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先进计算机辅助 I 规划和... - DTIC
专家系统一方面将允许决策者越来越自动化或由非专业人员控制，另一方面将通过及时提供信息和快速评估替代战略大大扩展军事指挥官的能力。在个人面临人身危险的情况下，此类设施变得更加重要。现在，计算机架构有望通过使用并行处理和系统网络等技术来促进高速处理甚至“彼得”量的数据。
健康医学教育中的计算机
a。 80％的互联网用户在线寻找健康信息b。 Medscape的专业网站Emedicine提供了所有主要疾病及其管理的专业摘要。收集，例如最新和c。 OVID提供了综合访问该机构d的期刊和书籍的访问权限。选择订阅。e。电子病历（EMR）有可能成为许多信息的服务点学习工具。f。在患者护理的背景下，EMR支持“恰好在 - 时间学习”。g。一些EMR产品支持第三方知识产品的界面。一个示例Infobuttons提供了一个信息系统（例如EMR）到提供相关信息的其他资源的特定于上下文特定链接。
用计算机视觉和人工智能革新医学成像
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年，Seema Bhatnagar，Priyanka Narad，Rajashree Das，Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9
加利福尼亚大学，伯克利大学电气工程与计算机科学系EECS EECS 40秋季摘要
加利福尼亚大学伯克利工程学院2003年秋季第40周的第8周摘要（通过Farhana Sheikh）电路分析涉及非线性元素§§由于PN连接在本质上是非线性的，因此由PN连接分析产生的电路元素很复杂：例如。i d = i s [exp（qv d /kt）-1]§我们通常通过采用简化的非线性设备模型来简化分析（例如< /div>理想的二极管模型，大信号二极管模型）§图形方法还可以帮助用非线性元素完美整流器模型（理想二极管）分析电路的I-V特征，用于完美的直流或理想二极管的I-V特征。如果相对于所示的参考方向跨二极管施加了负电压，则二极管不会导致任何电流，并且二极管的行为作为开路。二极管被称为“反向偏见”。如果将正电流应用于二极管相对于参考方向，则二极管的行为作为短路，并通过零电压下降的任何电流。
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
CSCI5370.pdf - 香港中文大学计算机科学与工程系
课程：CSCI5370 课程 ID：002640 生效日期：2024-07-01 Crse 状态：有效 审批状态：已批准 [ 新课程 ] 量子计算 量子計算 本课程介绍量子计算中的以下主题：1.量子计算和通信模型；2.量子算法及其局限性；3.其他主题（量子通信、量子密码学、量子证明、量子纠错、量子霸权）。
大脑计算机界面
英国研究人员卡顿（1）在1875年设法测量了兔子和猴子大脑中的自发电活动，1924年，德国神经精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）首次通过人头皮肤获得了贝伊（Bey）的电记录。汉斯·伯杰（Hans Berger）于1929年发表了这项研究（2）。Hans Berger在第一批记录中定义了Alpha（8-13 Hz）和Beta（15-30 Hz）的波，并将此电气记录称为“脑电图”（EEG）。大脑中的神经细胞与电连接相互通信，并且在获取细胞记录时，可以测量突触后的抑制剂，退出器突触电位后出口并最终导致动作电位。当有效电极连接到头骨上并作为第二电极中的参考电极连接时，测量该电极下神经细胞的所有电气集体活性。这些记录在大脑头皮上拍摄的记录是不正确的复杂信号。这些信号取决于人类的瞬时大脑活动，时间，频率和拓扑差异。汉斯·伯格（Hans Berger）表明，即使在第一次记录期间，枕骨闭嘴，大脑的视觉区域，阿尔法波也有所增加。在Alpha和Beta波之后，1936年，Walter（3）定义了Delta（0.5-3.5 Hz）和TETA（4-7 Hz）波，所有频带在1938年被命名为Gamma波（4）。今天，在许多书籍中，这些频带已成为任务说明
