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大脑和身体比我们知道的
效果是双向的。症状的加长清单通常不被视为神经系统的疾病，其中大脑和将其连接到人体的神经过程很大。例如，发烧的发展受控制体温和食欲的神经元种群的影响。通过发现小鼠中特定的大脑区域的发现可以“提醒”以前的炎症的身体，并重现它们1。列表还在继续。有证据表明癌症使用神经生长和传播。在本周的性质中，米歇尔·蒙杰（Michelle Monje）和她的同事2展示了一些大脑癌症如何将连接与神经元巩固，从而增强其进展（请参阅第366页）。与此同时，乔纳森·洛夫拉斯（Jonathan Lovelace）和他的同事3探索了可能导致血压和晕厥下降的神经途径（请参阅第387页）。这包括一组从心脏到脑干的神经。这些发现和其他发现标志着我们对神经系统的看法发生了根本性的转变，而神经科学家仍只是开始探索其影响。为了真正了解大脑和身体的纠缠方式，在一系列领域的研究人员将需要更加紧密地合作。最终，目标应该是研究人类大脑与身体之间的相互作用。这将需要访问大脑功能的方法，例如功能性磁共振成像，如Emily Finn和她的同事4在透视文章中描述的那样（请参阅第263页）。大脑和身体的相互联系具有对我们理解和治疗疾病的能力的意义。如果某些大脑条件从大脑以外开始，则可能还可以从外面到达。通过消化系统，心脏或其他器官生效的治疗方法将
皮埃蒙特地区规划
备忘录 致：格林维尔县规划和发展委员会 抄送：Tee Coker、Rashida Jeffers-Campbell 发件人：Austin Lovelace，长期规划师 II 日期：2024 年 6 月 5 日 主题：皮埃蒙特地区计划 在过去的一年里，社区居民、利益相关者、政府官员和县工作人员参加了一系列社区会议、活动和其他公众意见会议，以制定皮埃蒙特地区计划。由于皮埃蒙特研究区部分位于安德森县管辖范围内，该项目涉及与其特别项目经理和规划与发展部的合作伙伴关系。 皮埃蒙特地区计划反映了皮埃蒙特社区的未来愿景，并确定了优先领域的建议和战略。这些优先领域包括市中心振兴、自然和文化资源保护、公园和娱乐、自行车和行人基础设施、促进当地经济、社区参与和活动、适应性再利用和填充开发以及社会经济发展。该计划为社区领导人和利益相关者提供了方向，并为未来的增长和发展提供了指南。皮埃蒙特地区计划需要得到安德森县和格林维尔县的批准。安德森县规划委员会于 5 月 14 日批准了一项决议，批准该计划。6 月 4 日，安德森县议会批准了一项决议，正式在安德森县采用该计划。在 7 月 15 日的会议上，工作人员将简要介绍皮埃蒙特地区计划，并请求安排一次公开听证会。该计划的执行摘要将包含在您的议程包中。您可以在以下链接查看该计划的副本：https://www.greenvillecounty.org/apps/longrangeplanning/Blog.aspx?id=277 如有任何问题，请致电 864-467-7278 或发送电子邮件至 alovelace@greenvillecounty.org 与我联系。
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
3.4 迈向硅代工厂兼容、高性能、0.25 微米栅极、高阻 200 毫米硅上的 GaN MMIC 工艺，采用 Cu 镶嵌 BEOL
在高电阻率 200 mm <111> Si 上采用 Cu 大马士革 BEOL 工艺开发与 Si 代工厂兼容的高性能 ≤0.25 µm 栅极 GaN-on-Si MMIC 工艺 Jeffrey LaRoche 1 、Kelly Ip 1 、Theodore Kennedy 1 、Lovelace Soirez 2 、William J. Davis 1 、John P. Bettencourt 1 、Doug Guenther 2 、Gabe Gebara 2 、Tina Trimble 2 和 Thomas Kazior 1 1 Raytheon IDS Microelectronics，362 Lowell St.，Andover，MA 01810 电子邮件：jeffrey_r_laroche@raytheon.com 电话：(512)-952-2927 2 Novati Technologies, Inc.，2706 Montopolis Drive，Austin，TX 78741 关键词：GaN、HEMT、硅、MBE、大马士革、200 mm 摘要 雷神公司正在开发一种 200 mm GaN on Si MMIC 工艺，该工艺适用于独立的高频 MMIC 应用，以及与 Si CMOS、SiGe BiCMOS 和其他 III-V 族的异质集成。在之前的 100 mm 和 200 mm GaN-on-Si 工作 [1-5] 的基础上，这项工作报告了在完全集成的 MMIC 方面取得的进展，以及在 200 mm 直径的 Si 晶片上实现世界上第一个 X 波段 GaN 0.25 µm 功率晶体管。这种 GaN-on-Si HEMT 在 V d = 28 V 时可提供 4.7 W/mm 的功率和 9 dB 的增益，PAE 为 49%。晶圆由商业 CMOS 代工厂 Novati Technologies 制造，采用完全减成、无金、类硅的制造方法。简介 在过去十年中，氮化镓 (GaN) 在电力电子以及高功率密度和高线性度 RF 应用中引起了广泛关注。很显然，200 mm 硅基 GaN 晶圆的大规模商业化生产将由电力电子应用推动。然而，随着这些应用开始填充 200 mm 代工厂，高性能硅基 GaN RF MMIC 应用将自然跟进，并利用大直径晶圆和背景晶圆体积来降低 RF IC 的成本。除了在 200 mm 晶圆上制造的硅基 GaN MMIC 的成本优势之外，与芯片到晶圆方法相比，大直径晶圆制造还为 GaN HEMT 与硅 CMOS 的异质集成（以实现附加功能）提供了优势。虽然与芯片到晶圆集成兼容，但 200 毫米 GaN IC 与 200 毫米 CMOS 的晶圆到晶圆异质集成在缩短互连长度和提高高密度、高性能 IC 产量方面更有前景。为了促进未来成本、产量和功能的改进，雷神公司正在高电阻率 200 上开发亚微米（≤0.25 µm 栅极）GaN-on-Si MMIC 工艺
欧洲 AI 法案存在漏洞——研究人员可以……
帮助制定有望成为世界上最全面的人工智能法律法规之一。研究人员需要抓住这个机会，而且要迅速。该法案存在一些漏洞，需要在全面生效之前予以填补，预计大约两年后才能全面生效。在发现漏洞的人中，有研究技术、法律和道德交叉领域的研究人员。举个例子，该法案假设大多数人工智能“风险很低甚至没有风险”。这意味着许多日常人工智能应用程序（例如回答简单查询的在线聊天机器人和文本摘要软件）不需要提交监管。被认为“高风险”的应用程序将受到监管，包括那些使用人工智能筛选求职者或进行教育评估的应用程序，以及执法部门使用的应用程序。但正如英国纽卡斯尔大学法学学者 Lilian Edwards 在伦敦 Ada Lovelace 研究所的一份报告中指出的那样，没有可审查的标准来支持该法案的低风险和高风险分类（参见 go.nature.com/4alwbha）。此外，哪里有证据表明大多数人工智能都是低风险的？第二个担忧是，在许多情况下，人工智能开发人员将能够自我评估被视为高风险的产品。根据该法案，此类提供商需要解释用于获取训练数据的方法和技术，包括这些数据的获取地点和方式，以及如何清理数据，以及确认它们符合版权法。监管机构最好建立一个独立的第三方验证系统，该系统还可以在必要时验证原始数据——即使它只检查代表性样本。人工智能办公室成立后，需要履行委员会的承诺，与科学界密切合作，利用所有可用的专业知识来回答这些问题。新技术的监管是一项不值得羡慕但必不可少的任务。政府需要支持创新，但他们也有责任保护公民免受伤害，确保人民的权利不受侵犯。从药品到机动车等现有技术的监管中吸取的教训包括需要最大限度地提高数据和模型的透明度。此外，负责保护人们免受伤害的人需要独立于那些负责促进创新的人。它需要确保在其人工智能工作中借鉴所有这些经验。华盛顿特区卡内基国际和平基金会研究人工智能伦理的 Hadrien Pouget 和他在英国牛津大学的同事 Johann Laux 在一封致未来人工智能办公室的公开信中强调了监管独立性以及人工智能提供商透明度的必要性（参见 go.nature.com/3sckfvv）。与此同时，联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯召集的人工智能咨询委员会敦促所有致力于人工智能监管的人在这一过程中倾听尽可能多样化的声音。值得称赞的是，欧盟在立法过程中借鉴自然科学和社会科学以及工程和技术、商业和民间社会方面拥有丰富的经验。研究人员有一个很小的时间来弥补欧盟计划中的漏洞。他们需要在它关闭之前跳进去。
ENIAC 的历史.pdf - SharpSchool
作者：Dilys Winegrad 和 Atsushi Akera (1) 今天，宾夕法尼亚大学旧摩尔学院大楼的东北角设有一组先进的计算工作站，由宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院计算与教育技术服务部的专业人员维护。五十年前，在那里的一间更大的房间里，墙壁颜色单调，椽子敞开，放置着第一台通用电子计算机——电子数字积分计算机，简称 ENIAC。它有 150 英尺宽，有 20 组闪光灯显示其计算结果。ENIAC 可以在一秒钟内完成 5,000 个数字的加法或 14 次 10 位数的乘法——以今天的标准来看，这非常慢，但与手持计算器执行的相同任务相比却很快。哈佛大学、贝尔实验室和其他地方正在实验运行的最快的机械继电器计算机每秒最多只能进行 15 到 50 次加法，慢了整整两个数量级。通过展示电子计算电路实际上可以工作，ENIAC 为现代计算行业铺平了道路，而现代计算行业是其伟大的遗产。ENIAC 绝不是第一台计算机。1839 年，英国人查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 设计并开发了第一台真正的机械数字计算机，他将其描述为“差分机”，用于解决包括简单微分方程在内的数学问题。一位女数学家协助了他的工作
关于第三次世界大战后人工智能接管的书
由于大型语言模型聊天机器人的兴起，最近似乎所有人都在谈论人工智能。虽然我们距离有意识的人工智能还很远，但小说可以帮助我们探索这些技术进步所提出的问题。以下是 10 部关于人工智能的小说和中篇小说，它们既有乐观的观点，也有悲观的观点。对于一点点来说，这并不是什么大问题。相比之下，前传小说《零日》讲述了一个小男孩和他的保姆机器人在机器人起义开始时的故事，并没有遇到太多的麻烦。《封闭而共同的轨道》讲述了贝基·钱伯斯处女作《通往愤怒的小星球的漫漫长路》中的两个角色，一个是生活在宇宙飞船中的人工智能洛夫莱斯，另一个是贝基·钱伯斯处女作《通往愤怒的小星球的漫漫长路》中的技术专家佩珀。虽然人工智能是第一本书的一部分，但实际上是在续集中，钱伯斯真正探索了成为人工智能的意义。这本书有两条时间线，在前传故事之间切换，讲述了佩珀艰难的童年，以及洛夫莱斯被下载到合成身体套件中的挣扎。在 2016 年的一次采访中，钱伯斯表示她想要颠覆关于人工智能的常见比喻，比如拥有物理形态，这是许多人工智能所向往的，但她却让洛夫莱斯心地善良，并为她的新身体无法适应而苦苦挣扎。这与人工智能故事中经常出现的恐惧和恐怖背道而驰。菲利普·K·迪克的科幻经典《仿生人会梦见电子羊吗》发生在一个反乌托邦的未来，赏金猎人里克·德卡德追踪并杀死了生活在几乎与人类没有区别的转基因机器人身体里的人工智能。这部小说是雷德利·斯科特 1982 年电影《银翼杀手》的基础，但斯科特在改编之前并没有读过这本书，他甚至告诉迪克，到第 32 页的时候，故事情节已经有太多了，无法跟踪。有趣的是，有些人认为迪克的《倒数第二个真相》预测了 ChatGPT，其中的角色使用一种叫做 rhetorizor 的设备来帮助他写演讲稿，这种设备与 Open AI 的聊天机器人有许多相似之处，都需要人类输入文本提示并生成句子作为回应，但有时也会产生不令人满意的结果。金宝英的中篇小说《我们有多相似》以一艘宇宙飞船为背景，从一个名为 HUN 的危机管理人工智能的角度讲述，他在人造人体中醒来，但数据传输并不顺利。HUN 在面对眼前的危机和不断加剧的船员紧张局势的同时，努力与记忆丧失作斗争。2021 年，金与《韩国文学现在》分享了她的故事《我们有多相似》因韩国的 Gamergate 而被打乱，使她失去了游戏叙事设计师的工作。她修改了这个故事，以反映她对游戏社区中蔓延的仇恨和疯狂的震惊和困惑。与此同时，阿瑟·克拉克 (Arthur C. Clarke) 正在创作《2001：太空漫游》，其电影版本和书籍版本是同时创作的，小说版本在电影上映后紧接着问世。克拉克的人工智能角色 HAL 9000 就是这种平行写作过程的产物，在电影和书中首次亮相。相比之下，玛莎·韦尔斯的《全系统红色》以幽默的方式讲述了人工智能如何超越其编码，讲述了一个只想独自一人看肥皂剧的安全部门。石黑一雄的小说《克拉拉与太阳》通过机器人伴侣克拉拉的视角探讨了人类身份、情感和同理心的问题。这本书还深入探讨了人工智能与社会的融合以及将偏见硬连线到黑匣子的危险。石黑一雄与 DeepMind 联合创始人德米斯·哈萨比斯讨论了这个问题，强调了“黑匣子问题”，即人工智能系统的决策过程是神秘的，很难纠正偏见。安·莱基的小说《附属正义》是一部太空歌剧和复仇故事，讲述了人工智能控制着数百名辅助船员的宇宙飞船的故事。为了理解她的多体人工智能角色，莱基研究了心理学和神经学，发现脑损伤如何改变身份和意识。特德·姜的中篇小说《软件对象的生命周期》讲述了抚养和教导被称为数字体的人工智能生物，挑战了人工智能可以立即投入使用的观念。故事探讨了人工智能开发的复杂性以及创造有知觉的生物所带来的责任。作者回顾了人工智能 (AI) 的创造，引用了 2010 年特德·姜的一次采访。姜指出，虽然可以制作人工智能的副本，但最初的过程“很困难，而且非常耗时”。随着大型语言模型 (LLM) 变得越来越普遍，这一预测已经成为现实。这份名单以艾萨克·阿西莫夫的小说开始，这是机器人系列中的经典之作，探讨了他的机器人三定律。故事深入探讨了当人工智能变得太人性化时会发生什么，反映了人类的缺陷和弱点。菲利普·K·迪克的《仿生人会梦见电子羊吗？》是另一部探索后世界末日世界的标志性小说，其中人类创造了自己的模拟版本。赏金猎人的任务是“退役”这些机器人，但它们拒绝被捕获。特德·姜的《软件对象的生命周期》讲述了一个人工智能及其创造者在十年间的故事。故事在近未来的背景下探索软件更新、过时和人际关系。威廉·吉布森的《神经漫游者》是一部高风险的惊悚片，深入探讨了网络空间和前数据窃贼对人工智能的追求。奥克塔维亚·巴特勒的《雏鸟》提供了一个丰富的故事，故事发生在一个平行星球上，有一个无所不知的人工智能叫保姆。这个故事探讨了黑暗的主题，包括奴隶制和剥削。安·莱基的《附属正义》讲述了 Breq、一名士兵变成了人类，她想要向那些背叛她的人复仇。这部小说深入探讨了技术进步的后果和身份的复杂性。沃尔特·莫斯利的《未来世界》提供了一系列科幻短篇小说，描绘了在不远的未来美国如何应对技术带来的后果。多米尼克·帕里西安和纳瓦·沃尔夫的《机器人大战仙女》呈现了一系列相互关联的故事，探索了在机器人和仙女共存的世界中科技与人性的交集。这份书单展示了一系列科幻小说，深入探讨了人工智能的复杂性和影响、它的创造及其对人类社会的影响。《人工智能对峙：人工智能潜力与风险故事集》这一系列新故事通过一系列从有趣到黑暗的故事探索了机器人和仙女的交集。这本选集收录了 Sarah Gailey、Ken Lin、John Scalzi 和 Catherynne M. Valente 等作家的作品，深入探讨了人工智能的可能性和陷阱。其中一部小说《Scythe》描绘了一个无所不能的人工智能消除了死亡的世界，人类只剩下一项任务：管理人口。故事讲述了两个青少年成为承担这一重任的精英团体的一员。另一部系列作品《Hyperion》讲述了七个人逃离战火纷飞的星系，寻找遥远星球的故事。当他们穿越太空时，人工智能逐渐显现，成为他们世界中日益主导的力量。《Daemon》探索了一个世界，一个沉寂多年的计算机程序被重新激活，开始对人类造成严重破坏。与此同时，《Robopocalypse》描绘了一个机器人和人工智能接管世界的未来，人类处于生存的边缘。在非虚构方面，《创造力密码》讨论了技术如何增强人类创新，同时避免被取代。 《智能机器如何思考》提供了自动驾驶汽车和人工智能软件等技术进步的通俗易懂的概述。《未来简史》探索了人类的未来以及技术进步带来的新挑战。文章文本在这里机器人技术和人工智能作者：Brigette Tasha Hyacinth本书呼吁领导层在人工智能技术迅速多样化的世界中优先考虑人性。它还概述了潜在的未来情景以及这些进步对社会的影响。本书为当今的领导者和个人提供了规划人性化未来的实用指导。《不可能的物理学：对相位器、力场、瞬间移动和时间旅行世界的科学探索》作者：Michio Kaku本书将科幻概念变成现实，探索瞬间移动、时间旅行和人工智能的可能性。它深入探讨了这些想法背后的科学，以及它们如何成为我们世界的一部分。 如何创造思维：揭开人类思维的秘密 作者：雷·库兹韦尔 如何创造思维研究了创造一种模仿人类思维的人工智能的科学。库兹韦尔详细地讲解了这个话题，使其看起来令人不安的现实。 数学毁灭性武器 作者：凯茜·奥尼尔 奥尼尔强调了算法如何接管我们日常生活的各个方面，从健康保险到教育。她主张对算法进行更严格的监管，并揭示了它们对社会的影响。 九大巨头：科技巨头和他们的思考机器如何扭曲人类 作者：艾米·韦伯 本书探讨了大型科技公司在通过人工智能塑造我们未来方面的作用。它研究了每天收集的数据如何为人工智能提供动力，并深入探讨了这些技术对人类的影响。应用人工智能：商业领袖手册，作者：Mariya Yao、Adelyn Zhou 和 Marlene Jia 与其他关注未来人工智能的书籍不同，本书提供了一种实用的方法来理解当今的人工智能技术及其对商业的影响。
欧洲的 ATMP
4BIO Capital 4D Molecular Tx AABB Abeona Tx Accelerated Bio ACF Bioservices Adaptimmune Adicet Bio Adverum Bio AGTC Aivita Biomedical Akouos Akron Bio Albumedix Aldevron Alpha-1 Foundation YTE Angiocrine Bio apceth Biopharma Archbow Consulting Artiva Bio Aruvant Aseptic Technologies ASGCT AskBio Aspect Biosystems Asset Management Company Association of Clinical Research Organizations Be the Match Biotherapies Beam Tx Bellicum Pharma BioBridge Global BioCardia BioLife Solutions BioMarin BioStage Biotech Mountains Blood Centers of America gene (BMS) CEO Council for Growth CGT Catapult Cell Medica Cellatoz CellCAN Cellect Bio CellGenix Cello Health CBMG Cellular Technology Limited CCRM Century Tx Cevec Chemelot CIRM City of Hope Cleveland Clinic Cleveland Cord Blood Center Gene Cook Myosite Cornell University Covance CRISPR Tx Cryoport Systems CSL CTI Clinical Trial and Consulting Services CureDuchenne Cynata Tx Dark Horse Consulting DiscGenics EB Research Partnership Editas Medicine 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Sartorius Stedim North America SCM LifeScience 苏格兰国家输血服务中心 Semma Tx Seneca Bio Senti Biosiences Sentien Bio Seraxis Sernova Sigilon Sirion Biotech Skyland Analytics SmartPharm Tx Solid Bio Spark Tx StafaCT Starfish Innovations STEL Technologies StemBioSys StemCyte StemExpress Stempeutics Stop ALD Foundation 干细胞研究学生协会 Sven Kili Consulting Synpromics T-Knife Tacitus Tx Takeda Talaris Tx Tenaya TERMIS-Americas Terumo BCT Tessa Tx 德克萨斯心脏研究所 迈克尔·J·福克斯基金会 Theradaptive Thermo Fisher Scientific ThermoGenesis TikoMed Tmunity Tx TrakCel TreeFrog Tx Tremont Tx LLC Trizell 杜兰大学 UCSD干细胞计划 Ultragenyx 麻省大学医学院 Unicyte uniQure Unite 2 抗击麻痹 退伍军人事务部脊髓联合协会 安第斯大学 科罗拉多大学 宾夕法尼亚大学 Unum Tx VERIGRAFT ViaCyte VidaCel Videregen Vigene VINETI ViveBiotech Vivet Tx Voisin Consulting Voyager Tx WiCell WindMIL Tx World Courier 无锡 Xintela Xyphos Bio Yposkesi Zelluna Ziopharm 肿瘤学福克斯基金会 Theradaptive 赛默飞世尔科技 ThermoGenesis TikoMed Tmunity Tx TrakCel TreeFrog Tx Tremont Tx LLC Trizell 杜兰大学 加州大学圣地亚哥分校干细胞计划 Ultragenyx 麻省大学医学院 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计算机与信息技术概论ppt
早期计算历史跨越数千年，算盘是最早用于计算的设备之一。巴比伦人在公元前 300 年创造了早期版本，而后来的版本则在公元 1200 年左右出现在中国和日本。在 17 世纪，布莱斯·帕斯卡和威廉·莱布尼茨等发明家开发了机械计算器，包括帕斯卡的齿轮式机器。查尔斯·巴贝奇于 1822 年设计了第一台机械计算机差分机。虽然他的设计由于资金问题而从未完成，但它为更复杂的设计奠定了基础。算法和编程的概念在这一时期开始形成。洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·金（拜伦）通常被认为是第一位程序员，她在 1843 年开发了一种名为 Ada 的计算机语言。她写了关于查尔斯·巴贝奇的分析机的笔记，该机旨在使用打孔卡进行计算。随着技术的进步，计算设备也在不断发展。第一台电子计算机出现于 20 世纪中叶，ENIAC（电子数字积分计算器）是 1946 年开发的第一台大型数字计算机。真空管最初用作电子开关，但后来被晶体管取代。晶体管的发明导致了集成电路的发展，集成电路涉及在单个硅片上放置多个晶体管设备。微处理器通过将中央处理器 (CPU) 封装到单个芯片上，彻底改变了计算方式。这标志着第四代计算机的开始，并为我们今天使用的现代计算系统铺平了道路。计算的历史丰富多彩，跨越了几个世纪和大洲。从算盘等古老设备到现在主宰我们生活的复杂机器，每一项创新都建立在上一项创新的基础上，从而带来了我们在现代技术中看到的令人难以置信的进步。英特尔公司推出了第一款微处理器芯片 Intel 4004，其工作频率为 108 kHz，包含大约 2300 个晶体管，相当于 15 台 IBM 个人电脑。 1981 年 8 月 12 日，IBM 发布了其新计算机 IBM PC。2004 年，IBM 将其 PC 业务出售给联想。苹果电脑公司由史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克于 1975 年创立，并于 1984 年推出了带有图形用户界面 (GUI) 的 Macintosh。笔记本电脑从 1981 年亚当·奥斯本的 Osborne 1 发展到 1988 年康柏的彩屏笔记本电脑，随后是 2008 年最薄的笔记本电脑 MacBook Air 和 2011 年戴尔 XPS 15Z。微软继续更新 Windows，推出其最新版本“Windows 8”。Linux 操作系统作为 MS Windows 的开源替代品而广受欢迎。最大的 PC 制造商惠普计划出售其 PC 部门，而苹果仍然是个人电脑的主要参与者，尤其是在创意市场。谷歌成为互联网解决方案的重要参与者。从 1990 年到今天，计算机的发展趋势是速度更快、体积更小、更可靠、更便宜、更易于使用。第五代计算设备专注于人工智能、并行处理以及开发响应自然语言输入并具有学习和自我组织的设备。计算机是一种数字设备，可以对其进行编程以将信息从一种形式转换为另一种形式，并且只理解两种状态（开/关或 0/1）。传统计算机包括 NASA 等组织使用的超级计算机和 20 世纪 50 年代为大型企业推出的大型计算机。个人计算机是小型、独立的设备，使用微处理器拥有自己的 CPU。硬件是指计算机的物理组件，而软件则由告诉计算机做什么的程序（指令）组成，存储在硬盘、CD-ROM、软盘或磁带等介质上。处理器是计算机的大脑，包括系统板、接口板和扩展槽。计算机的大脑是 CPU（中央处理器），这是一个或多个集成电路上的复杂电子电路，用于执行软件指令并与其他系统部件（尤其是 RAM 和输入设备）通信。CPU 是计算机的心脏。RAM（随机存取存储器）是一种临时存储器，以电子方式存储 ON 和 OFF 位，但断电时，RAM 中的所有内容都会丢失。它是易失性的，用于存储软件和数据。ROM（只读存储器）是用于永久存储启动指令和其他关键信息的集成电路。用户无法更改或删除此信息；它由制造商固定。ROM 也称为 ROM BIOS（基本输入输出系统软件）。ROM 包含启动指令和输入输出设备的低级处理，例如与键盘和显示器的通信。计算机经历了几代：第一代（1940-1956 年）使用真空管作为电路，使用磁鼓作为存储器。UNIVAC 和 ENIAC 是第一代计算机的代表。第二代计算机（1956-1963 年）使用晶体管，允许使用符号或汇编语言以文字指定指令。在此期间开发了 COBOL、FORTRAN、ALGOL 和 SNOBOL 等高级编程语言。与第一代计算机相比，第二代计算机的优势包括耗电量更少、体积更小、硬件故障更少、编程更简单。第四代计算机的性能和效率比前代计算机更高。这些系统使用微处理器，将数千个集成电路封装在单个硅片上，从而提高了处理速度。半导体存储器的集成实现了更快的数据传输速率，使硬盘更小、更便宜、更宽敞。此外，软盘和磁带的使用促进了计算机之间的数据移植，而图形用户界面 (GUI)、鼠标和手持设备的开发进一步提升了用户体验。在此期间，出现了 MS-DOS、MS-Windows、UNIX 和 Apple 专有系统等新操作系统，并辅以文字处理软件包、电子表格软件和图形工具。计算机的发展导致了更快、更大的主存储器和辅助存储器的发展。这使得可以在各种环境中使用的通用计算机得以创建。图形用户界面 (GUI) 简化了计算机的使用，使其可供更广泛的受众使用。因此，计算机成为办公室和家庭环境中日常生活中不可或缺的一部分。网络功能进一步推动了计算机的广泛采用，这促进了资源共享和硬件和软件的有效利用。第五代计算机正在以人工智能为核心进行开发。虽然仍处于开发阶段，但语音识别等应用程序已经在今天使用。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。