Monte Carlo方法是一種應(yīng)用隨機(jī)數(shù)來進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬的方法,通過對(duì)所研究系統(tǒng)進(jìn)行隨機(jī)觀察抽樣并對(duì)樣本值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,來得到所研究系統(tǒng)的某些參數(shù)。
當(dāng)生成式 AI 的熱度從實(shí)驗(yàn)室走向應(yīng)用前線,問題也變得更加具體:AI 在傳統(tǒng)行業(yè)到底怎么落地?門檻是否太高?它會(huì)不會(huì)只是一個(gè)“看上去很美”的概念?上月底,GenAI Assembling 聯(lián)合阿里云,在硅谷 Menlo Park 舉辦了一場(chǎng)主題為「AI is Nothing Without Non-tech People」的線下對(duì)談。三位深耕AI與傳統(tǒng)行業(yè)融合的明星創(chuàng)業(yè)公司CEO,以及來自阿里云北美的資深架構(gòu)師,從客戶案例、產(chǎn)品設(shè)計(jì)到行業(yè)趨勢(shì),帶來了一場(chǎng)既接地氣又信息密度極高的分享。
在半導(dǎo)體技術(shù)持續(xù)向納米級(jí)乃至埃米級(jí)邁進(jìn)的今天,芯片集成度不斷攀升,內(nèi)部結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜。在芯片的全生命周期中,失效問題難以避免,而 Hot Spot 技術(shù)已成為產(chǎn)品工程師破解芯片失效謎團(tuán)的關(guān)鍵利器。該技術(shù)聚焦于芯片內(nèi)部因各種缺陷引發(fā)的過熱或異常電流密度區(qū)域,精準(zhǔn)定位潛在故障點(diǎn),為后續(xù)深入分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。