大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,，就是關(guān)于機械設(shè)計突破難題的問題,，于是小編就整理了2個相關(guān)介紹機械設(shè)計突破難題的解答,，讓我們一起看看吧。

想組裝一臺電腦,，機械設(shè)計用,，有什么好的配置？

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CAD應(yīng)用幾乎涵蓋所有的設(shè)計領(lǐng)域,，軟件包括AutoCAD, 3Ds Max, Revit 和SOLIDWORKS等。我們在工作中測試過很多類型的設(shè)計師自己帶來的素材,。由于素材的復(fù)雜性,，包括點線面的數(shù)量不同和模型的材質(zhì)，燈光,，陰影,，色彩，漫反射等的不同，我們很難用一個指標(biāo),，如文件的大小或者面數(shù)的多少來描述設(shè)計稿的不同,。

常用設(shè)計軟件

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如何挑選一臺合適的設(shè)計電腦的確是個難題，今天我們根據(jù)多年的經(jīng)驗給大家介紹一下主要配件的選擇注意事項,，希望對大家選擇設(shè)計師電腦有所幫助,。

中央處理器 (CPU)

今天大多數(shù)的CAD類型的設(shè)計軟件主要還是使用單核進行建模應(yīng)用，這意味著CPU的主頻要比核數(shù)更加重要,。即使你處理的單一文稿非常大,，多核心的幫忙還是有限的。這類軟件包括AutoCAD,，3Ds Max, Revit, inventor, SOLIDWORKS 和 MicroStation等,。

設(shè)計師在設(shè)計過程中由于要經(jīng)常打開多個文件和應(yīng)用，例如在不同的軟件中傳遞數(shù)據(jù),，同時聽音樂聊QQ看視頻看word文檔,，瀏覽網(wǎng)頁等等。我見過最極端的例子是設(shè)計師同時打開超過20個以上的應(yīng)用,。今天的設(shè)計師不可能只打開一個應(yīng)用就把設(shè)計完成,。所以同時選擇多核處理器是必要的。

CPU處理器

現(xiàn)在ai很火,，但是,，說到底還是機器學(xué)習(xí)，樣本足夠多就行,。未來突破在哪,？

但是，主流人工智能就是這種情況,。 DL或FL正在提取ML的最后一滴,。基于概率和統(tǒng)計的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法,，對數(shù)據(jù)質(zhì)量與結(jié)論的外部有效性之間的矛盾進行了匹配,。

另一個無人值守的通用人工智能（AGI，而不是AI）現(xiàn)在正在風(fēng)起云涌,，它有可能在未來50年內(nèi)主導(dǎo)技術(shù)開發(fā)模型并改變?nèi)祟惿鐣,，F(xiàn)在已經(jīng)取得了很大的進步，它仍然需要改進和應(yīng)用,。 （不幸的是,，真正了解的人并不多，知道商品的人也很少,。找到愿意合作的人更加困難,。）因此,，對于AGI而言，這不是not頭,，而是突破,。基于此,，對于世界的三個基本奧秘：宇宙的起源,，人類的起源和意識的起源，最后一個難題是在AGI級別上直接回答的,。

--------對于主要科幻小說的問題,，我直接給出--------

1.在網(wǎng)絡(luò)上提到的人工智能是主流人工智能（AI），也就是說,，實際問題是通過預(yù)設(shè)算法加非預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)（通常是圖像識別和語音處理）解決的,。我從事非主流研究，即通用人工智能（AGI）,，該研究旨在創(chuàng)建一個能夠思考,，具有情感和意識的軟件人。

2,，AI需要掌握數(shù)據(jù)分析的基本方法,，需要具有一定概率的統(tǒng)計依據(jù)和開發(fā)能力。深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)非常熱門,，可以使用許多現(xiàn)成的框架,。所謂的從零開始的AI是讓您使用這些框架運行示例。但是問題在于,，其中大多數(shù)只是學(xué)習(xí)問題,。如果您想了解原理,，讓我們看看李航的書,。

1.統(tǒng)計學(xué)習(xí)發(fā)展已經(jīng)有相當(dāng)長歷史，但需要大量的手動特征工程,，數(shù)據(jù)科學(xué)家們需要對數(shù)據(jù)本身有很深的理解,。

2.深度學(xué)習(xí)相比統(tǒng)計學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點是可以自動抽取特征，主要得益于海量數(shù)據(jù)和計算力,。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖像,，文本，音頻,，視頻等）上的表現(xiàn)遠(yuǎn)超統(tǒng)計學(xué)習(xí),。

3.強化學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)一度被認(rèn)為是實現(xiàn)通用人工智能的方法，由深度學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)看和聽,，強化學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)決策,，但近兩年深度強化學(xué)習(xí)研究進展緩慢，只在棋類，撲克和游戲上表現(xiàn)較好,，如alphago等,。

4.從仿生學(xué)的角度去做通用人工智能是另外一個比較熱的研究方向，突破依賴神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展,。

5.一些物理學(xué)家從耗散理論和自組織的角度研究智能的起源和本質(zhì),，也被認(rèn)為是實現(xiàn)通用人工智能的可能方向。

到此,，以上就是小編對于機械設(shè)計突破難題的問題就介紹到這了,，希望介紹關(guān)于機械設(shè)計突破難題的2點解答對大家有用。