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深度报告:芯片设计EDA2.0时代,三大路径搞定六大挑战

EDA是Electronic Design Automation的缩写,几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图,从前端到后端,从模拟到数字再到混合设计,以及工艺制造等,EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程,EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台,参考其它软件行业的发展过程,推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天,国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题,发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信,智能化的EDA 2.0时代,会使设计芯片像开发程序那样简单,制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参,我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》, 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析,给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。

  • 2021-07-28
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鸿蒙系统全面解析,诞生背景、技术细节生态圈一文看懂

华为6月2日正式发布的鸿蒙系统无疑占据了最近热点话题的C位,虽然不全是赞美的声音,但这种努力打破美国垄断,挑战谷歌、苹果在移动操作系统上垄断地位的尝试必将成为中国科技史上的里程碑事件。 本期的智能内参,我们推荐兴业证券的报告《华为鸿蒙深度研究》, 从鸿蒙系统的产生背景、开源技术细节和产业链生态圈全面解析鸿蒙系统。

  • 2021-07-28
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细数二十世纪最伟大的10大算法

蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看这两个实数是否在单位圆内。生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和正方形面积之比为PI:1,PI为圆周率),当随机点取得越多(但即使取10的9次方个随机点时,其结果也仅在前4位与圆周率吻合)时,其结果越接近于圆周率。

  • 2021-07-28
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强化学习“足以”达到通用人工智能

近日,来自 DeepMind 的科学家在提交给同行评议的期刊《人工智能》(Artificial Intelligence)上的一篇题为 “Reward is enough” 的论文中认为,人工智能及其相关能力不是通过制定和解决复杂问题而产生的,而是通过坚持一个简单而强大的原则:奖励最大化。

  • 2021-07-28
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脑机融合技术的哲学审思

近年来,继人工智能、虚拟现实等技术引发广泛关注之后,脑机融合技术也逐渐从“梦想照进现实”,成为各界人士热议的话题。2016年9月,美国斯坦福大学的研究者们利用脑机接口技术让一只猴子在一分钟内敲打出莎士比亚的经典台词“To beornot to be,That is a question”。2017年2月,美国斯坦福大学电气工程教授克里希纳?谢诺伊(Krishna Shenoy)和神经外科教授杰米?亨德森(Jaimie Henderson)发表论文,宣布他们可以让三名瘫痪患者通过简单想象就能精准控制电脑屏幕上的光标,甚至其中一名患者可以在1分钟之内大约输入8个英文单词。2017年4月,美国著名企业家兼科学家埃隆?马斯克(Elon Musk)宣布成立了Neuralink公司,投入大量资金研究脑机接口技术,希望通过以此方式增强人类的能力。2017年7月,美国国防部也公布了一项“脑芯片”巨额投资计划,其目的也是开发一种脑机接口,让人脑与电脑连接,为战士提供“超级感受”。2019年7月,马斯克便宣称,Neuralink公司的脑机接口技术取得了突破性进展,植入技术对被试脑损伤更小,传输数据更多。

  • 2021-07-28
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除了芯片,我们还应关注这六大核心技术!

设备智能化的体现就是典型的软件定义机器,包括机器轻松连接至互联网;将APP和分析结果嵌入机器和云,实现智能化和自我意识;无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能,为用户提供智能,实现持续改进;通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

  • 2021-07-28
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工业互联网安全关键技术研究

边缘计算助力工业互联网_架构、应用与挑战

  • 2021-07-28
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神经网络的可解释性综述

来自XAI的:对于不同的听众,解释的深度也有所不同,应该是需求而定。例如:为什么你这么聪明?因为我喜欢吃鱼。为什么吃鱼会聪明?因为鱼类富含DHA。为什么DHA聪明?...... 因为根据不同的人群,我们的可解释的工作也不一样。例如给大众解释吃鱼能够聪明就行了,因为吃鱼能够聪明我们很多人已经从小到大耳熟能详了。如果我们给专业人士解释DHA为什么会是大脑聪明,我们身边很多人也答不出来,这已经远超出我们计算机这个领域了。当然,可解释的这种边界越深,这个模型的能力也越强。

  • 2021-07-28
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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