为的想法，是要以上步骤完全缩减到一步到位，在对象库中集成完成某一特定类任务的一级芯片架构，即为容器，然后是二级架构即为组，然后依次往下划分……
    操作者只需要将进行简单的组合，经过对已有结构的简单修补删减之后，就能直接进入仿真环节。
    这也是这款EDA软件单纯只是为了设计各类AI芯片的原因。
    如果要用这种傻瓜方式设计通用芯片，宁为就算真把头发耗光，也不可能解决得了傻瓜式操作这一难题。
    但在AI芯片领域却是能做到的。
    就目前AI领域的情况来说，所谓智能算法一是快速寻求最优解的过程。这些算法通过模拟一些自然过程，来解决复杂工程问题。
    还有基于数据的机器学习，主要是从已知数据出发用来对未知数据进行预测的规律等等。
    所以宁为的设计理念很简单。
    比如首先搭载一个标准的卷积神经网络学习的容器，然后在子分类下方融入各种机器视觉类别的组，比如图片识别、人脸识别、进阶的表情识别、手势识别等等。
    让组设计可以相对科学的排列成群，解决特定任务。
    操作者只需要输入自己想设计的芯片类型，首先就会跳出对象库中的容器框架
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