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第102章、開始新課題，新挑戰（1 / 3）

任碧帆在期刊論文投稿完成后，開始想要做新課題。耿爽和王真幫助她，在計算機系科研室入座；

在四月底，任碧帆把手頭的期刊投稿，已經做完了。

她作為第一作者的期刊論文已經投出去了。

她順便把江天毅第一作者的那篇期刊投稿，也一并做完了，江天毅在他爸爸出事之前，把技術部分的東西，基本完工了，任碧帆后來加工了一部分技術，并且完成了英文寫作。

所以，她作為第二作者的期刊論文，也投了出去。

任碧帆在投稿完成后，開始想要做新課題。

她想，她不適合開始新的硬件產品的那種課題。這需要開發版、硬件支持，等等。

她的導師，自己資金有限，也沒有工業界的大手筆的項目，所以不現實。

所以，她決定，還是以軟件為主，數據和算法為主，盡量利用手上的數據，挖掘出更多的寶貝。

任碧帆覺得，耿爽搞來的數據，還有她和江天毅補充的數據，目前只是被她和江天毅用來了做了電路的故障診斷，這個，似乎并沒有把數據的價值，發揮到極致。

她認為，這些數據，不僅僅可以用來做診斷，還可以用來幫助做電子電路的優化，還有電子電路的設計。

就是說，讓這些數據，來幫助電路優化，還有電子設計這項工作的本身。

傳統的電子設計，工程師自己先設計和嘗試了幾種，做有限的嘗試，器件的組合，參數的配置，然后，從中選一種。

可是，世上這么多的工程師，還有許多現成的電路。

如果把這些已經嘗試過的，知道的，在數據集合裏面，然后充分利用這些歷史和數據，就可以不僅僅幫助工程師做電子設計，還能提升設計出來的電路的性能。

任碧帆可以做編程算法，從這些海量的數據中，歸類不同的場景，來推薦，匹配，最佳的器件組合，和最優的參數配置。

這樣，可以大大縮短電子設計工程師設計所需要的時間，提升工程師做設計的效率。

比如，做一個節能電路。

一個傳統工程師，可能嘗試了十種設計，計算比較后，選了一種最好的。

任碧帆認為，如果她利用程序編程和算法，在現有的數據裏面，可以看到成千上萬的節能電路，運行程序，可以計算上萬種、幾十萬種的設計的可能結果和性能。

她還可以分類，分場景，比如：

外界溫度很高的時候，哪幾種設計最節能；

外界溫度很低的時候，哪幾種設計最節能。

算法給出推薦以后，工程師再來手工精挑細選一下。

這個過程，就像之前，任碧帆、江天毅、胡廣言，自己不斷的學習電路，積累越來越多的模塊，和歷史上他人用過的好的電路設計。然后，來幫助自己做今后的設計。

他們的這個學習過程，和利用學習，來幫助今后的設計，這整個過程，可以讓機器學習、人工智能來做類似的事情，完成類似的整個工程。

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