布小谷毕业论文
这几个明星一看就是那种演戏很好的。所以说这个电视剧应该会不错。
《幕后之王》简介：传媒学院学生布小谷心怀梦想，立志成为优秀的节目制作人。她的榜样是顶级制作人淳于乔，供职于星天制作公司，布小谷因此选择进入该公司实习。淳于乔貌似不近人情的性格令布小谷大失所望。在希望破灭的打击下，布小谷不慎卷入一起节目直播事故，丢掉工作又错过提交硕士毕业论文的时间。淳于乔独自承担起直播事故的责任，挽救了布小谷的职业生涯。布小谷认识到淳于乔的优秀人格，两人开始在工作中并肩战斗，也在感情上互相吸引。淳于乔立志开发中国本土原创的综艺节目，这与布小谷的梦想不谋而合。两人克服种种困难，携手奋斗。在淳于乔的影响和自己的努力下，布小谷成长为独当一面的优秀制作人。两个年轻的职场人士彼此信任，互相支持，收获了事业、爱情，也为他们所热爱的传媒行业探索出更美好的未来。看情况应该是比较励志，上进的剧， 还是不错的，不虐的。
比如说他在《三国机密之潜龙在渊》这部作品当中出演了一个比较重要的角色，而且演技也非常的棒，得到了很多人们的好评。再比如说有《那年花开月正圆》，他在这部剧中出演一个有身份地位的人，而且也有非常高的道德底线和原则，并且也凭借着这个人物角色得到了人们的认可。
如何到底如何评价，由周冬雨罗晋主演，张雨绮陈数等明星加盟的热播剧幕后之王。关于这部剧自然是非常好看的，非常吸引人的，毕竟。导演选演员。也是非常。准确的。
布小谷论文答辩是第几集
1、《幕后之王》是由李骏执导，苏梨叶编剧，周冬雨、罗晋领衔主演的都市职场情感剧。 2、该剧讲述了顶级制作人淳于乔与心怀梦想的大学生布小谷，一起携手同行实现梦想，同时也收获了美好爱情的故事。 3、第1集 传媒大学硕士毕业的毕业生布小谷进入星天娱乐公司实习，在一次现场节目中她给嘉宾李明基送药，结果李明基竟然晕倒在舞台上。时间回溯到事故之前，导师希望布小谷能留在DTS电视台，但布小谷的目标是希望成为优秀的制作人。布小谷放弃了条件更好的DTS，选择去了星天当了一名实习生。布小谷见到偶像淳于乔，她还偶然听到《十二歌王》复活赛的商业机密。布小谷把机密透露给淳于乔，淳于乔表面将其赶走却在背后准备好了杀手锏。 4、第2集 淳于乔技高一筹打败了老对手ME电视台，他准许布小谷毕业之后可以直接来星天工作。《十二歌王》马上就要进行决赛了，嘉宾辛惠美这边却状况百出。淳于乔一直扔给布小谷一些无关紧要的事，布小谷为证明自己非要参与节目录制。整个录制有条不紊的进行，导师辛惠美点评白杨时竟然爆出内幕并讽刺淳于乔跟前女友那点事。录制现场的视频在网上曝光，舆论影响非常大。 5、第3集 布小谷看了关于淳于乔的那些黑料新闻感觉不对劲，她质问前男友陈泽瀚，原来黑料真的是陈泽瀚发布的。李明基患有哮喘，临上场之前非常紧张，他不听布小谷劝阻喷了哮喘药还吃了其他药。结果李明基刚上节目就晕倒，布小谷因为这次事故被警方带走接受调查。淳于乔站出来维护布小谷，但节目还是暂停了，布小谷只能收拾东西离开了星天。布小谷论文没有写完，导致学位泡汤，她却意外接到星天入职通知的电话。 6、第4集 四个制作部门的总监、高层讨项目规划，淳于乔的一部遭到其他部门的弹劾，淳于乔暗中让布小谷叫来负责人林姐震住全场。布小谷成为其他部门的撒气桶，她险些被坑幸好被淳于乔发现端倪。秦箫向布小谷吹嘘自己和淳于乔约会，她还故意欺布小谷去见淳于乔。DTS和星天联手打造的《盛典》节目开始，淳于乔发现现场冠名赞助商的瓶装水竟然印有竞争对手的品牌。 7、第5集 节目请来的两个嘉宾原本就不和，果不其然在录制现场掐了起来，有记者混进现场将掐架视频录下发到网上。淳于乔生气指责凯文，凯文委屈竟然晕倒。在《盛典》上放错赞助商瓶装水的视频也出现在网上，布小谷追踪到视频是来自辛惠美粉丝团，她私下找到团长许天泽恳求删掉视频，许天泽的条件则是让辛惠美上星天策划的访谈节目。布小谷决心自己制作一档访谈节目，淳于乔竟然没有拒绝，在布小谷的努力下，节目终于有了眉目。
1、《幕后之王》是由李骏执导，苏梨叶编剧，周冬雨、罗晋领衔主演的都市职场情感剧。 2、该剧讲述了顶级制作人淳于乔与心怀梦想的大学生布小谷，一起携手同行实现梦想，同时也收获了美好爱情的故事。 3、第1集 传媒大学硕士毕业的毕业生布小谷进入星天娱乐公司实习，在一次现场节目中她给嘉宾李明基送药，结果李明基竟然晕倒在舞台上。时间回溯到事故之前，导师希望布小谷能留在DTS电视台，但布小谷的目标是希望成为优秀的制作人。布小谷放弃了条件更好的DTS，选择去了星天当了一名实习生。布小谷见到偶像淳于乔，她还偶然听到《十二歌王》复活赛的商业机密。布小谷把机密透露给淳于乔，淳于乔表面将其赶走却在背后准备好了杀手锏。 4、第2集 淳于乔技高一筹打败了老对手ME电视台，他准许布小谷毕业之后可以直接来星天工作。《十二歌王》马上就要进行决赛了，嘉宾辛惠美这边却状况百出。淳于乔一直扔给布小谷一些无关紧要的事，布小谷为证明自己非要参与节目录制。整个录制有条不紊的进行，导师辛惠美点评白杨时竟然爆出内幕并讽刺淳于乔跟前女友那点事。录制现场的视频在网上曝光，舆论影响非常大。 5、第3集 布小谷看了关于淳于乔的那些黑料新闻感觉不对劲，她质问前男友陈泽瀚，原来黑料真的是陈泽瀚发布的。李明基患有哮喘，临上场之前非常紧张，他不听布小谷劝阻喷了哮喘药还吃了其他药。结果李明基刚上节目就晕倒，布小谷因为这次事故被警方带走接受调查。淳于乔站出来维护布小谷，但节目还是暂停了，布小谷只能收拾东西离开了星天。布小谷论文没有写完，导致学位泡汤，她却意外接到星天入职通知的电话。 6、第4集 四个制作部门的总监、高层讨项目规划，淳于乔的一部遭到其他部门的弹劾，淳于乔暗中让布小谷叫来负责人林姐震住全场。布小谷成为其他部门的撒气桶，她险些被坑幸好被淳于乔发现端倪。秦箫向布小谷吹嘘自己和淳于乔约会，她还故意欺布小谷去见淳于乔。DTS和星天联手打造的《盛典》节目开始，淳于乔发现现场冠名赞助商的瓶装水竟然印有竞争对手的品牌。 7、第5集 节目请来的两个嘉宾原本就不和，果不其然在录制现场掐了起来，有记者混进现场将掐架视频录下发到网上。淳于乔生气指责凯文，凯文委屈竟然晕倒。在《盛典》上放错赞助商瓶装水的视频也出现在网上，布小谷追踪到视频是来自辛惠美粉丝团，她私下找到团长许天泽恳求删掉视频，许天泽的条件则是让辛惠美上星天策划的访谈节目。布小谷决心自己制作一档访谈节目，淳于乔竟然没有拒绝，在布小谷的努力下，节目终于有了眉目。
谷歌发布tpu研究论文
AlphaGo Zero是谷歌下属公司Deepmind的新版程序。从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，AlphaGo Zero能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。发展历史编辑2017年10月19日凌晨，在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表的一篇研究论文中，谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero：从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。Deepmind的论文一发表，TPU的销量就可能要大增了。其100:0战绩有“造”真嫌疑。[1]
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，Google提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。根据TPU团队主要负责人介绍，TPU专为Google机器学习应用TensorFlow打造，能够降低运算精度，在相同时间内处理更复杂、更强大的机器学习模型并将其更快地投入使用。Google数据中心早在一年前就开始使用TPU，其性能把摩尔定律往前推进到7年之后。之前打败李世乭的AlphaGo就是采用了TPU做了运算加速。根据Google所言，TPU只在特定应用中作为辅助使用，公司将继续使用CPU和GPU。并且Google并没有对外销售TPU的打算。因此，TPU虽好，但仅限Google内部，而且即便使用TPU，也是用作辅助CPU和 GPU。谷歌并没有公布TPU是怎么设计的，因此似乎很难对其一探究竟。不过，要知道谷歌的TPU并不是什么黑科技，只不过是正常的一款专用加速芯片。而且，这也不是世界上第一款用来做深度学习的专用芯片。IBM和我国中科院其实都有类似成果。IBM 在2014年研发出脉冲神经网络芯片TrueNorth，走的是“类脑计算”路线。类脑计算的假设是，相似的结构可能会出现相似的功能，所以假如用神经电子元件制造与人脑神经网络相似的电子神经网络，是否可能实现人脑功能呢？这其实有点像人类研究飞行器的过程。我们都知道鸟会飞是因为有翅膀，人没有。所以假如给人也弄一对翅膀，人是不是也能飞？早先人类其实有这么一个探索过程。如今人类要探索大脑，但是大脑何其复杂？IBM的这款芯片就是通过打造类脑的芯片架构，来期望得到大脑同样的功能，就算达不到，能模拟一下也很有意义。大意如此，当然实际上复杂多了。目前这款芯片理念很超前，还处于深入研究阶段，算得上是黑科技。今天要重点讲的其实是中科院的这款“寒武纪”芯片。2016年3月，中国科学院计算技术研究所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片，名为“寒武纪”。该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露，这项成果将于今年内正式投入产业化。在不久的未来，反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。下图是“寒武纪”的芯片板卡。 之所以重点讲，是因为Google的TPU芯片并没有公开设计细节，连是谁代工的都没有公开。但是同样作为深度学习的芯片，有理由相信中科院的“寒武纪”与Google的TPU在设计理念上是相同的。在讲这个之前，先简单科普一下人工智能和深度学习。1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了David Hubel和Torsten Wiesel，以及Roger Sperry。前两位的主要贡献是，发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。如下图所示：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定眼前物体的形状，比如是椭圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是张人脸），最后识别眼前的这个人。而深度学习（Deep Learning），恰恰就是模仿人脑的机制来解释数据。通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。例如，在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，例如边缘检测器、小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。此外，不仅图像存在这个规律，声音也是类似的。比如，研究人员从某个声音库中通过算法自动发现了20种基本的声音结构，其余的声音都可以由这20种基本结构来合成！对于深度学习来说，其思想就是堆叠多个层，上一层的输出作为下一层的输入。深度神经网络由一个输入层，数个隐层，以及一个输出层构成。每层有若干个神经元，神经元之间有连接权重。每个神经元模拟人类的神经细胞，而结点之间的连接模拟神经细胞之间的连接。当然了，以上这些原理都不是重点。我们只需要明白深度神经网络模拟了大脑的神经网络，上图的每个圈圈都类似大脑的一个神经元。通过采用专用芯片进行神经元的运算加速，相比于采用CPU这种通用运算器，可以大大提高神经网络的性能。根据“寒武纪”芯片的介绍，它可以一条指令完成多个神经元的并行处理。据此推断，Google的TPU很有可能也是这么设计的，也就是说，支持一条指令完成神经元的多次计算。“寒武纪”专用处理器还有配套的指令集，叫Cambricon。我们知道，指令集乃是一个处理器架构的核心。知道了一款处理器实现了哪些指令，其实也就知道了这款处理器适合做什么，也大概知道了这款处理器的硬件设计。Cambricon指令集的特点是单指令可以做完一次向量或矩阵运算，因此假如我们知道了深度学习的具体算法，那么其实也就知道了每个神经元可以规约为何种向量或矩阵运算，其实也就推断出了Cambricon的指令集。以此类推，如果我们知道了Google的深度学习算法，假设也是每条指令实现多个神经元相关的向量或矩阵运算，那么其实也能推断出TPU的指令集。这种假设应该是很有道理的，毕竟把一个神经元的计算打包成一条指令，是非常科学合理的专用加速器设计方案。可以看到，整个系统连接了两块图像传感器，传感器采集到的图像通过Camera Serial Interfaces（CSI）接口连接到Video pipeline处理单元，进行Bayer重建、白平衡、降噪、压缩等等图像处理。而ShiDianNao则在该系统中进行深度学习的模式识别，它内部实现了一个深度神经网络，经训练之后具有类似人类大脑一样的识别能力，可以从图像中识别出有一只猫，然后将识别出“猫”的信息通过GPIO/I2C接口输出给主机。整个系统用一款微处理器做控制，协调各个部件的运行。整个系统的数据存储，使用了256KB的SRAM，为了节省功耗，并提高性能，并没有使用DRAM。下图给出了ShiDianNao处理器的深度神经网络的架构。根据文献介绍，NBin是输入神经元的缓存，NBout是输出神经元的缓存，SB是突触的缓存。核心部件是NFU（neural functional unit）单元，它负责实现一个神经元的功能。ALU是数值运算单元，IB（decoder forinstructions）是指令译码器。之前讲过，深度神经网络加速芯片的最大特点就是单指令可以完成多个神经元的计算。因此神经元计算单元的实现，就是这款加速芯片的核心。根据文献介绍，每个NFU又是一个阵列，包含一堆PE单元。每个NFU单元实现了16bit x 16bit的定点整数乘法，相比于浮点乘法，这会损失一部分运算精度，但是这种损失可以忽略不计。由此，我们就自上而下的看完了整个ShiDianNao的架构设计。由于Google并没有公布TPU的设计，中科院和寒武纪公司亦没有公开商用的寒武纪芯片的具体架构，因此我们只能大概根据中科院前些年与法国和瑞士的合作者在学术界公开发表的ShiDianNao架构进行推断（我们假设寒武纪商用芯片和前些年的学术工作ShiDianNao在架构上有一脉相承之处，毕竟中科院计算所陈天石团队的成员都是主要架构师或论文的第一作者）。根据ShiDianNao架构的论文描述，结合之前的论述，我们可以大致得出以下猜测：（1）Google的TPU很有可能也是单指令完成多个神经元的计算。（2）知道了Google的机器学习算法，就可以推断出TPU支持的指令集。（3）根据Google对TPU的描述“能够降低运算精度”，猜测TPU内部可能也是采用更低位宽的定点或浮点乘法，虽然具体位宽未知。（4）乘累加单元搭建的向量或矩阵指令仍然是基础运算的核心。（5）Google强调TPU有领先7年的性能功耗比（十倍以上的提升），据此猜测，TPU可能也没有使用DRAM做存储，可能仍然使用SRAM来存储数据。但从性能功耗比提升量级上看，还远未达到专用处理器的提升上限，因此很可能本质上采用的是数据位宽更低的类GPU架构，可能还是具有较强的通用性。
前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
人工智能行业界定
人工智能的界定
人工智能相似概念辨析
《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
人工智能行业分类
人工智能行业监管规范体系
人工智能专业术语说明
人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
本报告研究范围界定说明
本报告数据来源及统计标准说明
本报告权威数据来源
本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
全球人工智能行业发展现状分析
全球人工智能发展所处阶段
全球人工智能行业发展概况
全球人工智能企业增长情况
全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
全球人工智能行业投资现状分析
全球人工智能整体投资规模分析
全球人工智能融资轮次情况分析
全球人工智能企业融资情况分析
欧洲人工智能行业发展现状分析
欧洲人工智能市场发展现状
欧洲人工智能市场投资现状
欧洲人工智能市场应用领域
欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
美国人工智能行业发展现状分析
美国人工智能市场发展现状
美国人工智能市场投资现状
美国人工智能企业数量分析
美国人工智能市场应用领域
美国大脑研究计划（BRAIN）
日本人工智能行业发展现状分析
日本人工智能市场发展现状
日本人工智能市场投资现状
日本人工智能市场企业数量分析
日本人工智能市场应用领域
日本大脑研究计划（MINDS）
全球人工智能行业发展趋势分析
全球人工智能行业整体发展趋势
全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
中国人工智能行业所处发展阶段分析
中国人工智能行业发展现状分析
中国人工智能行业市场规模
中国人工智能企业层次和技术分析
人工智能热点细分领域分析
人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
中国人工智能行业生态格局分析
人工智能行业生态格局基本架构
人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
人工智能行业技术实现路径层
人工智能行业应用实现路径层
人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
中国人工智能行业市场竞争布局状况
中国人工智能行业竞争者入场进程
中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
中国人工智能行业竞争者战略布局状况
中国人工智能行业市场竞争格局分析
中国人工智能行业企业竞争集群分布
中国人工智能行业企业竞争格局分析
中国人工智能行业市场集中度分析
中国人工智能行业波特五力模型分析
中国人工智能行业供应商的议价能力
中国人工智能行业消费者的议价能力
中国人工智能行业新进入者威胁
中国人工智能行业替代品威胁
中国人工智能行业现有企业竞争
中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
中国人工智能投融资规模分析
中国人工智能投融资规模
中国人工智能投融资轮次分布
中国人工智能投资企业分析
人工智能领先企业投资情况
人工智能行业独角兽企业
中国人工智能细分领域现状
人工智能细分领域投资结构
计算机视觉领域投资分析
语音识别领域投资分析
自然语言处理领域投资分析
机器学习领域投资分析
中国人工智能投资区域分布
中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
中国人工智能产业链结构梳理
中国人工智能产业链生态图谱
人工智能基础层分析
人工智能基础层功能分析
AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
中国人工智能技术层分析
人工智能技术层功能分析
人工智能技术层代表企业
中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
中国人工智能行业细分市场结构
中国人工智能市场分析：机器学习
机器学习市场概述
机器学习市场发展现状
机器学习发展趋势前景
中国人工智能市场分析：机器视觉
机器视觉市场概述
机器视觉市场发展现状
机器视觉发展趋势前景
中国人工智能市场分析：语音识别
语音识别市场概述
语音识别市场发展现状
语音识别发展趋势前景
中国人工智能市场分析：自然语言处理
自然语言处理市场概述
自然语言处理市场发展现状
自然语言处理发展趋势前景
中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能家居领域人工智能需求现状分析
中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
中国宏观经济发展现状
中国宏观经济发展展望
中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
中国人工智能行业社会（Society）环境分析
中国人工智能行业社会环境分析
社会环境对人工智能行业发展的影响总结
中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
政策环境对人工智能行业发展的影响总结
人工智能行业技术环境分析
人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
人工智能相关专利情况分析
技术环境对行业发展的影响分析
中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
中国人工智能行业发展潜力评估
中国人工智能行业未来关键增长点分析
中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
中国人工智能行业进入与退出壁垒
人工智能行业进入壁垒分析
人工智能行业退出壁垒分析
中国人工智能行业投资风险预警
中国人工智能行业投资机会分析
人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
人工智能行业细分领域投资机会
人工智能行业区域市场投资机会
人工智能产业空白点投资机会
中国人工智能行业投资价值评估
中国人工智能行业投资策略与建议
中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
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小区综合布线毕业论文
综合布线检测：简单的从几个角度说明。线缆（包含规格），信号，使用便捷程度，是否有需要改进的地方，隐蔽工程做的怎么样？等等方面说明综合布线的施工规范（参考综合布线施工规范）1、例如：网络：线缆完好无损，信号正常使用，无裸线，隐蔽工程符合国家规范（我只是简明扼要的说明下，你自己写的详细点）2：小区综合布线包括：网络，电话，可视对讲 ，监控，周界，电子巡更，门禁，停车场系统，有线电视，这些系统，常见的小区都这几个系统，了解下系统的组成，产品的特性，就OK综合布线分析方面：例如：1、网络布线采用星型拓扑结构，然后说明星型拓扑结构的优点（网上有很多，百度以下）。2、其他系统也一样，首先说明产品的优势，再说明系统的优势，再从便捷性，灵活性、扩展性、系统模块话。等等方面分析系统的优势。
中国期刊全文数据库 共找到 33 条[1]张宝星,梁郁鑫. 智能化小区系统集成设计实例[J]. 平顶山工学院学报, 2006,(02) . [2]禹禄君. 网络综合布线介质的主流——光纤[J]. 长沙通信职业技术学院学报, 2003,(01) . [3]熊江. 数字信息家电和智能家居系统的产业化研究[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007,(01) . [4]黄若嵛. 综合布线系统的智能化趋势[J]. 电脑知识与技术, 2009,(13) . [5]宋新民,金珠,盛进. 监狱智能化系统的应用[J]. 低压电器, 2008,(24) . [6]张宏萌. 网络综合布线实施过程中应注意的几个问题[J]. 大众科技, 2007,(02) . [7]邱玉英,陈春景. 浅谈电子计算机机房防雷接地系统[J]. 福建建筑, 2008,(07) . [8]魏小新. 智能建筑的防雷、接地、抗干扰[J]. 智能建筑与城市信息, 2003,(07) . [9]张青松 ,于大鹏. 浅析综合布线(PDS)的管道施工[J]. 智能建筑与城市信息, 2004,(12) . [10]赵旭春 ,高崇纲. 楼宇自控系统(BA)调试和验收的流程[J]. 智能建筑与城市信息, 2005,(03) . ＞＞更多 中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 9 条[1]李江涛. 智能建筑结构化布线施工图计算机辅助优化设计研究[D]. 重庆大学, 2004 . [2]徐强. 都市人家五期BMS系统集成[D]. 四川大学, 2004 . [3]周海发. 智能家居解决方案及模拟实现[D]. 苏州大学, 2006 . [4]谭靖. 雍锦湾小区智能化系统集成设计与施工方案[D]. 电子科技大学, 2006 . [5]张鑫. 天津市工程建设监理行业信用体系建设相关问题与对策研究[D]. 天津大学, 2007 . [6]李俊. 基于分项计量系统的建筑能耗拆分与节能潜力分析研究[D]. 重庆大学, 2008 . [7]高瑞德. 我国电线电缆市场的质量监管问题研究[D]. 北京交通大学, 2009 . [8]于园园. 基于GSM的远程家居智能控制研究[D]. 长春理工大学, 2009 . [9]王珏. 楼宇及园区智能化项目管理研究[D]. 北京邮电大学, 2009 .
您的会计专业论文具体是什么题目呢有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告 任务书 都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可以帮到你，祝写作过程顺利 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
pcb布线布局设计毕业论文
在设计中，pcb布线是设计中很重要的一项，简单的说，它就是很重要的一个流程，因为没有经验，所以对于相关的问题还是了解的比较少，特别是一些技巧和规则，只有了解的更全面，做起来省力又简单。那么我就来介绍一下有关于pcb布线规则和技巧？pcb布线注意什么？让我们学会正确布线的方法和技巧。
pcb布线规则和技巧
确定PCB的层数，设计规则和限制，组件的布局，扇出设计，手动布线以及关键信号的处理，自动布线，布线的整理就完成布线的工作了。
1、确定PCB的层数
电路板尺寸和布线层数需要在设计初期确定。如果设计要求使用高密度球栅数组（BGA）组件，就必须考虑这些器件布线所需要的布线层数。
2、设计规则和限制
自动布线工具本身并不知道应该做些什幺。为完成布线任务，布线工具需要在正确的规则和限制条件下工作。不同的信号线有不同的布线要求，要对所有特殊要求的信号线进行分类，不同的设计分类也不一样。
3、组件的布局
为最优化装配过程，可制造性设计（DFM）规则会对组件布局产生限制。如果装配部门允许组件移动，可以对电路适当优化，更便于自动布线。所定义的规则和约束条件会影响布局设计。
4、扇出设计
在扇出设计阶段，要使自动布线工具能对组件引脚进行连接，表面贴装器件的每一个引脚至少应有一个过孔，以便在需要更多的连接时，电路板能够进行内层连接、在线测试（ICT）和电路再处理。
5、手动布线以及关键信号的处理
手动布线在现在和将来都是印刷电路板设计的一个重要过程。采用手动布线有助于自动布线工具完成布线工作。无论关键信号的数量有多少，首先对这些信号进行布线，手动布线或结合自动布线工具均可。
6、自动布线
对关键信号的布线需要考虑在布线时控制一些电参数，比如减小分布电感和EMC等，对于其它信号的布线也类似。
7、布线的整理
如果你所使用的EDA工具软件能够列出信号的布线 长度 ，检查这些数据，你可能会发现一些约束条件很少的信号布线的长度很长。
pcb布线注意什么
1、电源和地的线路以总线的形式布线，并且电源和地并行布线，在有电源的地方也必须有相应的地，这样电路中的电流就不用走很长的回路再回到地上面。
2、信号线不宜过粗，特别是与芯片相连的线路，与焊盘大小相同即可。电路回路的布线，回路尽量短，不宜拉的太长。布铜网的地方一定要接地，不可布置空铜，这样会对电路造成很大的干扰注意主芯片的端口能承受的电压值范围问题
3、主芯片的供电电压不宜再提供他用，电源布线时不宜布成环形尽量将元器件放在正面，以节约成本画板布局时，一定要对原理图电路原理非常清晰，比如滤波电容就应该放在相应的芯片附近。
以上是我介绍的pcb布线规则和技巧？pcb布线注意什么？对于布线的问题我们已经了解，其实布线相对来说这个问题还是很专业的，如果我们对此不是很了解，可以找专业的人士，这样不仅仅快捷，而且我们也会省下很多的力气，了解布线的技巧，方便我们布线。
华中PCB产业园为您解答；PCB板的整体元件布局要尽可能的做到合理或者短，不然走线会乱七八糟，具体走线一般笼统的说如有RF射频/音频/12C要注意屏蔽/包地/走差分线等处理，高速数据(如CPU连接RAM的线)要走等长线，PCB板整体的地要尽可能大，各器件供电的走线宽度要达到要求，有射频的输出线要预留好做阻抗线的条件。
会。和毕业论文一样，重复率太高对毕业都是有影响的。最好做一些改变来降低重复的点和概率。需要你手工布局的，最好一个个的挪动会更合理，靠自动布局、布线是不理想的。布局后可以锁住位置，进行布线。重叠无用的需要删去。