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脑启发计算 脑启发计算
背景：类脑计算将传统计算技术与受人脑启发的计算和认知思想、原理和模型相结合，以构建智能信息系统，用于我们的日常生活。图像和语音处理、盲信号分离、创造性规划和设计、决策、自适应控制、知识获取和数据库挖掘只是类脑计算应用的一些领域。我们对大脑功能了解得越多，信息系统就越智能。本书还介绍了心智和意识建模的一个主题，以及人工智能领域的其他新理论模型和应用。人脑是一种非常节能的装置。从计算角度来说，它仅需 20 瓦的功率就能每秒执行相当于十亿亿亿亿次浮点运算（1 后面跟着 18 个零）的数学运算。相比之下，世界上最强大的超级计算机之一“橡树岭前沿” (Oak Ridge Frontier) 最近演示了百亿亿次计算能力。然而，要实现这一壮举需要数百万倍的功率，即 20 兆瓦。我和我的同事希望通过大脑来指导开发强大而节能的计算机电路设计。你看，能源效率已经成为阻碍我们制造更强大的计算机芯片的一个主要因素。虽然更小的电子元件已成倍地提高了我们设备的计算能力，但进展却正在放缓。有趣的是，我们对大脑如何运作的看法一直是计算机世界的灵感源泉。为了理解我们是如何得出这种方法的，我们需要简单回顾一下计算的历史。人脑是宇宙中最复杂的物体之一。它能够在不断变化的环境中执行高级认知任务，例如抽象、概括、预测、决策、识别和导航。大脑这种较高的认知能力得益于它的功耗非常低，只有20W。大脑能效高的原因主要有两点：一是信息交换和处理是事件驱动的；因此，尖峰能量仅在需要的时间和地点被消耗。其次，神经元和突触位于同一个神经网络中，高度互联，每个神经元平均与104个其他神经元相连。神经元/突触共位意味着数据处理（由突触兴奋和神经元放电组成）和记忆（由突触权重和神经元阈值组成）在大脑内共享同一位置。许多研究工作旨在模仿人类大脑的计算类型，以实现非凡的能源效率。这是神经形态工程的目标，其中，脉冲神经网络（SNN）是利用人工神经元和突触开发出来的。 SNN 通常采用与 Rosenblatt 和 Minsky 开创的传统感知器网络相同的全连接 (FC) 架构。然而，在 SNN 中，神经元和突触通常表现出对施加的尖峰的时间依赖性响应，例如神经元内的整合和发射以及跨突触的兴奋性突触后电流 (EPSC)。这与用于计算机视觉和语音识别的人工智能 (AI) 加速器中的传统人工神经网络 (ANN) 形成对比，其中信息是同步的并且基于信号幅度而不是时间。大多数 SNN 通常依赖于互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，具有两个显著的关键优势：首先，CMOS 技术在半导体行业生态系统中广泛可用，包括设计、制造和鉴定，为基于 CMOS 的神经形态工程成为成熟主题创造了条件。其次，CMOS晶体管可以按照摩尔定律小型化，其中减小
用黑色蛋白质计算量子计算：课程目标
量子计算机。编译是将一个量子程序转换为另一个量子程序的过程，并且是我们如何获得量子计算机来计算的过程。○代码：量子编程语言允许软件的快速开发在量子计算机上运行解决问题的算法。学生从组装级编程的基础知识开始。○量子优化：当今的量子计算机可能是
可穿戴计算：
1972 年，我刚开始在卡内基梅隆大学 (CMU) 工作，加入了 Gordon Bell 的研究小组，当时他刚开始探索多处理器系统。1972 年下半年，Sam Fuller 加入了研究小组，计算机模块项目就此诞生。Cm*（Kline 星号表示计算机模块复制一次或多次）是一种可扩展架构，在本地总线上具有共享地址空间，并扩展到集群总线和集群间链路，实现了第一个非统一内存访问 (NUMA) 多处理器 [18]。到 20 世纪 70 年代末，业界对多处理器系统产生了浓厚的兴趣，主要由学生组成的大学设计团队很难跟上拥有更多资源的专业工程团队的步伐，无法设计出速度更快、更复杂的逻辑。
量子计算
1 向量和矩阵基础 3 1.1 向量空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.3 Gram-Schmidt 正交化 . . . . . . . 10 1.5 线性算子和矩阵 . . . . . . . . . . 11 1.5.1 Hermitian 共轭矩阵、Hermitian 矩阵和酉矩阵 . . . . . . . . . . . . 12 1.6 特征值问题 . . . . . . . . . . . . . 13 1.6.1 埃尔米特矩阵和正规矩阵的特征值问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.10 张量积（克罗内克积）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26
量子计算
我们将考虑数字计算，因此我们有兴趣计算整数值x的整数值f（x）。这是实际计算机执行的操作。正如我们将看到的，可以将功能视为逻辑操作（和，或，不等等的组合）；具有实际数字的有限优先操作也可以通过这种方式来表示，通过将实际数字的小数扩展为某些整数。计算是评估给定函数f（x）的某些过程。我们将通过电路图使用计算的抽象模型。这是函数f（x）的图形表示，它是通过一组简单的基本操作来构建的。这捕获了实际计算机操作模式的某些功能，尽管特定功能A给定电路计算是固定的，而可编程计算机可以计算我们输入程序指定的任何函数。电路模型不应过于从字面上看作为物理计算机的描述，而应作为理解如何从更简单的操作中构建所需功能的一种抽象方式。我们在这里介绍此内容主要是因为我们将在讨论量子计算的讨论中大量使用类似的图形表示。我们要代表整数x的整数值函数。我们用二进制表示法表示x，作为一串x n -1 x n -2。。。x 0。这是一个位置符号，因此不同的位乘以2的功率；这意味着
