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计算流体动力学广泛应用于航空航天、汽车工程、船舶设计等领域,与飞行器、汽车及船舶的外形设计都紧密相关。算力提升可以加快飞机、汽车的更新迭代并降低设计成本。然而,传统计算机越来越难以满足这些领域对计算规模、计算精度和计算速度的要求。
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机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型,就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成,神经元通过突触传递信号,实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构,利用集成电路芯片组成的电子计算系统,采用人工神经元和连接(即模型参数)代替生物神经元和突触,通过输入数据、调整权重来学习和预测,构成了AI的物质底座。
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