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人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
布雷特·A·赛德尔博士 - 海军部长
开发和收购 Brett Seidle 博士担任海军研究、开发和收购 (ASN RD&A) 助理部长的首席文职副手。在此职位上，他负责监督和制定海军和海军陆战队在造船、航空、太空、武器系统和通信系统方面的研究、开发和收购/维持计划。ASN RD&A 的职责包括监督 100,000 多名员工，并管理海军部全球收购系统的运营，每年的义务超过 1550 亿美元。他曾担任 ASN (RD&A) 下属的海军研究、开发、测试和工程 (DASN (RDT&E)) 副助理部长，负责对与 RDT&E 预算活动、科学和工程、高级研究与开发、原型设计和实验以及测试和评估有关的所有事务进行行政监督。他还负责监督和管理海军研究与发展机构部，该机构包括海军实验室、作战中心、海军研究办公室、海军研究生院和 5 个大学附属研究中心。他曾担任海军水面作战中心 (NSWC) 和海军水下作战中心 (NUWC) 的执行主任，该中心拥有 29,000 多名员工。NAVSEA 作战中心约占海军工程和科学专业知识的 30%，由 10 个梯队（四级作战中心部门和两个梯队五级指挥部）组成。在 NAVSEA 任职期间，Seidle 博士还被调任 21-22 财年 SEA 04 工业运营执行主任，领导和指导国家公共和私人造船厂的维护、现代化和新建工程，负责管理超过 37,000 名员工。
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旋转l特殊研讨会
di效力MRI利用水分子不同的运动来创建反映生物组织微结构的图像，以类似于虚拟活检的非侵入性方法。最初通过实现早期诊断和有效的干预措施，这种创新最初彻底改变了急性脑缺血的管理。随着时间的流逝，DI效率MRI已成为临床和研究环境中的基石，为组织完整性，结构异常和早期发现其他模式的变化提供了关键的见解。它在研究和医学方面有广泛的应用，尤其是在神经病学和肿瘤学用于癌症检测和治疗监测中。在不同的使用成像中的显着开发是二量张量成像（DTI），它允许在3D中映射脑白质连接。该技术在开放精神病学的新研究途径的同时，对脑部疾病，神经发生和衰老提供了更深入的了解。概括，扩散框架还将大脑功能和相对论理论的概念联系起来，提出意识是从大脑的4D连接组中作为5D全息构造而产生的，将神经活动与相对论的时空框架融合在一起。这些关键概念即将使用新开发的11.7T MRI扫描仪探索，从而实现了人脑的介绍成像。该扫描仪已成功捕获了大脑的体内图像前所未有的，没有观察到不良影响。这一突破为神经科学社区提供了一种强大的工具，可以以新的规模研究神经退行性和精神疾病。通过促进我们对大脑结构和功能的理解，该项目表明了超高领域MRI解决脑部疾病复杂性的潜力，从而进一步促进了科学知识和医学实践。
杰克·C·加特赛德博士
直接在复杂的物理系统中实施机器学习正在成为解决此问题的一种有吸引力的低能耗解决方案 2 。所谓的“神经形态计算” 3 从大脑中汲取灵感，将计算迁移回最初启发人工智能的复杂物理系统 4 。纳米磁阵列是神经形态硬件的理想候选者。它们被动存储信息、提供记忆，并通过磁振子 5 （它们的集体 GHz 动力学）执行复杂的非线性处理。值得注意的是，现代软件神经网络的数学源自物理学家在 1970 年代开发的理论框架，用于描述强相互作用磁网络 6 ，纳米磁体和神经网络架构之间具有很大的协同作用。早期的机器学习社区采用了这些框架（最初称为 Hopfield 网络 7 ），并对其进行了调整和完善，形成了今天的人工智能。我在伦敦帝国理工学院的团队（特别是 Kilian Stenning 博士和 Will Branford 博士）最近设计了世界上第一个功能齐全的神经形态计算机，它由一种称为“人造自旋冰”的特定纳米磁网络 8 构建而成。在这次演讲中，我将向大家介绍这个系统、我们最近的进展 9 和新发展。