发现一个Intel Fortran编译器的bug

本文摘要（由AI生成）：本文将AI用于结构设计的新尝试作为探讨焦点，指出尽管当前结构设计门槛降低，但将设计决策基于人工智能仍引发疑虑。文章强调人的思维复杂性难以被机器复 制，尤其是涉及即时判断和复杂情境处理的能力。然而，AI在医学领域的应用展现出高准确率和效率，如中风、心脏病和儿童自闭症的AI诊断决策支持系统，为AI在设计领域的应用提供了希望。尽管面临挑战，AI在设计领域的尝试仍具有起点意义。最近听到一家企业在探索将AI用于结构设计。诚然，这波操作让人眼前一亮，用机器人做设计，想想都刺 激。转过来一想，这事恐怕没那么简单。眼下的趋势是结构设计门槛越来越低了，会操作软件就行，一键出图。刚毕业上来就干，很少去研究基本理论。即便是这样，将设计决策基于海量数据，也就是人工智能，难免会产生疑虑，觉得不放心。人的思维方式太过复杂，仍无法被理解，更不用说被复 制了。目前没有很好的理论来解释意识究竟是什么，以及如何制造机器来表达它。例如无人驾驶。司机有时需要在瞬间做出判断，他们的反应可能是一个复杂的集 合，包括即时反射、驾驶员的情绪、过去的驾驶经验以及眼睛和耳朵在那一刻传递的信息。今天的人工智能“视觉”远没有人类视觉复杂。预测每一个能想象的到的驾驶情景是一个复杂的编程问题。将AI用于结构设计，这代表了一个起点，毕竟是AI在设计领域的大胆的尝试。人工智能在医学方面具备准确率高、检测效率高等优势，得以迅猛发展。这让我们看到了曙光。PS:已经问世的AI诊断决策支持系统。中风--ContaCT是一个针对中风的AI诊断决策支持系统。ContaCT通过对中风患者的脑部CT图像进行学习，总结出与中风关系最紧密的CT图像模式。一旦患者有血管闭塞的可能性，它便会自动向医生报告。心脏病--Cardio DL是一款基于深度学习的人工智能诊断决策支持系统，这一平台基于卷积神经网络算法对至少1000个案例的核磁共振图像进行学习，并总结出了1千万条相关联的模式，可以更好地识别心脏病变。儿童自闭症--CognoaAPP这也是第一款针对儿童自闭症的AI诊断决策支持系统。该应用总结出了与自闭症关联的行为规则，通过询问的方式，检查孩子是否有可能患上自闭症的最少可行数量的行为。来源：数值分析与有限元编程