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计算机 计算机的特点 计算机的局限性 ...
9. 在电脑前工作时间过长会导致用户背痛、神经损伤等。 10. 通过自动化任务，失业率正在以非常快的速度增长。 计算机的演变/世代。 除此之外，请参阅 Sinha 的书，即详细信息。 这些不是来自 P.K.Sinha 的书。 第一代 1942-1954 1. 这一代的计算机使用真空管或真空管作为其基本电子元件。 2. 它们比早期的机械设备更快。 3. 这些计算机体积非常大，而且非常昂贵。 缺点 1. 它们消耗太多电量，产生太多热量，即使使用很短的时间也是如此。 2. 它们非常不可靠，经常发生故障。 3. 它们需要定期维护。它们的组件是手工组装的。 4. 需要大空调。 示例：I. 第一台计算机是 ENIAC（电子数字积分器和计算器），它是第一台使用真空管的电子计算机。
量子计算机中的编程-JNS
量子计算机已成为一种变革性技术，挑战了古典计算机的传统二元语言。自1980年代成立以来，量子计算机已通过使用能够存在于叠加中的量子位（Qubit）来彻底改变数据处理，代表0和1。这种独特的属性使量子计算机能够在广泛的计算任务中表现出色，尤其是那些要求大量处理能力的计算任务。因此，公司，政府和学术机构正在大量投资量子硬件，软件和应用程序的开发。本文提供了量子计算机的调查，解释了该领域所涉及的编程语言，并探讨了Python中的集成到量子计算机中。即使通过多年的量子计算机的挑战，我们也将确定起点，但也将挑战其挑战。
计算机在人类行为中的应用报告
虚拟现实 (VR) 技术越来越多地应用于一系列研究领域，例如社会互动研究（Pan & Hamilton, 2018）和情景记忆（Smith, 2019）或精神障碍治疗（Freeman et al., 2017）。在行为研究中，让参与者或患者沉浸在虚拟世界中的典型动机是为了提高生态效度，而传统的实验室设置通常被发现只能提供对现实世界情况的有限概括性（例如，与计算机显示器上相应的刺激相比，对现实生活体验的不同处理（Laidlaw et al., 2011; Rubo, Lynn, & Gamer, 2020）和大脑对现实生活体验的不同反应（Cabeza et al., 2004; Chow et al., 2018; Pônkôanen et al., 2010））。与日常生活中的体验类似，VR 允许用户自由地环顾四周并使用双目视觉检查物体，通常会在虚拟世界中引发存在感或身临其境感（Sanchez-Vives & Slater，2005；Skarbez 等人，2017），并允许大脑按照类似于现实生活中的预测性具体模拟采取行动（Riva 等人，2019）。同时，VR 保留了与其他实验技术相同的实验控制水平。来自各个研究领域的研究结果现在都支持这样一种观点，即 VR 中的体验可能在某些关键维度上与现实生活中的体验相对接近。例如，使用 VR 进行的暴露疗法治疗特定恐惧症被发现可以很好地推广到现实世界的情况（Freeman 等人，2017；Morina 等人，2015），这表明恐惧反应可能无法区分习惯化
人类和计算机解决问题
这些启发式方法和其他方法由逻辑理论机器使用。它在逻辑“类似”中搜索与要证明的表达式相似的定理（例如，其中的变量数量大约相同）；它从最终结果向后起作用；它尝试一种推理方法，如果不起作用，则尝试切换到另一种方法。它记得它所证明的定理，以便它可以在以后的定理中使用这些定理；它记得在处理特定类型的定理方面成功的方法，并应用了这些知识。并通过使用这些设备，逻辑理论机器设法将其任务减少为合理的比例；实际上，它成功证明了许多定理。而且它写的证据非常类似于A. N. Whitehead和Bertrand Russell获得的证据，五十年前，他们写了Mathematica Princiaia Mathematica，这是现代符号逻辑的基础。
嘈杂的中型量子计算机
量子计算机在过去十年中取得了非凡的进展，在追求通用容错量子计算机的道路上取得了重大的里程碑。量子时代的临界点——量子优势已经实现，并出现了几波突破。与刚起步时相比，量子硬件变得更加集成和架构化。各种物理系统的控制精度被推到了容错阈值之外。与此同时，量子计算研究通过工业化和商业化建立了新的规范。政府、私人投资者和科技公司的联合力量极大地塑造了一个充满活力的新环境，加速了这一领域的发展，现在正处于嘈杂的中尺度量子时代的开始。在这里，我们首先通过回顾最重要的算法和最有前途的技术路线中的进展来讨论量子计算领域取得的进展，然后总结下一阶段的挑战。此外，我们表明我们对容错量子计算机的坚实基础已经建立的信心，以及我们对未来人类社会必不可少的量子杀手级应用的出现持乐观态度。
非缔合环和代数中的计算机
本卷是在非缔合环和代数研究的计算机特别会议的产物，该会议于1976年1月22日至26日在圣安东尼奥的美国数学学会第82届年会上举行。在过去的10到15年中，计算机已用于非缔合环和代数。但是，尚未报道这项工作的许多计算方面。因此，参与类似努力的研究人员几乎不知道其他工人在做什么。大约有50人参加了特别会议，有14张20分钟的论文（两篇逐个标题）。本卷中的十篇论文基于会议上发表的论文。本卷包括描述使用计算机解决问题的算法方法的论文，描述可能适合计算机解决方案的问题的论文以及呈现数据结构和其他计算技术的论文，这些技术可能在计算代数方面有用。在这些论文讨论的数学思想中，是非缔约代数，代表理论和谎言代数的结构理论中的身份处理。编辑希望这一卷将其他人对计算代数的快速发展领域感兴趣。他们希望这种兴趣将导致计算机科学家与代数技术的传统用户之间的互动，并将导致这两个学科的进一步进步。agarwal进行必要的艺术品，并向学术媒体的工作人员致力于他们的兴趣与合作。，我们要在特别会议上向演讲者表示感谢，以表明那些将演示文稿发展为本卷中的演示者的人，以便他们愿意与该项目的编辑合作，向南希·克雷斯曼（Nancy Cressman）合作，以最终形式键入论文，并向ANI键入论文！
计算机在太空探索中的作用
计算机借助大型望远镜，可以捕捉行星、地球、月球、小行星、恒星、彗星、星系、其他天体以及宇宙中未知物质的高质量图像。数码摄影改变了天文学的方式，因为我们可以改变图像和颜色，使用滤镜和卫星信息来更清晰地查看图像。我们可以放大图像，看到比肉眼更多的内容。著名的哈勃太空望远镜由美国宇航局于 1990 年发射，在计算机的帮助下，它继续向地球传输数以千计的宇宙图像。如果计算的话，我们每周从哈勃望远镜获得的数据有 120 千兆字节。
量子计算机上的特征选择
摘要 在机器学习中，较少的特征会降低模型的复杂性。因此，仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法，该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比，我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣，因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法，我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。