来解决复杂的问题。

4、protel 优缺点论述

优点：

◆可生成30多种格式的电气连接网络表；

◆强大的全局编辑功能；

◆在原理图中选择一级器件，PCB中同样的器件也将被选中；

◆同时运行原理图和PCB，在打开的原理图和PCB图间允许双向交叉查找元器件、引脚、网络

◆既可以进行正向注释元器件标号（由原理图到PCB），也可以进行反向注释（由PCB到原理图），以保持电气原理图和PCB在设计上的一致性；

◆满足国际化设计要求（包括国标标题栏输出，GB4728国标库）； * 方便易用的数模混合仿真（兼容SPICE 3f5）；

◆支持用CUPL语言和原理图设计PLD，生成标准的JED下载文件； * PCB可设计32个信号层，16个电源-地层和16个机加工层；

◆强大的“规则驱动”设计环境，符合在线的和批处理的设计规则检查；

◆智能覆铜功能，覆铀可以自动重铺；

◆提供大量的工业化标准电路板做为设计模版；

◆放置汉字功能；

◆可以输入和输出DXF、DWG格式文件，实现和AutoCAD等软件的数据交换；

◆智能封装导航（对于建立复杂的PGA、BGA封装很有用）；

◆方便的打印预览功能，不用修改PCB文件就可以直接控制打印结果；

◆独特的3D显示可以在制板之前看到装配事物的效果；

◆强大的CAM处理使您轻松实现输出光绘文件、材料清单、钻孔文件、贴片机文件、测试点报告等；

◆经过充分验证的传输线特性和仿真精确计算的算法，信号完整性分析直接从PCB启动；

◆反射和串扰仿真的波形显示结果与便利的测量工具相结合；

◆专家导航解决信号完整性问题。

缺点：

• 在PCB设计中无法放置中文（双字节）文字，这个问题Protel所有版本都存在，到Protel99中还是没有改进。如果要放置中文文字的话可以向第三方获取。

• 系统资源消耗过大，Protel99由于增加了许多新的功能，所以在运行时将占据大多数系统资源，其系统占用率远远高于以前的版本。

• 原理图和印刷电路板设计系统设计界面的不统一在Protel99中还是没有得到改善。如对齐功能（Align），原理图设计时对齐功能（Align）在Edit菜单下，而在印刷电路板设计时却在Tools菜单下；右键菜单也是如此。

• Protel99中的新的联机帮助功能没有Protel98的联机功能好用。

• 系统配置要求较高。

5、什么是机器学习？和深度学习是什么关系？

机器学习(Machine Learning，ML)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。

深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

4、解决问题的方法

机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。