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计算机：一台神奇的机器
单个中央设备，称为集线器。集线器可以是计算机集线器，有时也可以是交换机。集线器控制此网络的功能。任何需要从一台计算机传输到另一台计算机的信息都必须通过中央集线器。这种类型的网络很容易设置，但如果中央连接点发生故障，整个网络就会停止工作。但是，当电缆发生故障时，只有一台计算机会受到影响，而不会影响整个网络。
计算机：一台神奇的机器
(e) 高级语言也称为第三代语言。它是在汇编语言之后发展起来的。这些语言类似于英语，一个单词就可以向计算机传达一组指令。汇编语言程序需要汇编程序将其转换为机器语言程序。高级语言程序还需要编译器和/或解释器将其转换为机器语言。高级语言的优点如下：
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
优先于其他。大多数科学家可能同意，他们宁愿花时间做科学研究，也不愿担心词语含义的争论。然而，计算和神经科学的哲学家们更乐意担心词语的含义；不是因为它本身很有趣，而是因为它可以阐明我们在仔细思考和有效交流大脑时提出的假设。这在认知科学、计算机科学、神经科学等跨学科领域尤其重要，在这些领域，审问我们的概念可以成为一种富有成效的方式，让来自不同领域的研究人员走到一起，避免各说各话。这里将论证大脑可能是字面意义上的计算机，而不仅仅是比喻意义上的计算机。这需要经验标准来确定什么使物理系统成为计算系统。这些标准超越了理论计算机科学的概念和数学资源；这里将开发一组候选标准。有了这些标准，我们将看到大脑如何成为一台真正的计算机，尽管可能不是一台数字计算机。这里概述的物理计算说明既显示了不同类型的计算（例如数字、模拟和其他类型）的不同之处，也显示了它们都算作真正的计算类型的原因。综合起来，这些考虑表明大脑可以真正地进行计算，而它是否这样做则是一个经验性的说法。此外，虽然模拟计算是一种真正的计算类型，但它与数字计算在神经科学家、认知科学家和理论计算机科学家看来存在一些不明显的不同。我们将讨论其中一些差异。
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
人们通常认为大脑和计算机之间的关系只是一种比喻。然而，真正的计算系统几乎可以在任何媒介中实现；因此，人们可以认真对待大脑确实可以计算的观点。但是，如果没有经验标准来判断什么使物理系统真正成为计算系统，计算就仍然是一个视角问题，尤其是对于那些没有明确设计和设计为计算机的自然系统（例如大脑）。从真实的物理计算机示例（模拟和数字、当代和历史）中考虑，可以清楚地知道这些经验标准必须是什么。最后，将这些标准应用于大脑表明了我们如何将大脑视为计算机（可能还是模拟计算机），这反过来又阐明了这一说法既具有启发性又可证伪。
一家公司。 一台设备。 可靠数据。
警告：不要尝试根据获取的数据进行自我诊断或自我治疗。不适合在 MRI 环境中使用。已知对粘合剂或水凝胶有皮肤过敏或超敏反应的患者可能会出现反应。患者应咨询其医疗保健专业人员，选择最适合其需求的 BodyGuardian MINI Strip 或替代电极。请仅将 BodyGuardian MINI Strip 或替代电极贴在完整、干净的皮肤上。请勿贴在开放性伤口、病变、感染或发炎区域上。BodyGuardian MINI Strip 仅供单个患者使用。该设备不可与高频 (HF) 手术设备或除颤器同时使用。植入有源植入式医疗设备（例如心脏起搏器）的患者在使用前应咨询主治医生或医生。当使用蓝牙模式连接的 MINI ECG 监视器（在 MINI Plus 配置中）时，监视器应保持在距离配套设备（智能手机） 10 英尺（约 3 米）以内，以方便无线通信。为避免触电和电磁干扰的危险，与 ECG 传感器一起使用的计算机和相关设备应符合 IEC/EN 60950（IT 和办公设备安全）或 EN60601-1（医疗电气设备安全）标准。如果在患者环境中使用不符合 IEC/EN 60601-1 要求的计算机，则必须使用符合要求的隔离变压器插入计算机和外围设备。CRM-1424006-AA
Google已构建了一台量子计算机。现在是什么？
已使用超导电路量子台实现。还有多个其他候选物理平台可以构建量子计算机，其中我们很快就会看到类似强大的机器。被困的离子和中性原子平台非常先进。光子量子计算机也有很多有趣的进展。smiconductor-量子点量子仍在积极地进行。所有这些技术都在学术界和工业中正在进行积极发展。
IBM 希望建造一台 100,000 量子比特的量子计算机
在量子机器上运行的软件也至关重要。“我们希望尽快创建这个行业，而做到这一点的最佳方式是让人们开发出与我们的传统软件库相当的东西，”Gambetta 说。这就是为什么 IBM 在过去几年里一直致力于将其系统提供给学术研究人员，他说：IBM 的量子处理器可以通过云使用定制的接口投入使用，而这些接口只需要对量子计算的技术细节有最低限度的了解。他说，已经有大约 2,000 篇关于使用该公司量子设备的实验的研究论文：“对我来说，这是创新正在发生的一个好迹象。”
认识AI
● AI 需要耗费大量的运算资源，例如： Google 可以使用AI 成功辨识照片上的猫，在成功之前让AI 观看了20000000 张有猫的照片，没有高效能硬体的帮助，这样的训练过程必须耗费10 年以上。 ● 由于CPU 制程的进步，再加上用来产生3D 图形的GPU ，使得AI 获得了空前的成功。例如： AlphaGo 从国小的棋力进步到打败世界冠军，只花了短短2 年的时间，当时使用了176 颗GPU ，是一台超级电脑。 ● 2017 年Google 发明了专门为AI 优化的TPU 来取代GPU ，目前只要一台搭载4 TPU 的个人电脑，搭载AlphaZero AI ，训练3 天就可以打败AlphaGo 。