XiaoMi-AI文件搜索系统
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讲座笔记：量子密钥分发的安全性证明
条件冯·诺依曼熵适用于描述在多次重复的独立同分布极限下执行某些信息处理任务所需的资源（例如，给定量子边信息的数据压缩 [9]）。然而，当考虑一次性场景时（其中执行有限次数的重复，不一定是独立同分布），冯·诺依曼熵就不够了。此外，正如我们将看到的，在密码学中，我们通常对分析特定任务的性能感兴趣，允许较小的失败概率。因此，我们需要在这些场景中具有有意义解释的熵量。有关一次性信息处理的讨论，我们请读者参阅 [10]。
消费者对清洁工业协议的看法
在被确认连任欧盟委员会主席前不久，冯德莱恩在 2024 年 7 月的欧洲议会全体会议上发表声明，承诺新委员会将“在 2024-2029 年任期的前 100 天内提出新的清洁工业协议”。她表示，此举旨在“一劳永逸地结束依赖俄罗斯化石燃料的时代”。为此，清洁工业协议的主要目标是“降低能源费用”和“在清洁技术领域打造领先市场”。重要的是，用冯德莱恩的话来说，这项新的清洁工业协议被视为“协调气候保护与繁荣经济”的先决条件，因此与欧盟 2030 年和 2040 年的气候目标密切相关。 2024 年 9 月，冯德莱恩主席指示候任执行副主席里贝拉 (Ribera) 和塞乔尔内 (Séjourné) 以及候任专员胡克斯特拉 (Hoekstra) 启动这项新的清洁工业协议。
人群神经科学的纵向资源
Xue-Ru Fan ( 范 雪 如 ) 1,2,3,† , Yin-Shan Wang ( 王 银 山 ) 1,3,4,† , Da Chang ( 常 达 ) 1,3,† , Ning Yang ( 杨 3 宁 ) 1,2,3,4 , Meng-Jie Rong ( 荣 孟 杰 ) 1,2,3,4 , Zhe Zhang ( 张 吉吉 ) 5 , Ye He ( 何 叶 ) 6 , Xiaohui Hou ( 侯 4 晓晖 ) 7 , Quan Zhou ( 周 荃 ) 1,2,3 , Zhu-Qing Gong ( 宫 竹 青 ) 1,2,3 , Li-Zhi Cao ( 曹 立 智 ) 2,4 , Hao-Ming 5 Dong ( 董 昊 铭 ) 1,4,8,9 , Jing-Jing Nie ( 聂 晶晶 ) 1,3 , Li-Zhen Chen ( 陈 丽 珍 ) 1,3 , Qing Zhang ( 张 6 青 ) 2,4 , Jia-Xin Zhang ( 张 家 鑫 ) 2,4 , Hui-Jie Li ( 李 会 杰 ) 2,4 , Min Bao ( 鲍 敏 ) 2,4 , Antao Chen ( 陈 安 7 涛 ) 10,11 , Jing Chen ( 陈 静 ) 12,13 , Xu Chen ( 陈 旭 ) 11 , Jinfeng Ding ( 丁 金 丰 ) 2,4 , Xue Dong ( 董 雪 ) 2,4 , 8 Yi Du ( 杜 忆 ) 2,4 , Chen Feng ( 冯 臣 ) 2,4 , Tingyong Feng ( 冯 廷 勇 ) 11 , Xiaolan Fu ( 傅 小 兰 ) 2,14 , 9 Li-Kun Ge ( 盖 力 锟 ) 2,4 , Bao Hong ( 洪 宝 ) 12,15 , Xiaomeng Hu ( 胡 晓 檬 ) 16 , Wenjun Huang ( 黄 文 10 君 ) 12,15 , Chao Jiang ( 蒋 超 ) 17 , Li Li ( 李 黎 ) 12,13 , Qi Li ( 李 琦 ) 17 , Su Li ( 李 苏 ) 2,4 , Xun Liu ( 刘勋 ) 2,4 , 11 Fan Mo ( 莫 凡 ) 2,14 , Jiang Qiu ( 邱 江 ) 11 , Xue-Quan Su ( 苏 学 权 ) 7 , Gao-Xia Wei ( 魏 高 峡 ) 2,4 , 12 Yiyang Wu ( 吴 伊 扬 ) 2,4 , Haishuo Xia ( 夏 海 硕 ) 11 , Chao-Gan Yan ( 严 超赣 ) 2,4 , Zhi-Xiong Yan ( 颜 13 志 雄 ) 7 , Xiaohong Yang ( 杨 晓 虹 ) 16 , Wenfang Zhang ( 张 文 芳 ) 2,4 , Ke Zhao ( 赵 科 ) 2,14 , Liqi Zhu 14 ( 朱 莉 琪 ) 2,4 , Lifespan Brain Chart Consortium (LBCC) * , Chinese Color Nest Consortium 15 (CCNP) ** , and Xi-Nian Zuo ( 左 西 年 ) 1,2,3,4,7,18,*** 16
神经形态人工智能系统
经典计算机被理解为冯·诺依曼架构的硬件实现。它假设所有计算都表示为程序，即机器命令序列。命令由处理器执行（大多数处理器都有几个相对独立运行的计算核心）。命令和数据存储在共享内存中。该架构的瓶颈是内存和处理器之间的数据总线的带宽有限。数据总线的负载主要来自于程序执行过程中各个核心通过RAM交换的中间计算数据的传输。在冯·诺依曼计算机上计算感知器的输出值时，需要执行尽可能多的内存读取操作
第 2 单元 计算机系统
对于信息系统，硬件被定义为任何有助于输入、处理、存储和输出活动的机器。同样，对于计算机来说，硬件是执行输入、处理、数据存储和输出功能的设备的集合。换句话说，计算机系统的所有物理单元都构成了计算机硬件。输入设备从外界获取数据，数据存储在内存中。中央处理单元 (CPU) 处理这些数据，各种输出设备显示结果。组件通过系统总线相互通信。每个硬件组件在计算中都发挥着重要作用。即使在今天，系统内组件的排列方式也是冯·诺依曼在 1945 年提出的，被称为冯·诺依曼架构。
Army blue book history
弗里德里希·威廉·冯·施托伊本男爵是塑造大陆军的最佳人选。他的书《美国军队秩序和纪律条例》直到 1812 年都成为美国陆军的标准训练手册。美国陆军为新兵准备的数字蓝皮书提供了有关军队文化、历史和组织的重要信息。本指南可帮助年轻士兵在入伍训练期间从平民转变为专业人士。更新后的小册子现已以数字形式提供，可通过智能手机或个人设备在 IMT Bluebook (army.mil) 上访问。它涵盖了制服穿着、军事习俗、健康和健身以及陆军价值观和使命等主题。数字版本包括照片、插图和视频，以便更好地理解。从历史上看，美国陆军的“蓝皮书”起源于美国独立战争，当时一位名叫弗里德里希·冯·施托伊本的普鲁士军官通过制定士兵条例帮助乔治·华盛顿建立了一支协调的战斗部队。这一举措促成了《美国军队秩序和纪律条例》的出版，该条例后来因其用蓝纸装订而被称为蓝皮书。《民兵法》纳入了冯·施托伊本男爵的规定，通过以公平的指挥链为基础的统一部队取代英国的阶级制度，彻底改变了人事管理。冯·施托伊本的著作简化并明确了对新士兵的期望，使他们能够出类拔萃。美国陆军的纪律迅速提高，接近欧洲职业军队的纪律。陆军分布式学习计划 (TADLP) 成立于 1996 年，是分布式培训和教育的集中管理机构。由弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡的 Michael Holt 主任领导，TADLP 通过移动交付功能为士兵、领导者和平民提供量身定制的学习。该模型利用新兴技术在各种设备和格式上分发学习。美国陆军训练与条令司令部 (TRADOC) 成立于 1973 年，已将美国陆军转变为现代陆军强国。TRADOC 通过五个下属司令部执行其任务，包括军事历史中心、联合兵种中心、初始军事训练中心和招募司令部。该司令部每年培训超过 500,000 名士兵，并具有全球视野。大陆军的军事法规受到国会批准程序的严重影响。普鲁士人弗里德里希·威廉·鲁道夫·格哈德·奥古斯丁·施托伊本，又名冯·施托伊本男爵，在独立战争期间对塑造美国陆军的纪律和训练发挥了至关重要的作用。作为腓特烈大帝的助手，冯·施托伊本男爵在美国独立战争期间与乔治·华盛顿联手。他成为大陆军监察长，负责为部队制定训练指导手册。由此产生的《美国军队秩序和纪律条例》（也称为《蓝皮书》）在将大陆军转变为一支高效的战斗部队方面发挥了至关重要的作用。本课深入探讨了冯·施托伊本对大陆军发展的贡献，探索了他如何帮助建立一支更有纪律、更有效的军事单位。学生将分析包括华盛顿信件在内的主要资料，以了解冯·施托伊本在军队现代化和促进士兵健康方面的作用。通过研究这些历史文献，学生将深入了解不同军团如何共同努力实现独立。华盛顿将军相信利用这些规定来规范军队内的训练和纪律。由冯·施托伊本男爵撰写的《美国军队秩序和纪律条例》首先由战争委员会审查和批准，然后转交给国会。通过后，国会命令部队严格遵守规定。指挥官指示士兵将军团视为一个有凝聚力的单位，每个成员在取得成功方面都发挥着至关重要的作用。学生的任务是选择或随机分配大陆军内的军衔，并阅读指定的指示部分。他们的任务是从大陆军士兵的角度写一封家信，详细说明他们的角色的重要性及其对军团整体运作的贡献。然后，学生将与全班同学分享他们的信件。
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
