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虽然据亨斯曼的知识，本出版物中包含的信息和建议是准确的，截至出版日期，本文中没有任何内容（除了上述关于符合符合亨斯曼提供给买家的规范的符合规格的范围外，都应将其视为任何形式的代表性或保证，包括任何特定的权利，包括任何特定的授权，不限于符合任何权利，而不是限制了任何权利，否则有保证的性能，而不是符合任何权利的权利。或对先前描述或样本的质量或通信的保证，买方承担使用这种产品所产生的所有风险和责任，无论是单独使用还是与其他物质结合使用。此处提出的任何陈述或建议都不得解释为任何产品对购买者或用户的特定应用或侵犯任何专利或其他知识产权的适用性的表示。买方有责任确定此类信息和建议的适用性以及任何产品出于其自身目的的适用性，并确保其对产品的预期使用不会侵犯任何知识产权。产品可能是或变得危险。买方应从亨斯曼那里获取材料安全数据表和技术数据表，其中包含有关产品危害和毒性的详细信息，以及适当的运输，处理和存储程序，并应遵守所有有关政府法律，法规和标准与处理，使用，使用，存储，分配，分配，分配以及对产品的处理，并遵守所有适用的政府法律，法规和标准。买方还应采取所有必要的步骤，以充分告知，警告和熟悉其员工，代理，直接和间接的客户和承包商，他们可能会处理或暴露于与安全处理，使用，存储，运输，运输和接触产品以及对产品以及产品以及产品的容器或设备的所有危害以及适当的程序以及适当的程序以及适用的产品以及适用的产品，以及该产品的产品，以及该产品的产品或销售的产品。请注意，产品可能因国家 /地区而异。如果您有任何疑问，请联系您当地的Huntsman代表。
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
CS Peirce 和计算作为可自动化的符号学
马丁·欧文 传播、文化与技术项目 乔治城大学，华盛顿特区 irvinem@georgetown.edu CS Peirce 和计算作为可自动化的符号学 美国符号学学会会议论文的扩展版本，2016 年 9 月。 （这是出版前的草稿，仅供参考。欢迎评论和讨论。） [霍布斯的] 一篇著名论文名为《逻辑或计算》，虽然并非所有的推理都是计算，但数值计算肯定是推理。但是计算机器每天都在使用；巴贝奇的分析引擎将在数学上取得相当大的成就。其他逻辑机器也被建造出来。所有这些仪器都进行推理；这些推理受逻辑规则的约束。-- CS Peirce，《微小逻辑》（1901 年） 由阿兰·图灵构想并由约翰·冯·诺依曼发明的存储程序计算机打破了表示事物的数字和执行事物的数字之间的区别。我们的宇宙将永远不同。 --乔治·戴森，《图灵大教堂》（2012 年） 本文是从皮尔士符号学视角研究计算、符号系统、符号认知和技术中介历史的一项大型研究的一部分。作为在计算学科和人文学科之间架起桥梁的一步，本文将介绍一种新方法，用于详细重新描述计算过程作为自动符号学的实现，以及数字媒体工件作为人类符号系统文化史中技术中介连续体内的表示。1 我建议综合认知科学、语言学、计算理论、符号学和信息哲学研究的交叉方向，将人文学科与技术和科学领域的知识形成统一起来，围绕人类符号认知、符号系统、意义生成和任何物理或技术结构中的信息表示等关键问题。在这种更大的背景下解读皮尔士的后期著作，我认为，计算、软件和数字媒体最好被理解为人类符号认知的产物，因此，它们是人类符号系统中介的长期实施的累积结果。现在所有证据表明，符号认知是人类的核心操作系统（我称之为 OS Alpha，OS A），人类社会已将其扩展到具有复杂历史的多种物理基础和技术中介中。
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本文所描述的产品的销售（“产品”）遵守Huntsman Advanced Materady LLC的一般条款和条件，或其适当的会员（包括huntsman Advanced材料（欧洲）BVBA），Huntsman Advanced Americas Inc.或Huntsman Advance Americas Inc.或Huntsman Advanced Materady（Hong Kong）Ltd.（“ Huntsman”）。以下是购买者的文件。猎人保证，在交货时，所有出售给买方的产品均应符合亨斯曼提供给买方的规格。虽然据亨斯曼的知识，本出版物中包含的信息和建议是准确的，截至出版日期，本文中没有任何内容（除了上述关于符合符合亨斯曼提供给买家的规范的符合规格的范围外，都应将其视为任何形式的代表性或保证，包括任何特定的权利，包括任何特定的授权，不限于符合任何权利，而不是限制了任何权利，否则有保证的性能，而不是符合任何权利的权利。或对先前描述或样本的质量或通信的保证，买方承担使用这种产品所产生的所有风险和责任，无论是单独使用还是与其他物质结合使用。此处提出的任何陈述或建议都不得解释为任何产品对购买者或用户的特定应用或侵犯任何专利或其他知识产权的适用性的表示。产品可能是或变得危险。买方有责任确定此类信息和建议的适用性以及任何产品出于其自身目的的适用性，并确保其对产品的预期使用不会侵犯任何知识产权。买方应从亨斯曼那里获取材料安全数据表和技术数据表，其中包含有关产品危害和毒性的详细信息，以及适当的运输，处理和存储程序，并应遵守所有有关政府法律，法规和标准与处理，使用，使用，存储，分配，分配，分配以及对产品的处理，并遵守所有适用的政府法律，法规和标准。买方还应采取所有必要的步骤，以充分告知，警告和熟悉其员工，代理，直接和间接的客户和承包商，他们可能会处理或暴露于与安全处理，使用，存储，运输，运输和接触产品以及对产品以及产品以及产品的容器或设备的所有危害以及适当的程序以及适当的程序以及适用的产品以及适用的产品，以及该产品的产品，以及该产品的产品或销售的产品。
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本文所述的产品（“产品”）的销售受亨斯曼高级材料有限责任公司的一般条款和条件，或其适当的会员（包括无限制的亨斯曼高级材料（欧洲）BVBA），亨斯曼高级材料Americas LLC或Huntsman Advance Americas LLC或Huntsman Advanced Materady（Hong Kong）Ltd.（“ Huntsman）”（“ Huntsman”）。以下是购买者的文件。Huntsman保证，在交货时，出售给买方的所有产品均应符合Huntsman提供给买方的规格（如果有）。虽然据亨斯曼的知识，本出版物中包含的信息和建议是准确的，截至出版日期，本文中没有任何内容（除了上述关于符合符合亨斯曼提供给买家的规范的符合规格的范围外，都应将其视为任何形式的代表性或保证，包括任何特定的权利，包括任何特定的授权，不限于符合任何权利，而不是限制了任何权利，否则有保证的性能，而不是符合任何权利的权利。或对先前描述或样本的质量或通信的保证，买方承担使用这种产品所产生的所有风险和责任，无论是单独使用还是与其他物质结合使用。此处提出的任何陈述或建议都不得解释为任何产品对购买者或用户的特定应用或侵犯任何专利或其他知识产权的适用性的表示。产品可能是或变得危险。买方有责任确定此类信息和建议的适用性以及任何产品出于其自身目的的适用性，并确保其对产品的预期使用不会侵犯任何知识产权。买方应从亨斯曼那里获取材料安全数据表和技术数据表，其中包含有关产品危害和毒性的详细信息，以及适当的运输，处理和存储程序，并应遵守所有有关政府法律，法规和标准与处理，使用，使用，存储，分配，分配，分配以及对产品的处理，并遵守所有适用的政府法律，法规和标准。买方还应采取所有必要的步骤，以充分告知，警告和熟悉其员工，代理，直接和间接的客户和承包商，他们可能会处理或暴露于与安全处理，使用，存储，运输，运输和接触产品以及对产品以及产品以及产品的容器或设备的所有危害以及适当的程序以及适当的程序以及适用的产品以及适用的产品，以及该产品的产品，以及该产品的产品或销售的产品。
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2D 材料能否弥合神经形态之间的差距？
神经形态计算广义上指使用非冯·诺依曼体系结构来模拟人脑的学习过程。术语“冯·诺依曼体系结构”表示任何存储程序计算机，由于它们共享一条公共总线，因此获取指令和数据操作可能不会同时发生，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即在单独的内存和计算块之间进行耗能和耗时的数据传输。这种瓶颈限制了计算系统执行数据密集型任务的能力，随着现代机器学习模型的出现，对数据密集型任务的需求只会越来越大。此外，最近的一份报告显示，在“过度参数化模式”下运行的高度复杂的神经网络不会对训练数据中的虚假趋势进行过度拟合，而是比复杂度较低的神经网络对未知数据表现出更好的泛化能力 [ 1 ]，这促使模型参数数量自 2015 年以来逐年呈指数增长，训练数据集的大小自 1988 年以来也呈指数增长 [ 2 , 3 ]。具体来说，过去十年见证了从 ResNet-50（> 10 7 个模型参数）到生成式预训练 Transformer 3（GPT-3）（> 10 11 个模型参数）的模型，以及从 ImageNet（~10 6 张图像）到 JFT-3B（> 10 9 幅图像）的数据集。通过克服电子通信、时钟、热管理和电力输送方面的瓶颈 [2]，神经形态系统带来了可扩展硬件的希望，可以跟上深度神经网络的指数增长，从而让我们定义了神经形态计算的第一个主要方向：“加速”。那些关注加速的神经形态系统是为了提高现有机器学习模型的速度和能效而构建的，并且往往会产生相对直接的影响。一个常见的例子是深度神经网络前向传递中用于向量矩阵乘法 (VMM) 的交叉阵列。相比之下，我们将神经形态计算的第二个主要目标定义为“实现”，即在非冯·诺依曼架构中实现人类神经生物学功能。第二个目标的影响将比第一个目标更滞后，但代表了下一代机器学习模型的硬件实现，在脉冲神经网络 (SNN)、赫布学习和霍奇金-赫胥黎神经元模型领域取得了进展。
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