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利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
杰拉尔德·冯克中将
自 2024 年 10 月 1 日起 担任德国联邦国防军支援司令部司令 2021 – 2024 担任德国联邦国防军后勤司令部司令，埃尔福特 2016 – 2021 担任德国联邦国防部规划一部部长，位于波恩 2015 – 2016 担任德国联邦国防军后勤司令部副司令，位于埃尔福特 2012 – 2015 担任德国联邦国防部 Plg III 2，（规划实施）处处长，位于波恩 2009 – 2012 担任德国联邦国防军作战司令部 J4 部部长，位于施维洛塞 2008 – 2008 担任国际安全援助部队特派团德国武装部队技术顾问组 (GAFTAG) 负责人和位于喀布尔的阿富汗国民军后勤学校高级导师 2007 – 2008 2007年 参加第109届在罗马2005年北约国防学院的高级课程，2003年邦恩（Bonn）的副官2003 - 2005年，战斗机轰炸机翼技术组的指挥官2000 - 2003年，2000 - 2003年，国防部联邦国防部的顾问，Fül i ii 2（空军设备计划）在BONN 1998 - 2000年的COLEN-2000-1998-1996-1996-1996-n-1996-n-n-1996-n-en-nir the Mires w- 1996年汉堡的R指挥与参谋学院1994年至1996年，1991年Cologne-Wahn的Air Force Materiate Office tornado和Eurofighter武器系统的电子战系统部负责1991 年 莱希菲尔德战斗轰炸机第 32 联队电子工程技术官员 1984 – 1987 年 电子工程学习（大学）1983 年在慕尼黑联邦国防军大学毕业，随后进入德国联邦国防军，在罗特分别接受空军基础训练和军官训练菲尔斯滕费尔德布吕克
博士約翰·冯·諾伊曼
约翰·冯·诺依曼博士在美国弹道导弹计划的发展中发挥了关键作用。1953 年，他成为空军战略导弹评估委员会主席。该委员会就该部门管辖的所有导弹项目向空军部长提供建议和推荐。1954 年，他担任 ATLAS（后来的 ICBM）科学咨询委员会主席，负责监督 ATLAS 的进展并寻求加快导弹的开发。作为两个委员会的主席，冯·诺依曼博士提出了使用弹道导弹运载核武器的可行性。他认为苏联在洲际弹道导弹的发展方面具有优势，并预测到 20 世纪 50 年代末美国和苏联之间的导弹差距将非常明显。在没有更多资金的情况下，可投入使用的ATLAS洲际弹道导弹的研发最早也要到1963年才能完成。在冯·诺依曼委员会的建议和特雷弗·加德纳（时任美国空军研究与发展助理部长）的劝说下，美国加快了导弹计划的推进速度，并于1958年12月成功发射了一枚ATLAS导弹。
冯德莱恩委员会的成就
此外，在 2024 年 9 月风暴“鲍里斯”造成中欧和东欧洪水以及同月葡萄牙发生山林大火之后，委员会于 2024 年 10 月提议调动凝聚政策基金和农村发展基金，支持成员国应对气候相关灾害的社会和经济后果。拟议的立法修正案将赋予成员国更多灵活性，可使用部分凝聚政策基金修复受气候相关灾害损坏的基础设施和设备，提供基本物质援助，确保充分获得医疗保健，并暂时支持短期工作计划的融资。由于对欧洲农业农村发展基金提出的其他修改，成员国还将有更大的灵活性来支持受气候相关灾害影响的农民、森林持有者和企业。
连体双胞胎：人工智能与计算机科学的发明
人们普遍认为，现代计算机本身就是一台思维机器，它处在即将被冠以控制论的丰富内容之中，这一点比人们通常认为的要多得多。现代计算机的基本架构以从可寻址高速存储器中检索数字编码指令为中心，最早在约翰·冯·诺依曼的《EDVAC 报告初稿》中描述。冯·诺依曼在 1945 年初撰写这份材料时，正忙于与一个试图成立“目的论学会”的团体进行讨论，以探索生物体和机器实质上等同的激进思想。冯·诺依曼用生物学术语“神经元”描述了数字计算机逻辑的构建块，后来被称为门。这一说法受到沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨工作的启发，他们断言，真正的神经元就像二进制开关一样工作，因此在功能上等同于图灵机和形式逻辑中表达的语句。冯·诺依曼进一步利用生物学隐喻，将他计划中的计算机的组成部分称为器官，将其内部存储单元称为内存。
Neumann-1958 计算机与大脑.pdf
约翰·冯·诺依曼（/vɒn ˈnɔɪmən/；匈牙利语：Neumann János Lajos，发音为 [ˈnɒjmɒn ˈjaːnoʃ ˈlɒjoʃ]；1903 年 12 月 28 日 - 1957 年 2 月 8 日）是一位匈牙利裔美国数学家、物理学家、计算机科学家、工程师和博学者。冯·诺依曼被普遍认为是他那个时代最重要的数学家，被称为“伟大数学家的最后代表”；他将纯科学和应用科学融为一体。他在许多领域做出了重大贡献，包括数学（数学基础、泛函分析、遍历论、表示论、算子代数、几何、拓扑和数值分析）、物理学（量子力学、流体动力学和量子统计力学）、经济学（博弈论）、计算机（冯·诺依曼架构、线性规划、自复制机器、随机计算）和统计学。
2025 计划 - 诺和诺德平台
以患者为中心的治疗方法在研究和实践中比以往任何时候都更为重要。例如，副总干事于 2024 年 10 月召开的秋季会议就以“以人为本”为座右铭，充分证明了这一点。这种方法始终牢牢扎根于诺和诺德的 DNA 中，并塑造了 novo 学院的培训理念。因为以患者为中心也意味着全面地看待他们。多年来，我们一直以对糖尿病、肥胖症和其他慢性病患者的整体看法提供服务。在下一个培训年，我们将再次深化这种方法，举办针对患者的文化和性别差异的新研讨会。
沙丘背后的非交换性
我将讨论冯诺依曼代数上映射的绝对膨胀概念，主要关注具有附加模块性条件的 B(H) 上的映射。这一概念最近由 C. Duquet 和 C. Le Merdy 定义和研究。他们描述了可膨胀 Schur 乘数的特征。我们通过将 Schur 乘数要求替换为任意冯诺依曼代数上的模数（而不是最大阿贝尔自伴代数）来扩展结果。此类映射的特征是存在一个称为辅助算子的迹冯诺依曼代数 ( N , τ ) 和某个幺正算子。不同类型的辅助算子（阿贝尔、有限维等）导致了局部、量子、近似量子和量子交换可膨胀映射的定义，我将讨论这些类型之间的关系。研究不同类型膨胀的动机来自量子信息论。我将解释 QIT 和可膨胀映射之间的相互关系。
神经形态计算中的新兴材料
五十多年来，冯·诺依曼体系结构的灵活性（其中来自离散内存单元的数据作为操作和操作数到达专用计算单元）推动了系统性能的指数级提升。这些计算系统需要在执行计算任务期间高速来回传送大量数据。但是，随着设备缩放因功率和电压考虑而放缓，在内存和计算单元之间所谓的“冯·诺依曼瓶颈”上传输数据所花费的时间和能量已成为问题。这些性能瓶颈和明显的面积/功率效率低下对于以数据为中心的应用尤其不可避免，例如实时图像识别和自然语言处理，其中最先进的冯·诺依曼系统努力匹配普通人的表现。我们正处于人工智能 (AI) 和认知计算革命的风口浪尖，算法的进步使得深度神经网络 (DNN) 在模式识别、游戏、机器翻译等许多任务上接近甚至超越人类的表现。