计算,例如图形渲染、打印或网络处理。处理器至少由以下三个组件组成:寄存器。寄存器是处理器内部的存储位置。它用于在执行指令期间保存数据和/或内存地址。由于寄存器非常靠近处理器,因此它可以提供对程序执行的操作数的快速访问。不同处理器的寄存器数量差异很大。算术逻辑单元 (ALU)。ALU 为处理器执行所有数值计算和逻辑评估。ALU 从内存接收数据,执行操作,并在必要时将结果写回内存。当今的超级计算机每秒可以执行数万亿次操作。ALU 和寄存器一起称为处理器的数据路径。控制单元。控制单元包含硬件指令逻辑。控制单元解码并监控指令的执行。当计算机系统的各个部分争夺 CPU 资源时,控制单元还充当仲裁器。CPU 的活动由系统时钟同步。在撰写本文时,现代微处理器的时钟频率已超过 3.0 GHz。控制单元还维护一个称为程序计数器 (PC) 的寄存器,该寄存器跟踪要执行的下一条指令的地址。在执行指令期间,系统会标记溢出、加法进位、减法借位等的发生情况,并将其存储在另一个称为状态寄存器的寄存器中。然后,程序员使用结果标志进行程序流控制和决策。在任何时候,处理器状态都是以下四种状态之一:指令获取、指令解码、操作数获取或执行。
摘要 — 我们研究无线网络中从一个源到多个节点的多跳数据传播,其中网络中的某些节点充当转发节点并帮助源进行数据传播。在这个网络中,我们研究了两种情况;i) 传输节点不需要传输激励;ii) 它们需要激励并由其相应的接收节点以虚拟代币支付。我们研究了两个问题;P1) 第一种情况的网络功率最小化和 P2) 第二种情况的社会成本最小化,定义为网络节点为接收数据支付的总成本。在本文中,为了解决 P1 和 P2,我们提出了集中式和分散式方法,以确定网络中的哪些节点应该充当传输节点,找到它们的传输功率及其相应的接收节点。为了提高能源效率,在我们的模型中,我们在接收器处采用最大比率合并 (MRC),以便接收器可以由多个发射器提供服务。所提出的分散式方法基于非合作成本分摊博弈 (CSG)。在我们提出的博弈中,每个接收节点都会选择各自的传输节点,因此,根据施加在其所选传输节点上的功率为其分配成本。我们讨论了如何以分散式方式形成网络,找出了游戏中节点的动作,并表明尽管是分散式的,但所提出的博弈仍会收敛到稳定的解决方案。为了找到集中式全局最优解(这是我们分散式方法的基准),我们使用了混合整数线性规划 (MILP)。模拟结果表明,我们提出的分散式方法在能源效率和社会成本方面优于传统算法,同时它可以满足对协作激励的需求。
机器学习ML是AI的子场,其中计算机在暴露于“代表性数据,解释和对新数据上行动”后生成算法。3“提供足够的数据后,ML算法可以学习做出预测或解决问题,例如识别图片中的对象”。可能会发生不同的方式,ML可能会在培训前由人用户预先定义诸如细胞形状或大小诸如培训之前的特征,或者使用代表学习方法(例如深度学习),在这些方法中,计算机可以学习在不手动工程的情况下学习要提取的功能(请参阅下面的深度学习和监督学习的部分)。4神经网络“也称为人工神经网络,这是一种ML的类型。神经网络由简单的处理节点或“人造神经元”组成,这些节点与“人造神经元”相互连接。每个节点将从几个节点“上方”接收数据,并将数据提供给“下方”的几个节点。节点将重量附加到他们接收到的数据,并将值归因于该数据。如果数据没有通过一定的阈值,则不会传递到另一个节点。训练算法时,调整节点的权重和阈值,直到相似的数据输入导致一致的输出为止。”5数据可能会在隐藏层内的节点连接之间循环(反复的神经网络)或使用图层进行预处理(其中包含一系列称为卷积核的过滤器)(除了汇总层汇总层,还可以降低数据的尺寸,同时保留其特征以进行分析(称为卷积神经网络) - 特别是用于分析的分析图像。
Devin Bristow,数学博士,罗格斯大学 版权:所有讲座和笔记均归 Devin Bristow 所有。如果您计划将这些材料或直接源自讲座/笔记的笔记用于盈利或公共用途,则必须首先获得 Devin Bristow 的许可。 致谢:我要感谢 Kevin Iga 博士、Tai-Danae Bradley 博士、Christopher Woodward 博士和 Jason Saied 博士。 量子计算 在这些笔记中,我将概述量子计算中的大思想。 简介 + 经典计算机 什么是量子计算机? 在撰写本文时(2023 年 9 月 5 日),物理量子计算机还不存在。但在回答这个问题之前,我想定义什么是经典计算机。经典计算机是一种接收数据作为输入、处理数据并产生信息作为输出的机器。更具体地说,传统计算机以位(仅由 0 和 1 组成)作为输入,处理这些位,然后将这些位作为信息输出:数据可以是任何东西,例如 0、1、010、1101、101000101011 等等。无论我们向计算机输入什么 0 和 1 的组合,计算机都会处理它或理解它。在计算机理解了这些 0 和 1 之后,计算机就会输出它所理解的关于 0 和 1 的组合。一个自然的问题是为什么是 0 和 1?答案是由于逻辑。在(命题)逻辑中,我们处理的语句要么是真要么是假。计算机是一台逻辑机器,因此使用是和否、真和假或这个和那个的组合来处理数据。无论哪种方式,计算机都是以两种方式处理事物。因此,0 对计算机来说表示“假”,1 表示“真”。现在举一个简单的例子,说明计算机如何理解 0 和 1。假设我给计算机以下组合:10011。计算机将处理这些 1 和 0 系列并输出以下信息:19。为什么?
每个机场均配备机场照明系统 (AFL) 作为飞机着陆、起飞和滑行的视觉辅助,以确保航班安全运行。AFL 之一是精密进近航道指示器 (PAPI),其功能是引导飞行员提供正确的着陆角度信号以便在跑道上着陆。PAPI由4个盒子组成,分别是盒子A,B,C,D,每个盒子有2个PAPI灯,这样加起来就有8个PAPI灯。特别是在阿迪苏玛莫苏拉卡尔塔国际机场,PAPI和恒流调节器之间的距离非常远,并且没有对PAPI的直接监控和控制。一旦发生 PAPI 损坏,技术人员将首先从塔台收到信息,并且处理会延迟,这可能会影响飞行安全。针对发现的问题,作者提出了解决方案,即使用可编程逻辑控制器 (PLC) CP1E N30SDR-A 和人机界面 (HMI) 作为显示监视器,创建 PAPI 监控系统。使用的方法是使用电压分压器电压传感器连接到PAPI和SRF05超声波传感器来检测飞机的高度,然后转发给Arduino,之后PLC将从Arduino接收数据并转发给HMI 作为监视器显示。该工具可以在超声波传感器、电压读数和HMI监控方面发挥良好的作用。该工具的电压传感器测试结果是,框A的误差为3.92%,框B的误差为1.28%,框C的误差为4.7%,框D的误差为2.09%。关键词:AFL、Arduino、CCR、HMI、监控、PAPI、控制器、PLC、跑道、传感器
摘要:美国国防部使用受激辐射光放大(即激光或激光器)并非新鲜事,包括激光武器制导、激光辅助测量,甚至将激光用作武器(例如机载激光器)。激光用于电信支持也并非新鲜事。光纤中激光的使用已经颠覆了人们对通信带宽和吞吐量的认识。甚至在太空中使用激光也不再是新鲜事。激光正用于卫星到卫星的交联。激光通信可以使用数量级更少的功率传输数量级更多的数据,并且可以将发送和接收终端的暴露风险降至最低。新颖之处在于使用激光作为卫星系统地面部分和空间部分之间的上行链路和下行链路。更重要的是,使用激光在移动的地面部分(例如海上的船舶、飞行中的飞机)和地球同步卫星之间发送和接收数据正在蓬勃发展。本文探讨了使用激光作为连接地面和太空系统的卫星通信信号载体的技术成熟度。本文的目的是制定关键性能参数 (KPP),为美国国防部近期卫星采购和开发的初始能力文件 (ICD) 提供参考。通过了解使用激光而不是传统射频源作为卫星上行和下行信号载体的历史和技术挑战,本文建议美国国防部使用激光从需要保持低检测、拦截和利用概率的移动平台发送和接收高带宽、大吞吐量数据(例如,航母战斗群穿越敌对作战区域,无人机在敌方区域上空收集数据)。本文还打算确定商业部门的早期采用者领域以及可能适应使用激光进行传输和接收的领域。
摘要。癫痫是一种常见的神经系统疾病,可导致所有年龄段患者癫痫发作。癫痫发作的频率可以通过开处方抗癫痫药来控制。耐药性癫痫是一种疾病,使癫痫发作不受强化药物的控制。此类患者经常癫痫发作的高风险,并且由于突然下降而容易受伤。许多国家禁止癫痫患者推动癫痫发作会导致生命和财产丧失。在过去的几十年中,已经在监测患者的癫痫发作活动中进行了巨大的工作,并提醒护理人员在紧急情况下扩大帮助。该研究提出了智能医疗保健互联网框架,以在偶发中为癫痫患者提供立即帮助,同时在自动驾驶汽车旅行时。在拟议的框架中,通过云传输到控制申请的患者可穿戴设备的癫痫发作警报。控制应用程序还从视觉,超声波和雷达传感器中接收数据。癫痫发作警报的关键信息和传感器数据命令汽车强制停止。癫痫发作的Google Map位置已发送给患者的护理人员以及注册医院。正在开发许多应用程序,以为全自动汽车驾驶员提供豪华和舒适性。远没有为驱动癫痫发作的驾驶员紧急迅速反应提供奢侈品,旨在提出一种解决方案,该解决方案可以挽救尽管药物严重的药物耐药性或容易发作的癫痫患者的寿命。云同步的实验结果表明,最小时间为30秒30 ms,最大时间为31秒63毫秒。实验结果证明,建议直接从控制应用中提醒患者的护理人员,而不是通过云提醒。
本教程详细说明了计算机外围设备及其功能。外围设备对于将信息输入或从计算机系统接收数据至关重要。计算机系统的工作流程涉及处理数据的组件以及未处理的组件。外围设备可以广泛地分为输入,输出和输入/输出类型。示例包括键盘,鼠标,网络摄像头,扫描仪,监视器,打印机,扬声器,耳机,投影仪,硬盘驱动器,USB驱动器,存储卡,磁带驱动器和NICS。这些外围设备在增强整体计算体验方面起着重要作用。显示器上显示的临时输出称为软拷贝,需要在打印机等设备上永久存储。打印机有三种类型:点 - 矩阵,喷墨和激光,每种都使用唯一的打印机制。扬声器播放音频信号,而硬盘提供了用于存储和检索数据的输入/输出功能。USB驱动器启用计算机之间的紧凑数据传输,从而提供输出/输入功能。NIC(网络接口卡)促进网络连接,利用输出/输入功能发送/接收数据。计算机硬件是指可以看到和触摸的物理组件。关键硬件组件包括: * CPU:负责处理说明的计算机的大脑。* RAM:波动性存储器为数据和说明提供临时存储。*硬盘驱动器:非挥发性存储设备存储文件和数据。*主板:包含CPU,RAM和其他组件的主电路板。2。*图形卡:组件生成用于显示的输出图像。计算机外围设备是连接到计算机或数字设备的设备,以扩展功能,增强功能并提高功能。示例包括: *鼠标:在计算机屏幕上控制光标移动的输入设备。键盘用作输入设备,允许用户将文本和命令输入计算机系统。另一方面,监视器用作输出设备,显示从计算机系统中显示视觉信息。同样,打印机用于生产文档或图像的物理副本。外部硬盘驱动器通过连接到计算机系统提供额外的存储空间。术语“硬件”和“外围设备”通常可以互换使用,但具有不同的含义。**硬件和外围设备之间的关键差异:**1。**目的:**硬件是指构成计算机核心的内部组件,而外围设备是添加的外部设备以增强功能。**功能:**硬件获取输入,存储数据,显示输出并执行命令。外围设备促进与计算机的信息交换,例如输入或检索数据。3。**功能:**硬件包括功能,可移植性,效率和用户文档等特征。外围设备提供存储,处理,可用性和速度等功能。4。**好处:**硬件好处包括改善客户服务,有效的沟通,业务效率以及实施正确的技术。2。3。外围设备使网络更轻松,提高效率并增强计算机功能。**硬件和外围设备之间的区别:**1。**设计目的:**硬件旨在为软件提供指令或从执行中提供结果。外围设备设计用于额外的功能和数据输入/输出功能。**类型:**硬件类型包括输入设备,处理设备,输出设备,内存或存储设备等。外围设备包含输入硬件,输出硬件,存储设备等。**主要目的:**硬件的主要功能是捕获,转换和呈现数据作为输出。外围设备使用户能够访问和利用计算机功能。**重要性:**1。**硬件重要性:**计算机硬件对于系统的功能至关重要,没有内部组件就无法正常工作。2。**外围设备的角色:**虽然外围设备对于基本功能并不重要,但它们可以增强整体用户体验并提供其他功能。**硬件和外围设备的示例:***硬件示例包括CPU,Monitor,UPS,键盘和鼠标。*外围设备包括图形卡,外部硬盘驱动器,笔驱动器,USB和其他类似组件。总而言之,了解硬件和外围设备之间的差异对于构建和维护有效的计算机系统至关重要。硬件处理处理数据和运行软件应用程序时,外围设备提供输入/输出功能和存储功能。
人工智能在当今世界的日常生活中扮演着重要的角色。如今,人工智能已应用于许多领域,被认为是当今地球上最好的技术之一。计算机化物体识别将成为汽车行业最大的发展之一。因为与其他行业相比,汽车行业是增长最快的行业。汽车行业不断为汽车带来新技术,并在短时间内不断更新技术,因此人工智能在汽车行业的发展中发挥着重要作用。在汽车行业中使用人工智能的原因是为了减少人为错误造成的事故,例如,借助自适应巡航控制,汽车可以与前方车辆保持安全距离。自动驾驶汽车是利用人工智能的新技术。汽车上安装了摄像头、传感器和雷达,可以识别交通行为并检测当前状况,并根据当前状况应用算法。例如,如果道路上有很多车辆,汽车将自动与其他车辆保持安全距离。汽车使用卫星地图根据用户提供的位置坐标到达目的地。[1] 人工智能的需求 机器能够像人类一样思考的能力被称为人工智能,简称 (AI)。人工智能对于汽车行业汽车技术的发展至关重要。车辆自动化涉及使用机电一体化,特别是人工智能,来改善车辆的控制,减轻驾驶员的某些任务或使其更容易处理。 自动驾驶汽车使用包括计算机视觉、激光、雷达、激光雷达和 GPS 在内的技术来感知世界。本研究讨论了几种人工智能方法,包括自动驾驶汽车经常使用的方法,例如模糊逻辑、神经网络和群体智能。使用的一些人工智能技术包括[2] 人工智能与交通监控 没有人喜欢堵车!因此,城市规划者一直在寻找改善交通流量的方法。在交通信号灯上安装传感器可能会有所帮助。人工智能系统从传感器接收数据。为了防止路口交通堵塞,它可以管理交通信号灯。城市规划人员可以使用机器学习设计更好的道路系统。
1985 年,Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量,以及其他相关雷达信息。雷达制造商构建了定制的雷达接口板,从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 接口。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初,数据存储在缓冲区中,然后传输到九轨磁带上。几年后,原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代,从而可以记录更多的数据。由于数据传输到磁带的速度不能像从雷达接收数据那样快,因此只能记录一部分数据。在收集搜索数据时,仅记录操作员指定的范围和方位有限的扇区内的数据。最初,扇区大小不能比 10 ° x 15 mi 大太多,具体取决于雷达波形。在收集轨迹数据时,CDC 会在指定的时间内连续收集数据,然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时,不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来,CDC 用于许多数据收集练习和测试活动。虽然用于 CAS 搜索收集的扇区大小相对较小,并且可收集轨迹数据的时间相对较短,但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是,如果没有大型 CAS 搜索收集扇区,则很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法,需要一个至少为 25 ° x 全范围的扇区大小。更大的收集扇区需要设计和构建新的 MOD 6 CDC。 Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新的 CDC 利用