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人工智能时代下对人的价值反思?

随着AI和自动化技术的普及,许多传统职业面临消失或转型,同时也诞生了许多新兴职业。这迫使人们重新考虑工作的意义和生活的质量。一方面,工作不再单纯是谋生手段,而是寻找自我实现和贡献社会的途径。另一方面,人们开始追求工作与生活平衡,寻求更有意义和满足感的生活方式。社会和政府需要建立相应的社会保障体系,支持终身学习和职业转型,确保技术进步惠及所有人。

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定点计算与浮点计算在MCU上的较量:以电机控制系统算法实现为例

数据表示:浮点数由符号位(表示正负)、指数部(表示数值大小)和尾数部(表示小数部分)组成。FPU负责解析和操作这些部分。算术运算:FPU包含专用电路来进行浮点加减乘除运算,这些运算涉及到对指数和尾数的独立处理,包括对齐(对齐尾数以便相加或相减)、相加减、乘法和除法、舍入处理以及异常情况检查(如溢出、下溢、NaN、无穷大等)。特殊函数处理:除了基本算术运算,FPU还可能支持其他数学函数,如平方根、三

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#单片机#嵌入式硬件
如何降低AI功耗? —— 超低功耗的仿生硬件

仿生硬件(Bionic Hardware)这一术语通常指的是受自然界的生物系统启发而设计制造的电子或机械硬件设备,它们在功能、结构、材料、能源效率等方面模仿生物体的特性,以实现更高效、智能、自适应或环境友好的性能。在人工智能和机器人技术领域,仿生硬件的发展旨在借鉴生物体系中的优秀解决方案,如节能、快速反应、自我修复、智能感知与决策等功能。

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#人工智能#深度学习#机器学习
无代码平台开发AI已经被实现了吗?

无代码平台AI开发是一种新兴的开发方式,它允许非程序员或低代码开发者通过图形化界面、拖拽组件和预设模版等方式,无需编写传统的程序代码就能创建、训练和部署AI模型。这种方式极大地降低了AI技术的使用门槛,让更多不具备编程背景的人也能参与到AI应用的开发中。此图片来源于网络无代码AI平台通常提供的功能包括但不限于:1. 数据预处理:用户可以上传数据,并通过简单的界面操作进行清洗、转换和特征工程等步骤。

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#人工智能#深度学习
如何降低AI功耗? —— 超低功耗的仿生硬件

仿生硬件(Bionic Hardware)这一术语通常指的是受自然界的生物系统启发而设计制造的电子或机械硬件设备,它们在功能、结构、材料、能源效率等方面模仿生物体的特性,以实现更高效、智能、自适应或环境友好的性能。在人工智能和机器人技术领域,仿生硬件的发展旨在借鉴生物体系中的优秀解决方案,如节能、快速反应、自我修复、智能感知与决策等功能。

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#人工智能#深度学习#机器学习
如何制造一款数模混合芯片?

BCD工艺的最近发展,特征尺寸的持续缩小:随着半导体工艺的不断进步,BCD工艺的特征尺寸也在不断缩小。这使得BCD芯片可以实现更高的集成度、更低的功耗和更高的性能。目前,90nm的BCD工艺已经开始进入量产阶段,而更小尺寸的工艺也在研发中。新材料和新结构的探索:为了进一步提高BCD工艺的性能,研究者们正在探索使用新材料和新结构。例如,使用宽禁带半导体材料(如SiC和GaN)可以提高器件的耐高温性能

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#制造
AI 能否自行设计和制造芯片?

AI首先需要明确设计约束和目标,如芯片的性能指标、功耗限制、面积大小等。

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#人工智能#制造#AIGC +1
群体智能算法:美学与实用性的辩证审视

在当今的优化算法领域,群体智能算法因其类比自然界的群居生物行为模式而备受瞩目,然而,在实际应用意义和算法美学的双重评价体系下,其地位却时常引起争议。有人戏谑地将其比喻为“动物园算法”,认为其在解决问题的实际效能上并不占据主导地位,甚至在算法美学上显得略显粗糙和缺乏深度。诚然,当我们回顾优化算法的历史长河,那些经典算法如同璀璨的星辰,闪烁着理性之美。研究者们透过对问题本质的洞察,提炼出简洁而深邃的算

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#深度学习#机器学习
AI 能否自行设计和制造芯片?

AI首先需要明确设计约束和目标,如芯片的性能指标、功耗限制、面积大小等。

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#人工智能#制造#AIGC +1
如何防止软件过度封装和抽象?

构建可读性强、高内聚、低耦合的软件架构是软件工程中的重要原则,这有助于提高代码的维护性、扩展性和复用性。以下是一些实践方法:1. **模块化设计**:将系统划分为一系列职责单一、功能明确的模块或组件,每个模块内部高度内聚(即模块内部各部分彼此紧密关联,共同完成一个特定的任务),模块之间则尽量做到低耦合(即模块间的相互依赖和影响尽可能小)。2. **定义清晰的接口**:为各个模块定义清晰、稳定的接口

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#软件工程#软件构建
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