1、簡述嵌入式人工智能有哪些計(jì)算平臺

嵌入式系統(tǒng)CPU，儲存器加上設(shè)備，現(xiàn)在的人工智能不僅僅是限于一些思維邏輯的管控，更重要的是要考慮一些外在的因素作出突破。

儲存設(shè)備，主要是儲存器，容量和寬帶兩個(gè)重點(diǎn)，可以讀取rom中的編程，也可快速編程，Io設(shè)備主要是用于定時(shí)器與計(jì)算器，鍵盤，顯示器，觸摸屏等。

還有一種最常見的嵌入式就是嵌入到機(jī)器人上面，可以更精準(zhǔn)的去感受場景和危險(xiǎn)的發(fā)生，對物體和視覺也有了更好的作用。

現(xiàn)在我們的科學(xué)在不斷的進(jìn)步，所以在人工智能的思維領(lǐng)域，包括語言文學(xué)也都會(huì)相對應(yīng)的提高，一些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)也正式加入人工智能和他們共同進(jìn)步一起成長。

簡述嵌入式是指：

嵌入式人工智能是目前工業(yè)界的一個(gè)新概念，是人工智能領(lǐng)域新開辟出的一個(gè)分支。嵌入式人工智能是將人工智能技術(shù)遷移到嵌入式設(shè)備上，以實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制。

嵌入式人工智能是一種遠(yuǎn)離云端，計(jì)算邊緣化的突破。人工智能的實(shí)踐應(yīng)用離不開嵌入式設(shè)備，人工智能領(lǐng)域龐大，涵蓋學(xué)科種類眾多，應(yīng)用范圍廣泛。

比如：機(jī)器視覺、專家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、智能控制，機(jī)器人學(xué)、自然語言處理等等。

21世紀(jì)以來，計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的大幅度提升以及云端技術(shù)的廣泛發(fā)展使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)又引領(lǐng)了人工智能發(fā)展的浪潮。

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2、嵌入式人工智能有哪些計(jì)算平臺及其應(yīng)用。

嵌入式人工智能計(jì)算平臺及其應(yīng)用有百度大腦，語音搜索，圖像，廣告跟搜索排序及自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算平臺有哪些。

工業(yè)4.0（又名工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）和智能工廠等當(dāng)前的技術(shù)趨勢正在深刻地改變工業(yè)價(jià)值創(chuàng)造過程，其特點(diǎn)是更高程度的數(shù)字化，連通性和自動(dòng)化。

所有涉及的組件，包括機(jī)器，機(jī)器人，傳輸和處理系統(tǒng)，傳感器和圖像采集設(shè)備，始終如一地聯(lián)網(wǎng)并通過各種協(xié)議相互通信。機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新趨勢也正在改變工業(yè)生產(chǎn)的面貌。

新一代更小，更緊湊，更具移動(dòng)性的機(jī)器人正在塑造高度自動(dòng)化的裝配車間的形象。協(xié)作機(jī)器人與他們的同事分享某些任務(wù)，緊密合作，甚至經(jīng)常將工件交給彼此。

機(jī)器視覺已成為這種通用自動(dòng)化生產(chǎn)方案中不可或缺的一部分。該技術(shù)在這方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用，在不同位置張貼的許多圖像采集設(shè)備（如相機(jī)，掃描儀和3D傳感器）無縫記錄生產(chǎn)過程。然后，集成的機(jī)器視覺軟件處理生成的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，并使其可用于生產(chǎn)鏈中的眾多應(yīng)用程序。

例如，該軟件可以基于光學(xué)特征明確地識別許多不同的物體并精確地定位和對準(zhǔn)工件。該技術(shù)還支持故障檢查，可靠地識別并自動(dòng)拒絕有缺陷的產(chǎn)品。作為生產(chǎn)之眼，機(jī)器視覺廣泛監(jiān)控整個(gè)生產(chǎn)情況，從而使過程更安全，更有效。這尤其適用于協(xié)作之間的相互作用及其與人類的相互作用。

現(xiàn)代嵌入式視覺系統(tǒng)能夠滿足數(shù)字化的巨大需求，尤其是當(dāng)它們配備人工智能（AI）時(shí)。 這些基于AI的技術(shù)包括例如深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。這些方法的特別之處在于它們能夠?qū)崿F(xiàn)極高且強(qiáng)大的識別率。

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3、百度Paddle會(huì)和Python一樣，成為最流行的深度學(xué)習(xí)引擎嗎

百度 PaddlePaddle
在和幾款最常用的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、Torch、Caffe比較之前，我們先重點(diǎn)介紹新出現(xiàn)的PaddlePaddle。
Paddle其實(shí)已經(jīng)有多年歷史了。早在 2013
年，百度就察覺到傳統(tǒng)的基于單GPU的訓(xùn)練平臺，已經(jīng)無法滿足深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在搜索、廣告、文本、語音、圖像等領(lǐng)域的訓(xùn)練需求，于是在徐偉的帶領(lǐng)下開始搭建Paddle——一個(gè)多機(jī)并行的CPU/GPU混布的異構(gòu)計(jì)算平臺。Paddle從最早的開發(fā)到如今的開源，就一直以大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和工業(yè)化的要求不斷改進(jìn)。我們可以看到PaddlePaddle有很多優(yōu)異的特性。
Github上介紹，PaddlePaddle有以下特點(diǎn)：
· 靈活
PaddlePaddle支持大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和優(yōu)化算法，支持任意復(fù)雜RNNs結(jié)構(gòu)，高效處理batch，無需數(shù)據(jù)填充。簡單書寫配置文件即可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型，比如擁有注意力(Attention)機(jī)制、外圍記憶層(External
Memory)或者用于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的深度時(shí)序快進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。
· 高效
為了利用異構(gòu)計(jì)算資源的能力，PaddlePaddle中的每一級都會(huì)進(jìn)行優(yōu)化，其中包括計(jì)算、內(nèi)存、架構(gòu)和通信。以下是幾個(gè)例子：
1.使用SSE/AVX內(nèi)聯(lián)函數(shù)、BLAS數(shù)據(jù)庫(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal來優(yōu)化數(shù)學(xué)運(yùn)算。
2.高度優(yōu)化RNNs網(wǎng)絡(luò)，在沒有Padding的情況下，也能處理不同長度的序列。
3.優(yōu)化的本地和分布式訓(xùn)練，同時(shí)支持高緯稀疏模型。
· 可擴(kuò)展
有了PaddlePaddle，使用多個(gè)CPU和GPU以及機(jī)器來加速訓(xùn)練可以變得很輕松。 PaddlePaddle能通過優(yōu)化通信，獲得高吞吐量和性能。
· 與產(chǎn)品的連接
PaddlePaddle的部署也很簡單。在百度，PaddlePaddle已經(jīng)被用于產(chǎn)品和服務(wù)中，擁有大量用戶。應(yīng)用場景包括預(yù)估外賣的出餐時(shí)間、預(yù)判網(wǎng)盤故障時(shí)間點(diǎn)、精準(zhǔn)推薦用戶所需信息、海量圖像識別分類、字符識別(OCR)、病毒和垃圾信息檢測、機(jī)器翻譯和自動(dòng)駕駛等等。
在PaddlePaddle簡單、可擴(kuò)展的邏輯下，徐偉評價(jià)說：“這將使工程師們能夠快速、輕松地將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到他們的產(chǎn)品當(dāng)中，我們想讓更多的人使用人工智能，人工智能對于我們的未來生活是非常重要的?！?/p>

4、做rnn或者對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 用什么平臺好

目前主流就電信，網(wǎng)通，還有其他亂七八糟的什么。愛普寬帶什么什么的
本人幾種網(wǎng)絡(luò)都用過，摸著胸口給你說一句，電信最好！
網(wǎng)通速度最快，沒話說，下載速度2000KB+很正常，缺點(diǎn)。不穩(wěn)定，尤其是到了晚上。。。要是看電影聊QQ什么還行，玩游戲。忍了吧。。。
電信速度吧，還行。一個(gè)價(jià)錢一個(gè)帶寬，速度夠用，只要你不是整天下載東西。優(yōu)點(diǎn)，穩(wěn)定，管他10臺8臺電腦，網(wǎng)速?zèng)]影響！
其他那些雜牌就不多說了。。。反正我用了是相當(dāng)?shù)牟凰?#xff0c;掉線，卡機(jī)，各種坑爹啊。。。
全是本人手打，摸著良心的大實(shí)話，LZ覺得不錯(cuò)就給分吧。謝謝

5、大家有哪些用過覺得還不錯(cuò)的GPU云平臺？

我最近在用上海世紀(jì)互聯(lián)的GPU Cloud云租用平臺，他們用的是英偉達(dá)DGX A100超級AI計(jì)算集群，算力強(qiáng)，而且平臺還支持了很多人工智能框架和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，開發(fā)上手很容易，挺不錯(cuò)的。

6、圖計(jì)算軟件Gelly和Graphscope有什么區(qū)別？

Gelly是Flink的圖API庫，而GraphScope是阿里研發(fā)的圖計(jì)算平臺，是一個(gè)完整的平臺，包括圖數(shù)據(jù)管理，執(zhí)行引擎還支持多種圖算法

7、除了MATLAB能做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他什么軟件能做

除了MATLAB能做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他什么軟件能做
理論上編程語言都可以，比如VB，C語言，過程也都是建模、量化、運(yùn)算及結(jié)果輸出（圖、表），但是matlab發(fā)展到現(xiàn)在，集成了很多的工具箱，所以用的最為廣泛，用其他的就得是要從源碼開發(fā)入手了，何必舍近求遠(yuǎn)。

8、目前潮流計(jì)算軟件有哪些 目前國內(nèi)外潮流計(jì)算軟件有哪些,各有何優(yōu)勢或不足之

1、MapleV系統(tǒng)。MapleV是由Waterloo大學(xué)開發(fā)的數(shù)學(xué)系統(tǒng)軟件，它不但具有精確的數(shù)值處理功能，而且具有無以倫比的符號計(jì)算功能。涉及范圍包括：普通數(shù)學(xué)、高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、數(shù)論、離散數(shù)學(xué)、圖形學(xué)。它還提供了一套內(nèi)置的編程語言，用戶可以開發(fā)自己的應(yīng)用程序。優(yōu)點(diǎn)是符號計(jì)算非常強(qiáng)大，上手較快，一些常見的操作無需命令，通過右鍵菜單就能完成。缺點(diǎn)是界面有點(diǎn)卡，化簡能力，不等式求解，邏輯系統(tǒng)遜色一些，統(tǒng)計(jì)方面有些薄弱。
2、MATLAB系統(tǒng)。MATLAB程序主要由主程序和各種工具包組成，其中主程序包含數(shù)百個(gè)內(nèi)部核心函數(shù)，工具包則包括復(fù)雜系統(tǒng)仿真、信號處理工具包、系統(tǒng)識別工具包、優(yōu)化工具包、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包、控制系統(tǒng)工具包、μ分析和綜合工具包、樣條工具包、符號數(shù)學(xué)工具包、圖像處理工具包、統(tǒng)計(jì)工具包等。優(yōu)點(diǎn)是線性代數(shù)和數(shù)值計(jì)算方面優(yōu)勢顯著，擁有超多工具箱，仿真，圖像處理，信號處理，金融，統(tǒng)計(jì)，優(yōu)化等。缺點(diǎn)是在一些數(shù)學(xué)領(lǐng)域相對薄弱，如數(shù)論，圖論，離散數(shù)學(xué)等，高精度和大數(shù)計(jì)算比較慢。
3、Mathematica系統(tǒng)。Mathematica的符號功能是最強(qiáng)的，其運(yùn)行構(gòu)架也是最優(yōu)的。它的構(gòu)架由核心系統(tǒng)與前端系統(tǒng)構(gòu)成。兩個(gè)系統(tǒng)既合作又獨(dú)立。優(yōu)點(diǎn)是非常強(qiáng)大和靈活的語言，完成相同的工作，和同類語言相比代碼量往往最少，擅長高精度和大數(shù)計(jì)算，圖形方面的函數(shù)很豐富。缺點(diǎn)是代碼調(diào)試不是很方便，程序語言學(xué)習(xí)曲線陡峭，排除熟悉Scheme、Haskell等函數(shù)式語言或者作為高級計(jì)算器使用的人。

總結(jié)

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