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《AI 芯片：前沿技术与创新未来》

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第 49 节 超参数及神经架构搜索
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第 50 节 基于自然仿生算法的 AI 芯片
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第 51 节 小结
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第 52 节 受量子原理启发的 AI 芯片——解决组合优化问题的突破
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第 53 节 量子退火机
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第 54 节 伊辛模型的基本原理
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第 55 节 用于解决组合优化问题的 AI 芯片
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第 56 节 量子启发 AI 芯片的应用
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第 57 节 小结
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第 58 节 进一步提高智能程度的 AI 算法及芯片
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第 59 节 自学习和创意计算
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第 60 节 元学习
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第 61 节 元推理
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第 62 节 解开神经网络内部表征的缠结
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第 63 节 生成对抗网络
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第 64 节 小结
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第 65 节 有机计算和自进化 AI 芯片
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第 66 节 带自主性的 AI 芯片
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第 67 节 自主计算和有机计算
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第 68 节 自进化硬件架构与自进化 AI 芯片
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第 69 节 深度强化学习 AI 芯片
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第 70 节 进化算法和深度学习算法的结合
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第 71 节 有机计算和迁移学习的结合
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第 72 节 小结
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第 73 节 光子 AI 芯片和储备池计算
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第 74 节 光子 AI 芯片
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第 75 节 基于储备池计算的 AI 芯片
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第 76 节 光子芯片的新进展
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第 77 节 小结
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第 78 节 超低功耗与自供电 AI 芯片
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第 79 节 超低功耗 AI 芯片
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第 80 节 自供电 AI 芯片
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第 81 节 小结
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第 82 节 后摩尔定律时代的芯片
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第 83 节 摩尔定律仍然继续，还是即将终结
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第 84 节 芯片设计自动化的前景
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第 85 节 后摩尔定律时代的重要变革是量子计算芯片
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第 86 节 小结
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第 87 节 基础理论研究引领 AI 芯片创新
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第 88 节 量子场论
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第 89 节 超材料与电磁波深度神经网络
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第 90 节 老子之道
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第 91 节 量子机器学习与量子神经网络
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第 92 节 统计物理与信息论
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第 93 节 小结
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第 94 节 AI 芯片的应用和发展前景
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第 95 节 AI 的未来发展
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第 96 节 AI 芯片的功能和技术热点
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第 97 节 AI 的三个层次和 AI 芯片的应用
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第 98 节 更接近生物大脑的 AI 芯片
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