1、簡述嵌入式人工智能有哪些計算平臺

嵌入式系統CPU，儲存器加上設備，現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。

儲存設備，主要是儲存器，容量和寬帶兩個重點，可以讀取rom中的編程，也可快速編程，Io設備主要是用于定時器與計算器，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器人上面，可以更精準的去感受場景和危險的發生，對物體和視覺也有了更好的作用。

現在我們的科學在不斷的進步，所以在人工智能的思維領域，包括語言文學也都會相對應的提高，一些基礎數學也正式加入人工智能和他們共同進步一起成長。

簡述嵌入式是指：

嵌入式人工智能是目前工業界的一個新概念，是人工智能領域新開辟出的一個分支。嵌入式人工智能是將人工智能技術遷移到嵌入式設備上，以實現本地實時環境感知、人機交互、決策控制。

嵌入式人工智能是一種遠離云端，計算邊緣化的突破。人工智能的實踐應用離不開嵌入式設備，人工智能領域龐大，涵蓋學科種類眾多，應用范圍廣泛。

比如：機器視覺、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、博弈、智能控制，機器人學、自然語言處理等等。

21世紀以來，計算機計算能力的大幅度提升以及云端技術的廣泛發展使得神經網絡、機器學習又引領了人工智能發展的浪潮。

谷歌人工智能寫作項目：小發貓

2、嵌入式人工智能有哪些計算平臺及其應用。

嵌入式人工智能計算平臺及其應用有百度大腦，語音搜索，圖像，廣告跟搜索排序及自動駕駛神經網絡計算平臺有哪些。

工業4.0（又名工業物聯網）和智能工廠等當前的技術趨勢正在深刻地改變工業價值創造過程，其特點是更高程度的數字化，連通性和自動化。

所有涉及的組件，包括機器，機器人，傳輸和處理系統，傳感器和圖像采集設備，始終如一地聯網并通過各種協議相互通信。機器人技術的創新趨勢也正在改變工業生產的面貌。

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

機器視覺已成為這種通用自動化生產方案中不可或缺的一部分。該技術在這方面發揮了關鍵作用，在不同位置張貼的許多圖像采集設備（如相機，掃描儀和3D傳感器）無縫記錄生產過程。然后，集成的機器視覺軟件處理生成的數字圖像數據，并使其可用于生產鏈中的眾多應用程序。

例如，該軟件可以基于光學特征明確地識別許多不同的物體并精確地定位和對準工件。該技術還支持故障檢查，可靠地識別并自動拒絕有缺陷的產品。作為生產之眼，機器視覺廣泛監控整個生產情況，從而使過程更安全，更有效。這尤其適用于協作之間的相互作用及其與人類的相互作用。

現代嵌入式視覺系統能夠滿足數字化的巨大需求，尤其是當它們配備人工智能（AI）時。 這些基于AI的技術包括例如深度學習和卷積神經網絡（CNN）。這些方法的特別之處在于它們能夠實現極高且強大的識別率。

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3、百度Paddle會和Python一樣，成為最流行的深度學習引擎嗎

百度 PaddlePaddle
在和幾款最常用的深度學習框架TensorFlow、Torch、Caffe比較之前，我們先重點介紹新出現的PaddlePaddle。
Paddle其實已經有多年歷史了。早在 2013
年，百度就察覺到傳統的基于單GPU的訓練平臺，已經無法滿足深度神經網絡在搜索、廣告、文本、語音、圖像等領域的訓練需求，于是在徐偉的帶領下開始搭建Paddle——一個多機并行的CPU/GPU混布的異構計算平臺。Paddle從最早的開發到如今的開源，就一直以大規模數據處理和工業化的要求不斷改進。我們可以看到PaddlePaddle有很多優異的特性。
Github上介紹，PaddlePaddle有以下特點：
· 靈活
PaddlePaddle支持大量的神經網絡架構和優化算法，支持任意復雜RNNs結構，高效處理batch，無需數據填充。簡單書寫配置文件即可實現復雜模型，比如擁有注意力(Attention)機制、外圍記憶層(External
Memory)或者用于神經機器翻譯模型的深度時序快進網絡。
· 高效
為了利用異構計算資源的能力，PaddlePaddle中的每一級都會進行優化，其中包括計算、內存、架構和通信。以下是幾個例子：
1.使用SSE/AVX內聯函數、BLAS數據庫(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal來優化數學運算。
2.高度優化RNNs網絡，在沒有Padding的情況下，也能處理不同長度的序列。
3.優化的本地和分布式訓練，同時支持高緯稀疏模型。
· 可擴展
有了PaddlePaddle，使用多個CPU和GPU以及機器來加速訓練可以變得很輕松。 PaddlePaddle能通過優化通信，獲得高吞吐量和性能。
· 與產品的連接
PaddlePaddle的部署也很簡單。在百度，PaddlePaddle已經被用于產品和服務中，擁有大量用戶。應用場景包括預估外賣的出餐時間、預判網盤故障時間點、精準推薦用戶所需信息、海量圖像識別分類、字符識別(OCR)、病毒和垃圾信息檢測、機器翻譯和自動駕駛等等。
在PaddlePaddle簡單、可擴展的邏輯下，徐偉評價說：“這將使工程師們能夠快速、輕松地將深度學習技術應用到他們的產品當中，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。”

4、做rnn或者對抗神經網絡 用什么平臺好

目前主流就電信，網通，還有其他亂七八糟的什么。愛普寬帶什么什么的
本人幾種網絡都用過，摸著胸口給你說一句，電信最好！
網通速度最快，沒話說，下載速度2000KB+很正常，缺點。不穩定，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。一個價錢一個帶寬，速度夠用，只要你不是整天下載東西。優點，穩定，管他10臺8臺電腦，網速沒影響！
其他那些雜牌就不多說了。。。反正我用了是相當的不爽，掉線，卡機，各種坑爹啊。。。
全是本人手打，摸著良心的大實話，LZ覺得不錯就給分吧。謝謝

5、大家有哪些用過覺得還不錯的GPU云平臺？

我最近在用上海世紀互聯的GPU Cloud云租用平臺，他們用的是英偉達DGX A100超級AI計算集群，算力強，而且平臺還支持了很多人工智能框架和深度神經網絡模型，開發上手很容易，挺不錯的。

6、圖計算軟件Gelly和Graphscope有什么區別？

Gelly是Flink的圖API庫，而GraphScope是阿里研發的圖計算平臺，是一個完整的平臺，包括圖數據管理，執行引擎還支持多種圖算法

7、除了MATLAB能做BP神經網絡，還有其他什么軟件能做

除了MATLAB能做BP神經網絡，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、運算及結果輸出（圖、表），但是matlab發展到現在，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入手了，何必舍近求遠。

8、目前潮流計算軟件有哪些 目前國內外潮流計算軟件有哪些,各有何優勢或不足之

1、MapleV系統。MapleV是由Waterloo大學開發的數學系統軟件，它不但具有精確的數值處理功能，而且具有無以倫比的符號計算功能。涉及范圍包括：普通數學、高等數學、線性代數、數論、離散數學、圖形學。它還提供了一套內置的編程語言，用戶可以開發自己的應用程序。優點是符號計算非常強大，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。缺點是界面有點卡，化簡能力，不等式求解，邏輯系統遜色一些，統計方面有些薄弱。
2、MATLAB系統。MATLAB程序主要由主程序和各種工具包組成，其中主程序包含數百個內部核心函數，工具包則包括復雜系統仿真、信號處理工具包、系統識別工具包、優化工具包、神經網絡工具包、控制系統工具包、μ分析和綜合工具包、樣條工具包、符號數學工具包、圖像處理工具包、統計工具包等。優點是線性代數和數值計算方面優勢顯著，擁有超多工具箱，仿真，圖像處理，信號處理，金融，統計，優化等。缺點是在一些數學領域相對薄弱，如數論，圖論，離散數學等，高精度和大數計算比較慢。
3、Mathematica系統。Mathematica的符號功能是最強的，其運行構架也是最優的。它的構架由核心系統與前端系統構成。兩個系統既合作又獨立。優點是非常強大和靈活的語言，完成相同的工作，和同類語言相比代碼量往往最少，擅長高精度和大數計算，圖形方面的函數很豐富。缺點是代碼調試不是很方便，程序語言學習曲線陡峭，排除熟悉Scheme、Haskell等函數式語言或者作為高級計算器使用的人。

總結

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