很久以前……就在 10 年前,如果有人说印度将开发某种复杂的技术,许多人不会相信,许多人会嘲笑它——但今天,同样的人惊讶地看到这个国家的成功。自力更生的印度在各个领域都创造了奇迹。想想看:印度曾经进口手机,如今是世界第二大制造商。印度曾经是世界上最大的国防设备买家,现在也向 85 个国家出口。今天,在太空技术领域,印度已成为第一个到达月球南极的国家。我最喜欢的一件事是,这场自力更生的运动现在不再只是政府的运动;Aatmanirbhar Bharat Abhiyan 正在成为一场人民的运动——我们在各个领域都取得了成功。就在本月,我们在 Hanle 启用了亚洲最大的“成像望远镜 MACE”,
领域挑战 第四次工业革命,也被称为智能工业(荷兰)、工业 4.0(德国)和先进制造业(美国),正在如火如荼地展开。由全球价值链上自主但相互关联的单元组成的分散业务流程的愿景即将成为现实。信息物理生产系统的使用有可能通过个性化产品提高客户满意度,同时提高生产力和资源效率。目前,行业和研究部门正在现场实验室和智能工厂中密切合作,通过数字应用、智能机械、传感器技术、智能机器人和全球互联价值链的制造概念来开发这些信息物理生产系统。
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上,轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号,信号在细胞体内进行处理,并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元(图2(a))。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞,每个神经元以并行和分布式的方式处理信息,从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞,通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时,膜电位会因信号而发生变化,当信号超过一定的阈值时,电位就变为正值,神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何,该图的形状几乎都是相同的波形,一旦超过阈值,就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为,神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形,而是电脉冲的频率(图2(b))。 细胞体的阈值函数,当输入高于阈值时,发出电脉冲,当输入低于阈值时,不发出电脉冲,具有从输入到输出的非线性转换效果。此外,还有兴奋性突触,它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质,还有抑制性突触,它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年,McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2(c)中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1,表示该神经元接收的突触数量。
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