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1. 计算机基础知识─概述
诊断系统 - 计算机用于收集数据和确定疾病原因。 实验室诊断系统 - 所有测试均可通过计算机完成并生成报告。 患者监测系统 - 用于检查患者是否有异常体征，如心脏骤停、心电图等。 医药信息系统 - 计算机用于检查药品标签、有效期、有害副作用等。 手术 - 如今，计算机也用于手术。
计算机的定义是电子设备，...
2。仅读取内存（ROM）：ROM代表仅阅读的内存，其名称源于以下事实：尽管可以从这种类型的计算机内存中读取数据，但通常无法将数据写入其中。这是一种非常快速的计算机内存类型，通常安装在主板上的CPU附近。rom是一种非易失性内存，这意味着即使没有收到电源的功率，也可以在记忆中存储的数据仍然存在于内存中，例如计算机关闭。从这个意义上讲，它类似于辅助内存，该内存用于长期存储。ROM通常包含“ Bootstrap Code”，这是计算机需要执行的基本指令集，以了解存储在辅助内存中的操作系统，并将部分操作系统加载到主内存中，以便它可以启动并准备好使用。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
人机交互范例 - DTIC
但是现在，尽管文字处理尚未完成分析，但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中，多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时，前沿原型正在引入手势（例如手写）和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生，并随着时间的推移影响更多的用户。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
介绍“神经形态计算与工程”
摘要 目前，一系列问题开始阻碍技术进步，对计算的标准性质提出了挑战。为解决这些问题，提出的策略之一是开发新的受大脑启发的处理方法和技术，并将其应用于广泛的应用场景。这是一项极具挑战性的任务，需要多个学科的研究人员齐心协力，同时共同设计处理方法、支持计算架构及其底层技术。《神经形态计算与工程》（NCE）杂志的推出是为了支持这个新社区的努力，并提供一个论坛和资料库来展示和讨论其最新进展。通过与编辑团队同事的密切合作，NCE 的范围和特点已被设计为确保它服务于学术界和工业界日益壮大的跨学科和充满活力的社区。
计算机课程 2 第 2 章 - 计算机的各个部分...
▪ 鼠标是一种指点设备。▪ 它帮助我们在显示器上绘制和指向事物。▪ 鼠标还用于在显示器上单击和选择。▪ 鼠标通常放在鼠标垫上，因为它可以在光滑的表面上移动。