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GCSE 计算机科学 - GwE
冯·诺依曼 早期的计算机通常设计用于执行特定任务或计算。重新编程这些定制的计算机非常困难，甚至可能需要重新布线。1945 年，约翰·冯·诺依曼提议将程序指令与数据存储在同一内存中。这种存储程序的想法通常被称为“冯·诺依曼”架构，它使得计算机可以更轻松地重新编程，并且是现代计算机处理的基础——提取-解码-执行循环的基础。提取-解码-执行循环 处理当前运行的程序给出的指令分为三个步骤：1.提取循环从内存中获取所需的地址，将其存储在指令寄存器中，并将程序计数器移动到一个位置，使其指向下一条指令。2.控制单元检查指令寄存器中的指令。解码指令以确定需要执行的操作。3.执行周期中发生的实际操作取决于指令本身。
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]。
超级电容器纤维素/碳纳米管复合柔性电极研究进展
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es8d588 纤维素/碳纳米管复合柔性电极在超级电容器中的研究进展 孙哲1 齐厚娟1 陈曼慧1 郭斯通1 黄占华1,* Srihari Maganti2 Vignesh Murugadoss3 黄米娜2,3 郭占虎2,* 摘要 如今，对可穿戴、便携、可折叠的小型电子产品和人机交互界面设备的需求日益增加。因此，超级电容器由于其能量/功率密度高、充放电过程快、循环寿命长等优点，作为储能装置得到了广泛的研究。其中柔性电极材料是提升超级电容器性能的关键成分。纤维素作为一种天然柔性材料，具有成本低、来源广泛、可再生、机械性能强等特点，被用作电极的柔性基底或模板。为了提高纤维素基柔性电极的导电性和优异的电化学性能，将具有高导电性、良好的热稳定性和化学稳定性以及独特内部结构的碳纳米管（CNT）集成到纤维素基柔性电极中，制备出具有高能量/功率密度和长循环寿命性能的柔性超级电容器用纤维素/CNT基柔性电极。本文主要针对纤维素/CNT进行综述，着重总结了用于超级电容器的纤维素/CNT基复合柔性电极的组成、制备和机理，并讨论了纤维素/CNT基复合柔性电极目前面临的挑战和前景。
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。