AI设计师？_ACT_理论_机器人_人工智能-仿真秀干货文章

AI设计师？

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

Fortran 的FORALL结构

本文摘要（由AI生成）：本文介绍了FORALL结构在Fortran语言中的用途和限制。FORALL旨在构建高效并行执行程序的结构，特别是在处理多重循环等并行过程时。尽管FORALL在语法上提供了一种简洁的数组操作方式，但其实际运行速度并不总是优于传统的do循环，有时甚至更慢。这主要是因为FORALL的性能强烈依赖于编译器的优化能力。在Fortran2015中，FORALL已被视为要淘汰的语法。文章建议，为了获得并行优势，不如直接使用mpi来拆分do循环。此外，文章还提到了如何使用cpu_time函数来测量FORALL和do循环的执行时间，以便进行性能比较。FORALL结构旨在建立一种高效执行程序的结构，特别是在并行过程，例如多重循环以上两种写法完全等效，需要指出的是：FORALL只能用于数组操作，也就是说，赋值符号两边只能是数组。然而在实际使用中，FORALL结构的运算速度并不比do循环快，有时甚至比do循环还慢不少。以下是Intel Fortran编译器的官方文档说明可以看到，FORALL强烈依赖于编译器优化，不一定能提高速度。因此，Fortran2015里FORALL已经是要淘汰的语法了。想要并行优势，还不如直接mpi把do循环给拆了。PS：cpu_time返回的是一个浮点型数字，表示当前CPU运行时间（以秒计）示例：program test_cpu_time real :: start, finish call cpu_time(start) ! put code to test here call cpu_time(finish) print '("Time = ",f6.3," seconds.")',finish-startend program test_cpu_time这样可以自己分别用FORALL结构和do循环结构做个测试，看看各自运行的时间。来源：数值分析与有限元编程