一、引言
随着科技的飞速发展，工业自动化已成为提升生产效率、优化产业结构的关键手段。
其中，PLC（可编程逻辑控制器）作为工业自动化的核心组成部分，其程序模拟技术对于提升工业自动化水平具有重要意义。
本文将深度探讨PLC程序模拟在工业自动化领域的应用与价值。
二、PLC程序模拟技术概述
PLC程序模拟技术是一种基于计算机仿真技术的现代化工具，它允许工程师在真实环境之外对PLC程序进行模拟测试。
这种技术可以模拟PLC在真实工业环境中的运行情况，从而帮助工程师预测并优化PLC程序的性能。
PLC程序模拟的主要步骤包括建立模型、设定参数、运行模拟、分析结果等。
三、PLC程序模拟在工业自动化领域的应用
1. PLC程序设计与测试
PLC程序模拟在工业自动化领域的最主要应用之一是在PLC程序设计及测试阶段。
在传统的PLC程序开发过程中，开发者需要在实地环境中进行程序调试，这既耗费时间又可能引发安全隐患。
而PLC程序模拟技术可以在设计阶段预测程序性能，从而大大减少实地调试的时间。
通过模拟技术，开发者还可以在虚拟环境中测试PLC程序的各项功能，以确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。
2. 设备维护与故障诊断
PLC程序模拟还在设备维护和故障诊断方面发挥着重要作用。
在工业设备的运行过程中，可能会遇到各种预期之外的情况，如设备故障、参数异常等。
通过PLC程序模拟，工程师可以在虚拟环境中模拟这些状况，找出可能的问题并提前制定相应的解决方案。
这不仅提高了设备的运行效率，还降低了因故障导致的生产中断风险。
四、PLC程序模拟的价值
1. 提高生产效率
PLC程序模拟技术大大提高了生产效率。
通过模拟技术，开发者可以在设计阶段发现程序中存在的问题并进行优化，从而减少实地调试的时间。
通过模拟测试，工程师可以在设备投入使用前预测其性能，确保设备在实际运行中达到最佳状态。
最后，PLC程序模拟还可以用于设备的故障诊断和维护，减少设备故障导致的生产中断时间。
2. 降低生产成本与风险
PLC程序模拟技术也有助于降低生产成本和风险。
在传统的PLC开发过程中，开发者可能需要购买昂贵的硬件设备来进行实地测试。
通过PLC程序模拟，开发者可以在虚拟环境中进行测试，大大降低了硬件成本。
模拟技术还可以用于预测和诊断设备故障，从而避免在实际运行中可能出现的风险。
3. 优化工业自动化系统性能
PLC程序模拟技术对于优化工业自动化系统性能具有重要意义。
通过模拟测试，工程师可以发现系统中的瓶颈和潜在问题，从而进行优化。
通过模拟不同场景下的系统性能，工程师可以选择最佳的PLC程序和策略来提高系统的整体性能。
这不仅可以提高生产效率，还可以提高产品质量和稳定性。
五、结论
PLC程序模拟技术在工业自动化领域具有广泛的应用和价值。
通过PLC程序模拟，开发者可以在设计阶段发现程序中存在的问题并进行优化，提高生产效率；同时，模拟技术还可以用于设备维护和故障诊断，降低生产成本和风险。
PLC程序模拟还有助于优化工业自动化系统性能，提高生产效率和产品质量。
随着科技的不断发展，PLC程序模拟将在工业自动化领域发挥更加重要的作用。
华为深度参与2023数博会，如何助力河北省数字经济的高质量发展？
华为深度参与2023数博会，以工业互联网赋能千行百业，数字经济引领高质量发展</为核心，展示了华为的全场景解决方案和产品能力。 在9月6日至8日的博览会上，华为中国行2023·工业智能创新发展大会、数字河北媒体沟通会等活动精彩纷呈，华为常务董事张平安强调了云计算作为数字经济底座的重要性，以及AI大模型在行业数字化中的作用。
华为通过实践活动如华为中国行，分享了河北的数字经济进展，河北省发展和改革委员会副主任张国洪、华为公司副总裁张修征等嘉宾的致辞和演讲，深入探讨了工业互联网的发展趋势、挑战与价值。 在数字化签约环节，多家企业与华为合作，推动数字化转型，加快产业升级。
华为积极参与，不仅在基础设施建设方面提出三个核心方向，还通过与各界嘉宾的圆桌对话，探讨河北数字经济发展路径，强调了数字化、低碳化的发展策略。 华为政企负责人罗春磊和邱恒详细介绍了华为在河北的布局，包括人员和业务分布，以及华为在助力河北各个行业数字化转型中的角色。
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华为深度亮相数博会，展示了其在数字经济发展、基础设施建设以及智能生活中的关键角色，与河北共同推进工业互联网创新发展，打造数字经济增长的新引擎，共创美好数字生活。
有关电气工程及其自动化硕士论文
人类社会文明的进步,急迫需要社会工业化程度的加速。 社会工业化发展的动力和加速度只能依赖电气工程自动化技术的迅速发展和进步。 下面是我为大家整理的电气工程及其自动化论文，供大家参考。
电气工程及其自动化论文范文一：电气工程及其自动化专业概论摘 要：电气工程及其自动化专业是多学科相互交融的专业。 电气工程(Electrical Engineering简称 EE) 是现代科技领域中的核心学科之一，更是当今高新技术领域中不可或缺的关键学科。 从某种意义上讲，电气工程的发达程度代表着国家的科技进步水平。
关键词：电气工程及其自动化 专业 简介 发展
正是因为电气工程的发展，才有今天庞大的电力工业，人类才不可逆转地进入伟大的电气化时代。 人类发展到任何时候也离不开能源，而能源是人类永恒的研究对象，而电能是利用最为方便的能源形式，以电能为研究对象的电气工程及其自动化专业有着十分强大的生命力。
一、专业内容介绍
电气工程及其自动化涉及电力电子技术、计算机技术、电机电器技术信息与网络控制技术、机电一体化技术等诸多领域，是一门综合性较强的学科。 电气工程及其自动化的专业范围主要包括电工基础理论、电气装备制造和应用、电力系统运行和控制三个部分。 电气工程及其自动化专业的基础性也决定了它具有很强的学科交叉和融合能力。
培养要求：该专业培养能够从事与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发、经济管理以及电子与计算机技术应用等领域的“高素质、强能力、应用型”高级工程技术人才。 学生主要学习电工技术、电子技术、信息控制、计算机技术等方面较宽广的工程技术基础和一定的专业知识。 本专业主要特点是强弱电结合、电工技术与电子技术相结合、软件与硬件结合、元件与系统结合，学生受到电工电子、信息控制及计算机技术方面的基本训练，具有解决电气工程技术分析与控制技术问题的基本能力。
主干学科：电气工程、计算机科学与技术、控制科学与工程。
主要课程：电路原理、电子技术基础、电机学、电力电子技术、电力拖动与控制、计算机技术(语言、软件基础、硬件基础、单片机等)、信号与系统、控制理论等。
电气工程一般分为电力系统和应用电子(也就是电力电子)。
二、专业发展前景
电气工程学科涉及工业、农业、交通运输、国防及人民生活等各领域，与电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程、环境科学与工程、生物医学等学科交叉渗透，拓宽了电气工程学科的内涵与外延。 随着科技的发展，电气工程的学科结构、研究领域、技术领域发生了很大变化。 电气工程愈来愈多地应用信息技术、计算机技术、通信技术、电力电子技术和自动化技术，电气工程及其自动化专业内涵也发展演变为强电和弱电结合、电工技术和电子技术结合、软件和硬件结合、元件和系统结合。 例如“电气工程”和“电子技术”以及“控制科学”交叉融合产生了“电力电子技术”; “电气工程”与“材料科学”的交叉融合产生了“超导电工技术”和“纳米电工技术”; “ 电气工程”与“机械工程”及“计算机学科” 的交叉融合产生了“机电一体化”新学科，已形成了以“机械”为主体、电气工程和计算机控制为技术核心、“机械+电气+计算机”的有机融合，“机电一体化”技术实际上就是电气自动化技术高度发展的一个阶段的必然产物，它是电气自动化领域中机械技术与电子技术有机结合的一种高新技术，也可以说隶属于“电气工程及其自动化”的专业范畴。 随着科学技术的高速发展，电力成为国民经济中重要的生产资料及人民生活中必不可少的生活资料。 当今，电气化水平的提高使得各种经济活动都离不开电(用油的交通工具除外)，我国电能占终端能源消费的比重已接近20%，高于世界平均水平。 我国的电气化水平也决定了电力数据具有大范围的覆盖性。 有专家表示，电力工业的发展方向是智能电力系统，或者是坚强智能电网或者是智能电网。 智能电力系统是实现电力工业发展价值特征的最有效途径，也是现代电力工业的发展方向，发展智能电力系统能够确保更安全、更经济、更绿色、更和谐，同时智能电力系统是一个广义的坚强智能电网，能够有效地解除未来发展的挑战。
三、专业应用与就业方向
电气工程及其自动化的几个方向：
电力系统、电气技术、应用电子技术、高电压与绝缘技术、电机电器及其控制
1.电力系统方向
电力系统专业方向是电气工程及其自动化专业中最具有优势和特色的专业方向，为国家级一类特色专业的重要组成部分，主要培养从事高压电器设备设计、制造和运行维护等方面的高级工程技术人才。 该专业方向依托电气工程一级博士学位授权学科和博士后科研流动站，覆盖了高电压与绝缘技术和电介质工程2个二级博士、硕士学位授权学科，电力系统为国家级重点学科。 同时，该专业方向设置高电压绝缘技术和电气绝缘与电缆两个专业模块。
就业方向：可在电力设备制造行业从事高电压设备的设计、开发、生产和管理等工作，可在电力系统从事高压设备的运行维护方面的技术工作和管理工作，就业于电业局、供电局、发电厂，也可在科研院所从事教学和科研工作。
2.电气技术方向
电气技术是电气工程及其自动化专业的一个方向。 该专业是重点专业，具有电气工程一级学位博士学位授予权，电气工程领域拥有博士后流动站，在高电压与绝缘技术、电机与电气和电力电子与电力信息处理学科具有工学硕士授予权。
就业方向：电气技术方向主要培养电气测量与控制技术方面的高级电气工程技术人才，从事电参量和磁参信息获取与处理技术研究工作，以及电气技术自动化控制领域的装置与系统的设计开发与应用研究工作。 学位获得后，可在电气工程技术领域的企业、承担理论研究、技术开发、运行管理等技术工作，也可以在研究机构和高等学校从事研究与教学工作。
3.电机与电气方向
电机与电气学科在一体化电机的理论与技术方面，主要研究了步进电机、无刷直流电机、感应同步器等。 在电机的电力电子驱动技术方面，研究了电动车、电机驱动系统的结构与控制策略，变频电源谐波抑制技术。 在高环境、高可靠电机与电器方面，研究了高环境电器可靠性理论与技术航天电器的理论与技术、卫星姿控用飞轮的可靠性设计。 在新型电磁机构的理论与应用方面，研究了特种电机、磁性流体密封、旋转轴的在线平衡、电磁成型技术。 其中在步进电机和无刷直流电机等特种电机及航天电器方面具有较大的影响。
就业方向：可在电力、电子、通信、机械、交通、建筑等行业从事电子领域的研究、设计、开发、运行及管理等工作，也可以在研究机构和高等学校从事研究与教学工作。
4.应用电子技术方向
应用电子技术方向是电气工程及其自动化专业的一个特色专业方向，特点是电气与电子兼备，电力电子与信息电子相融。 培养从事电气工程、电子技术、电力电子技术、自动控制、信号变换与处理等方面工作的宽口径、复合型高级工程技术人才。
就业方向：可在电力、电子、通信、机械、交通、建筑等行业从事应用电子技术领域的研究、设计、开发、运行及管理等工作，也可以在研究机构和高等学校从事研究与教学工作。
四、结束语
总之，随着我国经济的飞速发展，计算机科学与技术也在不断进步，通过计算机软硬件控制，实现电气化已成为现实。 计算机模拟操作，更为现实电力系统运行状况提供了方便快捷的监视和判断功能。 PC和网络技术已经在工商管理中得到普及。 在电气自动化领域，基于PC的人机界面普遍被采用，并以其直观性、灵活性和易于集成等特点备受用户青睐。 选择了电气工程及其自动化专业，就应该立志成为一位优秀的电气工程人才，让我国的电力工业不落后于国际先进水平，推动社会主义现代工业化进程。
电气工程及其自动化论文范文二：电气工程自动化技术的应用摘 要：自动化技术在电气工程实践工作中的科学应用意义重大，能够为电力系统的安全、稳定运行提供坚实的保障基础，能够提高电网系统供电的稳定性，保证电网系统的供电质量，减少停电、断电等对社会生产、居民生活的影响。 因此，作为新时期背景下的电气施工人员，在电气工程的过程中，应致力于自身专业技术水平的提升，且始终坚持实事求是的原则，结合工程实际，合理应用现代化的自动化技术，从而有效控制、监督、调节和管理整个电力系统的实际运行状态，确保电网运行的安全性，同时推动自动化技术在电力工程的广泛和深度应用，更好地发挥其积极作用，减少设备故障问题的发生，降低安全施工的发生概率，保证电网设备及电力工作人员的生命财产安全。
关键词：电气工程;自动化技术;应用;分析
自动化技术的科学应用，大大促进了电气工程的发展，因此加强电气工程中自动化技术的应用分析具有重要的现实意义。 因而作为新时期背景下的电气施工人员，必须在电气工程中加强自动化技术的应用，着力提高电气工程的自动化水平，以此确保电气工程质量的有效提升。 基于此，笔者结合自身工作实践，作出以下几点探究性的分析。
1 自动化技术在现代电气工程中的主要应用形式分析
1.1 电力调度自动化技术在电气工程中的应用分析
从应用角度上讲，在电力系统工程中，保证整个电网系统供、发电的安全性、经济性、优质性的基础前提实现整个电网调度的自动化。 此外，电网调度自动化对电气工程的生产自动化、现代化管理也起着重要的支持作用。 而目前，电力调度自动化技术在电气工程中的实践应用主要有调度主站系统、运动装置系统。 根据该配置结构，电力调度自动化技术的在电气工程中的应用能够实现以下功能。
1.1.1 稳定、持续地监控电网系统的正常运行状态与相关动作
电力调度员在对电网的实际运行状态(比如周波指标、潮流指标、负荷指标、电压指标等)进行监控管理的同时，也可以让各电力设备在电力系统运行状态下的具体运行情况和相关工作指标(包括用电指标、用水指标等)全部得到完善、可靠的反映。 而电力调度自动化技术的应用，不但可以保证上述的各项监控指标的取值满足规范要求，还可以保证电气工程的终端用户在电能、汽能及水等方面资源的需求得到满足。
1.1.2 保证电网系统开展调度工作的经济性、可靠性
电力调度自动化技术在电气工程的应用，可以在实现对电网运行系统的安全监督控制前提下，有效控制并合理降低电网运行过程中各种各样的能源损耗问题，同时满足现代化电气工程运行过程中的多发电、多供电等要求，确保电网调度运行的经济性和可靠性。
1.1.3 科学分析并有效处理电网运行状态下所发生的安全事故
实践表明，在电网运行过程中发生的运行事故或异常性运行问题，其发生的原因都十分复杂，而且大多数的运行安全事故的表现状态都是顺发行，因此，如果在实践过程中，不能科学判断并恰当处理这类电网运行事故，则会严重威胁到电力运行系统覆盖范围内的运行操作人员的生命安全与用电设备的安全。 那么，从这个角度上讲，实现电力工程工作与电力调度自动化化技术的有效结合，为科学分析电网系统在不同运行状态下的运行安全性提供有利的保障，同时，还能提供对应的有效事故处理方式和电网监控策略，从而最大化地避免发生电网运行安全事故，对实现整个电网的安全运行具有重要的作用。
1.2 电气工程中发电厂自动化技术的运用分析
从目前的技术条件支持来讲，发电自动化技术的主要构成包括有动力机械自动控制、自动电压控制系统、自动发电量控制系统三方面。 尤其在我国，根据发电厂的不同运行方式，一般都把国内现阶段的发电厂划分为以下两种类型：火电厂自动系统以及水电厂自动系统。 但应重点注意的是，不管该发电方式是以水电为主，还是以火电为主，或者属于其他类型的发电方式，其在发电厂的自动化系统和技术运用时，都表现出不少的相似之处。 具体可以分为两个方面：
1.2.1 电气工程中关于水电厂自动化技术的应用分析
在目前的技术条件下，为确保整个电气工程应用质量的稳定、可靠、充分发挥，往往要求水电厂自动化技术在实际应用时必须具备含有水轮发电机组系统、水轮机装置、调速器装置等在内的模块。 鉴于自动化系统不同运行模式之间的差异性，水电厂自动化系统主要分为梯级综合自动化模式、单机模式、全长自动化模式、公用设备模式等类型。 从实际应用方向讲，在电气工程中结合应用水电厂自动化系统及其对应技术的方式，能够显著提升水电厂在正常应用状态下的合法经济性，增加水电厂的经济效益，并为供电质量提供了坚实的保障作用。
1.2.2 电气工程中关于火电厂自动化技术的应用分析
火电厂自动化技术在电气工程的应用同样具有明显的综合性特征。 火电厂自动化技术的主要构成包括有机炉主控系统、发电机自动控制系统、汽轮机控制系统、锅炉控制系统等方面，通过计算机的实时监视和有效数据的全面共享方式，科学保障了电气工程应用的可靠性。 而从实际应用角度看，火电厂自动化技术不仅具有信息与数据综合处理功能，而且还具有自动保护运行设备功能、自动检测运行状态功能、综合管理功能、运行控制功能等。
2 电气工程中自动化技术的发展方向分析
2.1 管控一体化技术的应用
从理论角度上讲，电气工程中的管控一体化技术是指重点针对电气工程的不同通讯环节，通过自动化技术的科学应用，充分发挥相关信息数据的整合性、集成性优势。 而集成控制系统在和信息管理系统进行彼此融合的过程中，能够用一种集成的综合方式把处于正常应用状态下的电气工程所应用的信息控制网络完整表现出来。
2.2 状态检修技术的应用
从应用视角上讲，电力工程中的状态检修技术可以定位为：通过设备资产管理系统在电气工程中的应用方式，重点发挥其在故障诊断、状态监视方向的综合功能，并提供状态检修设备在正常运行时的状态信息和数据，并有机结合该部分数据有效预测电气工程对应设备的实际运行状态、潜在的安全隐患或故障因素。 根据这种方式，还可以实现由传统的故障检修模式向状态检修新模式的转变。 从电气工程的实践应用角度讲，状态检修技术在电气工程实践工作过程中的科学应用，不仅可以有效提高其对应的电气设备的安全性、稳定性，而且有效克服了传统的定期故障检修模式存在的遗漏性问题和缺陷，为电力系统的安全运行提供了有力的保障。
3 结束语
综上所述，随着科学技术的进步发展，我国在自动化技术方面也取得了较好的成绩，尤其在电气工程中，自动化技术的应用日益广泛。 基于此，本文的主要研究对象为电气工程，主要分析了电气工程中的电力调度自动化技术、发电厂自动化技术的应用，并提出了自动化技术在电气工程中应用发展方向，旨在加强与同行的沟通交流，提高电气工程中自动化技术的应用水平，促进我国电气事业的快速发展。
参考文献
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1. 电气工程及其自动化硕士论文
2. 有关电气工程及其自动化毕业论文
3. 有关电气工程及其自动化专业论文
4. 有关电气工程及其自动化本科毕业论文
5. 电气工程及其自动化专业毕业论文
6. 电气工程及其自动化相关论文
程序员为什么要学深度学习
费良宏：程序员为什么要学深度学习？深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。 本文更多想从程序员的视角出发，让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么，以及我们如何利用这样一个高速发展的学科，来帮助程序员提升软件开发的能力。 本文根据费良宏在2016QCon全球软件开发大会（上海）上的演讲整理而成。 前言1973年，美国上映了一部热门的科幻电影《WestWorld》，三年之后又有一个续集叫做《FutureWorld》。 这部电影在80年代初被引进到中国叫《未来世界》。 那部电影对我来讲简直可以说得上是震撼。 影片中出现了很多机器人，表情丰富的面部下面都是集成电路板。 这让那时候的我觉得未来世界都是那么遥远、那么神秘。 时间到了2016年，很多朋友可能都在追看HBO斥巨资拍摄的同一题材的系列剧《WestWorld》。 如果前两部电影还是局限在机器人、人工智能这样的话题，2016年的新剧则在剧情和人工智能的思考方面有了很大的突破。 不再渲染机器人是否会威胁到人类，而是在探讨“Dreamsaremainlymemories”这一类更具哲理的问题。 “记忆究竟如何影响了智能”这个话题非常值得我们去思考，也给我们一个很好的启示——今天，人工智能领域究竟有了怎样的发展和进步。 今天我们探讨的话题不仅仅是简单的人工智能。 如果大家对深度学习感兴趣，我相信各位一定会在搜索引擎上搜索过类似相关的关键字。 我在Google上以deeplearning作为关键字得到了2,630万个搜索的结果。 这个数字比一周之前足足多出了300多万的结果。 这个数字足以看得出来深度学习相关的内容发展的速度，人们对深度学习的关注也越来越高。 从另外的一个角度，我想让大家看看深度学习在市场上究竟有多么热门。 从2011年到现在一共有140多家专注人工智能、深度学习相关的创业公司被收购。 仅仅在2016年这种并购就发生了40多起。 其中最疯狂的是就是Google，已经收购了 11 家人工智能创业公司，其中最有名的就是击败了李世石九段的 DeepMind。 排名之后的就要数 Apple、Intel以及Twitter。 以Intel 公司为例，仅在今年就已经收购了 3 家创业公司，Itseez、Nervana 和 Movidius。 这一系列大手笔的并购为了布局人工智能以及深度学习的领域。 当我们去搜索深度学习话题的时候，经常会看到这样的一些晦涩难懂的术语：Gradient descent（梯度下降算法）、Backpropagation（反向传播算法）、Convolutional Neural Network（卷积神经网络）、受限玻耳兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）等。 如打开任何一篇技术文章，你看到的通篇都是各种数学公式。 大家看到如下左边的图，其实并不是一篇高水准的学术论文，而仅仅是维基百科关于玻耳兹曼机的介绍。 维基百科是科普层面的内容，内容复杂程度就超过了大多数数学知识的能力。 在这样的背景之下，我今天的的话题可以归纳成三点：第一，我们为什么要学习深度学习；第二，深度学习最核心的关键概念就是神经网络，那么究竟什么是神经网络；第三，作为程序员，当我们想要成为深度学习开发者的时候，我们需要具备怎样的工具箱，以及从哪里着手进行开发。 为什么要学习深度学习首先，我们谈谈为什么要学习深度学习。 在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。 深度学习有什么不一样的地方？我非常喜欢AndrewNg（吴恩达）曾经用过的一个比喻。 他把深度学习比喻成一个火箭。 这个火箭有一个最重要的部分，就是它的引擎，目前来看在这个领域里面，引擎的核心就是神经网络。 大家都知道，火箭除了引擎之外还需要有燃料，那么大数据其实就构成了整个火箭另外的重要组成部分——燃料。 以往我们谈到大数据的时候，更多是强调存储和管理数据的能力，但是这些方法和工具更多是对于以往历史数据的统计、汇总。 而对于今后未知的东西，这些传统的方法并不能够帮助我们可以从大数据中得出预测的结论。 如果考虑到神经网络和大数据结合，我们才可能看清楚大数据真正的价值和意义。 AndrewNg就曾经说过“我们相信（神经网络代表的深度学习）是让我们获得最接近于人工智能的捷径”。 这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。 其次，随着我们进行数据处理以及运算能力的不断提升，深度学习所代表的人工智能技术和传统意义上人工智能技术比较起来，在性能上有了突飞猛进的发展。 这主要得益于在过去几十间计算机和相关产业不断发展带来的成果。 在人工智能的领域，性能是我们选择深度学习另一个重要的原因。 这是一段Nvidia在今年公布的关于深度学习在无人驾驶领域应用的视频。 我们可以看到，将深度学习应用在自动驾驶方面，仅仅经历了3千英里的训练，就可以达到什么样的程度。 在今年年初进行的实验上，这个系统还不具备真正智能能力，经常会出现各种各样的让人提心吊胆的状况，甚至在某些情况下还需要人工干预。 但经过了3千英里的训练之后，我们看到在山路、公路、泥地等各种复杂的路况下面，无人驾驶已经有了一个非常惊人的表现。 请大家注意，这个深度学习的模型只经过了短短几个月、3千英里的训练。 如果我们不断完善这种模型的话，这种处理能力将会变得何等的强大。 这个场景里面最重要的技术无疑就是深度学习。 我们可以得出一个结论：深度学习可以为我们提供强大的能力，如果程序员拥有了这个技术的话，无异于会让每个程序员如虎添翼。 神经网络快速入门如果我们对于学习深度学习没有任何疑虑的话，接下来就一定会关心我需要掌握什么样的知识才能让我进入到这个领域。 这里面最重要的关键技术就是“神经网络”。 说起“神经网络”，容易混淆是这样两个完全不同的概念。 一个是生物学神经网络，第二个才是我们今天要谈起的人工智能神经网络。 可能在座的各位有朋友在从事人工智能方面的工作。 当你向他请教神经网络的时候，他会抛出许多陌生的概念和术语让你听起来云里雾里，而你只能望而却步了。 对于人工智能神经网络这个概念，大多数的程序员都会觉得距离自己有很大的距离。 因为很难有人愿意花时间跟你分享神经网络的本质究竟是什么。 而你从书本上读的到的理论和概念，也很让你找到一个清晰、简单的结论。 今天就我们来看一看，从程序员角度出发神经网络究竟是什么。 我第一次知道神经网络这个概念是通过一部电影——1991年上映的《终结者2》。 男主角施瓦辛格有一句台词：“MyCPUisaneural-netprocessor;alearningcomputer.”（我的处理器是一个神经处理单元，它是一台可以学习的计算机)。 从历史来看人类对自身智力的探索，远远早于对于神经网络的研究。 1852年，意大利学者因为一个偶然的失误，将人类的头颅掉到硝酸盐溶液中，从而获得第一次通过肉眼关注神经网络的机会。 这个意外加速了对人类智力奥秘的探索，开启了人工智能、神经元这样概念的发展。 生物神经网络这个概念的发展，和今天我们谈的神经网络有什么关系吗？我们今天谈到的神经网络，除了在部分名词上借鉴了生物学神经网络之外，跟生物学神经网络已经没有任何关系，它已经完全是数学和计算机领域的概念，这也是人工智能发展成熟的标志。 这点大家要区分开，不要把生物神经网络跟我们今天谈到的人工智能有任何的混淆。 90年代中期，由Vapnik等人提出了支持向量机算法（Support Vector Machines，支持向量机）。 很快这个算法就在很多方面体现出了对比神经网络的巨大优势，例如：无需调参、高效率、全局最优解等。 基于这些理由，SVM算法迅速打败了神经网络算法成为那个时期的主流。 而神经网络的研究则再次陷入了冰河期。 在被人摒弃的十年里面，有几个学者仍然在坚持研究。 其中很重要的一个人就是加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton教授。 2006年，他的在著名的《Science》杂志上发表了论文，首次提出了“深度信念网络”的概念。 与传统的训练方式不同，“深度信念网络”有一个“预训练”（pre-training）的过程，这可以方便的让神经网络中的权值找到一个接近最优解的值，之后再使用“微调”(fine-tuning)技术来对整个网络进行优化训练。 这两个技术的运用大幅度减少了训练多层神经网络的时间。 在他的论文里面，他给多层神经网络相关的学习方法赋予了一个新名词— “深度学习”。 很快，深度学习在语音识别领域崭露头角。 接着在2012年，深度学习技术又在图像识别领域大展拳脚。 Hinton与他的学生在ImageNet竞赛中，用多层的卷积神经网络成功地对包含一千个类别的一百万张图片进行了训练，取得了分类错误率15%的好成绩，这个成绩比第二名高了将近11个百分点。 这个结果充分证明了多层神经网络识别效果的优越性。 从那时起，深度学习就开启了新的一段黄金时期。 我们看到今天深度学习和神经网络的火热发展，就是从那个时候开始引爆的。 利用神经网络构建分类器，这个神经网络的结构是怎样的？其实这个结构非常简单，我们看到这个图就是简单神经网络的示意图。 神经网络本质上就是一种“有向图”。 图上的每个节点借用了生物学的术语就有了一个新的名词 – “神经元”。 连接神经元的具有指向性的连线（有向弧）则被看作是“神经”。 这这个图上神经元并不是最重要的，最重要的是连接神经元的神经。 每个神经部分有指向性，每一个神经元会指向下一层的节点。 节点是分层的，每个节点指向上一层节点。 同层节点没有连接，并且不能越过上一层节点。 每个弧上有一个值，我们通常称之为”权重“。 通过权重就可以有一个公式计算出它们所指的节点的值。 这个权重值是多少？我们是通过训练得出结果。 它们的初始赋值往往通过随机数开始，然后训练得到的最逼近真实值的结果作为模型，并可以被反复使用。 这个结果就是我们说的训练过的分类器。 节点分成输入节点和输出节点，中间称为隐层。 简单来说，我们有数据输入项，中间不同的多个层次的神经网络层次，就是我们说的隐层。 之所以在这样称呼，因为对我们来讲这些层次是不可见的。 输出结果也被称作输出节点，输出节点是有限的数量，输入节点也是有限数量，隐层是我们可以设计的模型部分，这就是最简单的神经网络概念。 如果简单做一个简单的类比，我想用四层神经网络做一个解释。 左边是输入节点，我们看到有若干输入项，这可能代表不同苹果的RGB值、味道或者其它输入进来的数据项。 中间隐层就是我们设计出来的神经网络，这个网络现在有不同的层次，层次之间权重是我们不断训练获得一个结果。 最后输出的结果，保存在输出节点里面，每一次像一个流向一样，神经是有一个指向的，通过不同层进行不同的计算。 在隐层当中，每一个节点输入的结果计算之后作为下一层的输入项，最终结果会保存在输出节点上，输出值最接近我们的分类，得到某一个值，就被分成某一类。 这就是使用神经网络的简单概述。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来表示一个神经网络。 这时候，输入层在图的最下方，输出层则在图的最上方。 从左到右的表达形式以AndrewNg和LeCun的文献使用较多。 而在Caffe框架里则使用的则是从下到上的表达。 简单来说，神经网络并不神秘，它就是有像图，利用图的处理能力帮助我们对特征的提取和学习的过程。 2006年Hinton的那篇著名的论文中，将深度学习总结成三个最重要的要素：计算、数据、模型。 有了这三点，就可以实现一个深度学习的系统。 程序员需要的工具箱对于程序员来说，掌握理论知识是为了更好的编程实践。 那就让我们看看，对于程序员来说，着手深度学习的实践需要准备什么样的工具。 硬件从硬件来讲，我们可能需要的计算能力，首先想到的就是CPU。 除了通常的CPU架构以外，还出现了附加有乘法器的CPU，用以提升计算能力。 此外在不同领域会有DSP的应用场景，比如手写体识别、语音识别、等使用的专用的信号处理器。 还有一类就是GPU，这是一个目前深度学习应用比较热门的领域。 最后一类就是FPGA（可编程逻辑门阵列）。 这四种方法各有其优缺点，每种产品会有很大的差异。 相比较而言CPU虽然运算能力弱一些，但是擅长管理和调度，比如读取数据，管理文件，人机交互等，工具也丰富。 DSP相比而言管理能力较弱，但是强化了特定的运算能力。 这两者都是靠高主频来解决运算量的问题，适合有大量递归操作以及不便拆分的算法。 GPU的管理能力更弱一些，但是运算能力更强。 但由于计算单元数量多，更适合整块数据进行流处理的算法。 FPGA在管理与运算处理方面都很强，但是开发周期长，复杂算法开发难度较大。 就实时性来说，FPGA是最高的。 单从目前的发展来看，对于普通程序员来说，现实中普遍采用的计算资源就还是是CPU以及GPU的模式，其中GPU是最热门的领域。 这是我前天为这次分享而准备的一个AWS 上p2的实例。 仅仅通过几条命令就完成了实例的更新、驱动的安装和环境的设置，总共的资源创建、设置时间大概在10分钟以内。 而之前，我安装调试前面提到的那台计算机，足足花了我两天时间。 另外，从成本上还可以做一个对比。 p2.8xLarge 实例每小时的费用是7.2美元。 而我自己那台计算机总共的花费了是¥16,904元。 这个成本足够让我使用350多个小时的p2.8xLarge。 在一年里使用AWS深度学习站就可以抵消掉我所有的付出。 随着技术的不断的升级换代，我可以不断的升级我的实例，从而可以用有限的成本获得更大、更多的处理资源。 这其实也是云计算的价值所在。 云计算和深度学习究竟有什么关系？今年的8月8号，在IDG网站上发表了一篇文章谈到了这个话题。 文章中做了这样一个预言：如果深度学习的并行能力不断提高，云计算所提供的处理能力也不断发展，两者结合可能会产生新一代的深度学习，将带来更大影响和冲击。 这是需要大家考虑和重视的一个方向！软件 深度学习除了硬件的基础环境之外。 程序员会更关心与开发相关的软件资源。 这里我罗列了一些曾经使用过的软件框架和工具。 Scikit-learn是最为流行的一个Python机器学习库。 它具有如下吸引人的特点：简单、高效且异常丰富的数据挖掘/数据分析算法实现；基于NumPy、SciPy以及matplotlib，从数据探索性分析，数据可视化到算法实现，整个过程一体化实现；开源，有非常丰富的学习文档。 Caffe专注在卷及神经网络以及图像处理。 不过Caffe已经很久没有更新过了。 这个框架的一个主要的开发者贾扬清也在今年跳槽去了Google。 也许曾经的霸主地位要让位给他人了。 Theano 是一个非常灵活的Python 机器学习的库。 在研究领域非常流行，使用上非常方便易于定义复杂的模型。 Tensorflow 的API 非常类似于Theano。 我在今年北京的QCon 大会上也分享过关于Theano 的话题。 Jupyter notebook 是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器，部署在网页上，可以非常方便的进行交互式的处理，很适合进行算法研究合数据处理。 Torch 是一个非常出色的机器学习的库。 它是由一个比较小众的lua语言实现的。 但是因为LuaJIT 的使用，程序的效率非常出色。 Facebook在人工智能领域主打Torch，甚至现在推出了自己的升级版框架Torchnet。 深度学习的框架非常之多，是不是有一种乱花渐欲迷人眼的感觉？我今天向各位程序员重点介绍的是将是TensorFlow。 这是2015年谷歌推出的开源的面向机器学习的开发框架，这也是Google第二代的深度学习的框架。 很多公司都使用了TensorFlow开发了很多有意思的应用，效果很好。 用TensorFlow可以做什么？答案是它可以应用于回归模型、神经网络以深度学习这几个领域。 在深度学习方面它集成了分布式表示、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN) 以及长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）。 关于Tensorflow 首先要理解的概念就是Tensor。 在辞典中对于这个词的定义是张量，是一个可用来表示在一些向量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。 实际上这个表述很难理解，用我自己的语言解释Tensor 就是“N维数组”而已。 使用 TensorFlow, 作为程序员必须明白 TensorFlow这样几个基础概念：它使用图 (Graph) 来表示计算任务；在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图；使用 Tensor 表示数据；通过 变量 (Variable) 维护状态；使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。 一句话总结就是，TensorFlow 就是有状态图的数据流图计算环境，每个节点就是在做数据操作，然后提供依赖性和指向性，提供完整数据流。 TensorFlow安装非常简单，但官网提供下载的安装包所支持的CUDA 的版本是7.5。 考虑到CUDA 8 的让人心动的新特以及不久就要正式发布的现状。 或许你想会考虑立即体验CUDA 8，那么就只能通过编译Tensorflow源代码而获得。 目前TensorFlow已经支持了Python2.7、3.3+。 此外，对于使用Python 语言的程序员还需要安装所需要的一些库，例如：numpy、protobuf等等。 对于卷积处理而言，cuDNN是公认的性能最好的开发库，请一定要安装上。 常规的Tensorsorflow的安装很简单，一条命令足矣：$ pip3 install —upgrade如果想评估一下或者简单学习一下，还可以通过Docker进行安装，安装的命令如下：$ docker run -it -p 8888:8888 /tensorflow/tensorflowTensorFlow有很多优点。 首先，目前为止，深度学习的开发框架里面TensorFlow的文档做的最好，对程序员学习而言是非常好的一点。 第二，TensorFlow有丰富的参考实例，作为参考学习起来非常容易。 第三，开发者社区活跃，在任何一个深度学习的社区里，都有大量关于TensorFlow的讨论。 第四，谷歌的支持力度非常大，从2015年到现在升级速度非常快，这是其他开源框架远远达不到的结果。 参考TensorFlow的白皮书，我们会看到未来TensorFlow还将会有巨大的发展潜力。 让我特别感兴趣是这两个方向。 第一，支持跨多台机器的 parallelisation。 尽管在0.8版本中推出了并行化的能力，但是目前还不完善。 随着未来不断发展，依托云计算的处理能力的提升这个特性将是非常让人振奋的。 第二，支持更多的开发语言，对于开发者来说这是一个绝大的利好，通过使用自己擅长的语言使用TensorFlow应用。 这些开发语言将会扩展到Java、Lua以及R 等。 在这里我想给大家展示一个应用Tensorflow 的例子。 这个例子的代码托管在这个网址上。 白俄罗斯的现代印象派艺术家Leonid Afremov善于用浓墨重彩来表现都市和风景题材，尤其是其雨景系列作品。 他习惯用大色块的铺陈来营造光影效果，对反光物体和环境色的把握非常精准。 于是我就找到了一张上海东方明珠电视塔的一张摄影作品，我希望通过Tensorflow 去学习一下Leonid Afremov 的绘画风格，并将这张东方明珠的照片处理成那种光影色彩丰富的作品风格。 利用Tensorflow 以及上面提到的那个项目的代码，在一个AWS 的p2类型的实例上进行了一个一千次的迭代，于是就得到了下图这样的处理结果。 这个处理的代码只有350行里，模型使用了一个成名于2014年ImageNet比赛中的明星 VGG。 这个模型非常好，特点就是“go depper”。 TensorFlow 做出这样的作品，并不仅仅作为娱乐供大家一笑，还可以做更多有意思的事情。 将刚才的处理能力推广到视频当中，就可以看到下图这样的效果，用梵高著名的作品”星月夜“的风格就加工成了这样新的视频风格。 可以想象一下，如果这种处理能力在更多领域得以应用，它会产生什么样的神奇结果？前景是美好的，让我们有无限遐想。 事实上我们目前所从事的很多领域的应用开发都可以通过使用神经网络和深度学习来加以改变。 对于深度学习而言，掌握它并不是难事。 每一个程序员都可以很容易的掌握这种技术，利用所具备的资源，让我们很快成为深度学习的程序开发人员。 结束语未来究竟是什么样，我们没有办法预言。 有位作家Ray Kurzweil在2005年写了《奇点临近》一书。 在这本书里面他明确告诉我们，那个时代很快到来。 作为那个时代曙光前的人群，我们是不是有能力加速这个过程，利用我们学习的能力实现这个梦想呢？中国人工智能的发展人工智能的时代无疑已经到来，这个时代需要的当然就是掌握了人工智能并将其解决具体问题的工程师。 坦率的说，市场上这一类的工程师还属于凤毛麟角。 职场上的薪酬待遇可以看得出来这样的工程师的抢手的程度。 人工智能这门学科发展到今天，就学术自身而言已经具备了大规模产业化的能力。 所以说，对于工程师而言当务之急就是尽快的掌握应用人工智能的应用技术。 当下在互联网上关于人工智能的学习资料可以说已经是“汗牛充栋”，那些具备了快速学习能力的工程师一定会在人工智能的大潮当中脱颖而出。 中国发展人工智能产业的环境已经具备。 无论从创业环境、人员的素质乃至市场的机遇而言完全具备了产生产业变革的一切条件。 与美国相比较，在人工智能的许多领域中国团队的表现也可以说是不逞多让。 就人工智能的技术层面而言，中国的工程师与全球最好的技术团队正处于同一个起跑线上。 时不我待，中国的工程师是有机会在这个领域大展身手的。 不过值得注意的是，要切忌两点：一是好高骛远，盲目与国外攀比。 毕竟积累有长短，术业有专攻，我们要立足于已有的积累，寻求逐步的突破。 二是一拥而上，盲目追求市场的风口。 人工智能的工程化需要大量的基础性的积累，并非一蹴而就简单复制就可以成功。 中国的科研技术人员在人工智能领域的成就有目共睹。 在王咏刚的一篇文章里面，他统计了从2013年到2015年SCI收录的“深度学习”论文，中国在2014年和2015年超已经超过了美国居于领跑者的位置。 另外一让我感到惊讶的事情，Google的JeffDean在2016年发表过一篇名为《TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning》的论文。 文章的22个作者里面，明显是中国名字的作者占已经到了1/5。 如果要列举中国人/华人在人工智能领域里的大牛，吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏……很容易就可以说出一大串。 对于中国来说目前的当务之急是人工智能技术的产业化，唯有如此我们才可以讲科研／智力领域的优势转化为整体的、全面的优势。 在这一点上，中国是全球最大的消费市场以及制造业强国，我们完全有机会借助市场的优势成为这个领域的领先者。 硅谷创新企业硅谷虽然去过许多回，但一直无缘在那里长期工作。 在人工智能领域的市场我们听到的更多是围绕Google、Apple、Intel、Amazon这样的一些大型科技公司的一举一动。 但是在美国市场上还有一大批小型的创业企业在人工智能这个领域有惊艳的表现。 仅以硅谷区域的公司为例：Captricity，提供了手写数据的信息提取；VIVLab，针对语音识别开发了虚拟助手服务；TERADEEP，利用FPGA提供了高效的卷积神经网络的方案；还有提供无人驾驶解决方案的NetraDyne。 这个名单还可以很长，还有许许多多正在利用人工智能技术试图去创造历史的团队正在打造他们的梦想。 这些团队以及他们正在专注的领域是值得我们去学习和体会的。
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