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World File Search System诺伊曼
哪种缩放规则适用于大型人工神经网络
摘要经验表明，合作和交流计算系统，包括隔离的单个处理器，具有严重的性能限制，无法使用von Neumann的经典计算范式来解释。在他的经典“初稿”中，他警告说，使用“太快的处理器”“使他的简单“ procepure'”（但不是他的计算模型！）;此外，使用经典的计算范式模仿神经元操作是不合适的。Amdahl补充说，包括许多处理器的大型机器具有固有的劣势。鉴于人工神经网络（ANN）的组件正在互相进行大量通信，因此它们是由用于常规计算中设计/制造的大量组件构建的，此外，它们还试图使用不当的生物学操作使用不正确的技术解决方案及其可实现的有效载荷计算量表，这是概念上的模型。基于人工智能的系统的工作负载类型会产生极低的有效载荷计算性能，其设计/技术将其大小限制在“'toy'级别的系统：基于处理器的ANN系统的缩放标准）上是强烈的非线性。鉴于ANN系统的扩散和规模不断增长，我们建议您提前估算设备或应用的效率。ANN实施和专有技术数据的财富不再启用。通过分析已发布的测量结果，我们提供了证据表明，数据传输时间的作用极大地影响了ANN的性能和可行性。讨论了一些主要的理论限制因素，ANN的层结构及其技术实施方法如何影响其效率。该论文始于冯·诺伊曼（Von Neumann）的原始模型，而没有忽略处理时间的转移时间，并为Amdahl定律提供了适当的解释和处理。它表明，在这一提示中，Amdahl的定律正确地描述了ANN。
2022 年 10 月 VCAT 会议纪要
鲍勃、贝弗利·博克尔、凯特琳（凯蒂）·博格斯-拉塞尔、阿什利·布瓦维特、罗恩·布伦纳、扎赫拉哈·卡纳汉、丽莎·多恩、柯克·法索尔卡、迈克·法托、霍普·费茨科、梅丽莎·福尔克、亚历克斯·福斯特、阿曼达·弗雷泽、杰里盖尔、弗兰克·詹德伦、谢丽尔·格洛斯特、杰拉德·格里尔；克里斯·格里菲斯 / 大卫·冈拉克 / 大卫·哈恩 / 卡琳娜·哈迪斯 / 乔纳森·希克内尔 / 罗伯特·希尔德布兰德 / 杰奎琳·霍勒 / 马修·哈德森 / 莫妮卡·惠尔戈 / 詹妮弗·艾薇 / 娜拉·琼斯 / 克里斯蒂娜·琼斯 / 约翰·保罗·考夫曼 / 利亚·凯斯 / 米尔塔-玛丽·柯比, 布莱恩·克莱默 / 约翰·拉维克 / 艾琳·林恩 / 埃里克·马达万 / 拉杰莫汉·梅顿 / 希瑟·麦金太尔 / 凯文梅里蒂斯、迪米特里奥斯·米佐尔、梅丽莎·莫罗、杰恩·纳达尔、玛丽亚·诺伊曼、丹·牛顿、托马斯·吴、丽莎·奥吉、恩杜布伊西（乔治）·波奇、苏珊娜·普雷斯、里奇·拉莫托夫斯基、罗伯特·雷迪、卡里·鲁德尼茨基、罗伯特·斯贝雷加耶娃、安娜
美国海军乐团音乐会/礼仪乐团小号试奏 2023 年 1 月 20 日
除非另有说明，所有选段均为 B 调。考生可选择使用 B 调或 C 调小号进行试奏。请按照本资料包中提供的方式准备所有选段。可能还需要即兴演奏。商业/主奏小号选段为可选，仅在半决赛和决赛中听到。独奏选段： 波梅：F 小调协奏曲，第 1 乐章，从 [B] 开始。艾夫斯：关于“美洲”的变奏。独奏 [O]（短号 1）。威廉姆斯（译者：Lavender）：召唤英雄。选取 [33] 至 [50] 兴德米特：Bb 调交响曲，第 1 乐章，从 I 乐章开始到第 12 乐章。第 2 乐章，从 II 乐章开始到第 26 乐章。普罗科菲耶夫：进行曲，作品 99。 16-56。亚当斯：快速机器中的短途旅行。mm。138-151。科普兰：户外序曲。前四拍[20]到后四拍[30]（小号 1）。威尔第（诺伊曼译）：纳布科序曲。衔接至[89]至 m。107。沃恩威廉斯：托卡塔马尔齐亚莱。衔接至[7]至[11]。肖斯塔科维奇（亨斯伯格译）：节日序曲。衔接至[6]至[7]（小号 4）。斯特拉文斯基：士兵的故事。皇家进行曲。开头至[3]。苏萨：跨海之手。前两拍，无重复（短号独奏）。苏萨：伊利诺伊大学进行曲。前两拍，无重复（短号独奏）。格什温 / 里德尔：迷人的节奏。mm。 56-70. 熄灯号与乐部一起演奏的选段：威廉斯（译者：拉文德）：《阵亡将士赞歌》. 接续至第 28 小节至第 51 小节。桑特尔曼：《旗官进行曲》。广告/领奏小号选段（可选）：布里库斯（编者：福斯特/布坎南）：《感觉良好》，[C] 至 [D] 德尔加多（编者：佩拉约/布坎南）：《桑东吉塔》，[46] 至第 53 小节加西亚（编者：布坎南）：《康加舞曲》，[175] 至 [183] 吉亚奇诺（编者：布坎南）：《幕后人员》，[J] 至第 204 小节
Robert Kasumba -CDN 将光与核自旋气体耦合，其两光子线宽为五millihertz
1。Robert Kasumba，Dom CP Marticorena，Anja Pahor，Geetha B. Ramani，Imani Masters Goffney，Susanne M. Jaeggi，Aaron R Seitz，Jacob R Gardner和Dennis Lbarbour。 分布潜在变量模型，并在主动认知测试中应用。 认知和发展系统上的IEEE交易，2025年。 [在出版物中接受/接受] 2。 罗伯特·卡索巴（Robert Kasumba）和马里恩·诺伊曼（Marion Neumman）。 教育的实用情感分析：学生人群采购的力量。 在AAAI人工智能会议论文集，第38卷，2024年3。 Robert Kasumba，Guanghui Yu，Chien-Ju Ho，Sarah Keren和William Yeoh。 数据驱动的通用行为剂的目标识别设计，2024年。 [preprint，在提交中] 4。 Yu，Robert Kasumba，Chien-Ju Ho和William Yeoh。 关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。 ARXIV预印arxiv：2406.06051，2024。 [preprint，在提交中] 5。 Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。 用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题，性健康，心理健康和药物使用问题的手机技术（青年健康SMS）：飞行员随机对照试验的协议。 JMIR研究方案，12：e49352，2023。doi：10.2196/49352 6。 人类行为和新兴技术，2022，2022 7。Robert Kasumba，Dom CP Marticorena，Anja Pahor，Geetha B. Ramani，Imani Masters Goffney，Susanne M. Jaeggi，Aaron R Seitz，Jacob R Gardner和Dennis Lbarbour。分布潜在变量模型，并在主动认知测试中应用。认知和发展系统上的IEEE交易，2025年。[在出版物中接受/接受] 2。罗伯特·卡索巴（Robert Kasumba）和马里恩·诺伊曼（Marion Neumman）。教育的实用情感分析：学生人群采购的力量。在AAAI人工智能会议论文集，第38卷，2024年3。Robert Kasumba，Guanghui Yu，Chien-Ju Ho，Sarah Keren和William Yeoh。 数据驱动的通用行为剂的目标识别设计，2024年。 [preprint，在提交中] 4。 Yu，Robert Kasumba，Chien-Ju Ho和William Yeoh。 关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。 ARXIV预印arxiv：2406.06051，2024。 [preprint，在提交中] 5。 Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。 用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题，性健康，心理健康和药物使用问题的手机技术（青年健康SMS）：飞行员随机对照试验的协议。 JMIR研究方案，12：e49352，2023。doi：10.2196/49352 6。 人类行为和新兴技术，2022，2022 7。Robert Kasumba，Guanghui Yu，Chien-Ju Ho，Sarah Keren和William Yeoh。数据驱动的通用行为剂的目标识别设计，2024年。[preprint，在提交中] 4。Yu，Robert Kasumba，Chien-Ju Ho和William Yeoh。关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。ARXIV预印arxiv：2406.06051，2024。[preprint，在提交中] 5。Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题，性健康，心理健康和药物使用问题的手机技术（青年健康SMS）：飞行员随机对照试验的协议。JMIR研究方案，12：e49352，2023。doi：10.2196/49352 6。人类行为和新兴技术，2022，2022 7。Maya Topitzer，Yueming Kou，Robert Kasumba和Philip Kreniske。 不同的受众与福祉应用程序上的用户情感表达有何关系。 Mary Nsabagwa，Isaac Mugume，Robert Kasumba，Joshua Muhumuza，Steven Byarugaba，Eugene Tumwesigye和Julianne Sansa Otim。 基于无线传感器网络的自动的条件监视和报告框架Maya Topitzer，Yueming Kou，Robert Kasumba和Philip Kreniske。不同的受众与福祉应用程序上的用户情感表达有何关系。Mary Nsabagwa，Isaac Mugume，Robert Kasumba，Joshua Muhumuza，Steven Byarugaba，Eugene Tumwesigye和Julianne Sansa Otim。基于无线传感器网络的自动
摘要集合 - CIAM
中央航空发动机工程研究所（CIAM）成立于1930年。自该研究所成立以来，动力学、强度和可靠性领域的研究一直是该研究所最重要的活动领域之一。该方向的创始人是杰出的科学家I.Sh.诺伊曼，R.S.基纳索什维利 (Kinasoshvili)，S.V.索伦森，I.A.Birger，V.M.阿基莫夫。报告简要回顾了 CIAM 实力和可靠性科学学院发展的主要阶段。考虑了CIAM强度与可靠性科学学院的工作特点：根据实际需要确定问题的制定；寻找解决问题的通用方法并开发解决问题的工程方法；计算、测试和物理研究的独特结合，必要时使用多学科方法；总结经验并形成规范性技术文件；开展工作以确保发动机在其生命周期各个阶段的强度和可靠性；与航空和混合行业的企业团队以及科学组织密切互动。要简单地列出 CIAM 团队的所有主要成就是不可能的。90 年来，在苏联和俄罗斯，没有一台飞机发动机 CIAM 在确保强度和可靠性方面没有做出重大贡献。对于确保各种用途的火箭发动机、直升机传动装置和燃气轮机装置的强度和可靠性也做出了重大贡献。报告简要审视了研究所科学家对多个领域发展的贡献，包括： – 材料结构强度的研究； – 应力-应变状态、动力学和强度的计算； – 开发动力学和强度实验研究的设备和方法； – 确认发动机及其主要（对于破坏后果至关重要）部件的使用寿命； – 数学模型的开发、可靠性的工程和可行性研究； – 技术状况诊断。CIAM 员工就强度和可靠性问题对超过 25 篇博士论文和 90 多篇博士论文进行了答辩。研究所多名员工荣获荣誉称号和奖项。CIAM科学学院对国内各发动机设计局、众多研究所、大学和专业企业处理强度和可靠性问题的团队的组建具有决定性的影响。事实上，这些团队也是 CIAM 创建的科学学院的一部分。研究所编写的数十种专着、参考书、教科书、规范性技术文件（航空规则、强度标准、GOST、设计人员手册等）构成了一个内容丰富的库，已成为经典，并出现在工程师、研究人员、研究生和机械工程各个分支的学生的桌面上。在航空技术发展的现阶段，主要关注的是以下方面的发展： – 结构（在预期运行条件下的结构中实施）强度、变形模型、强度标准和结构的特殊鉴定和研究方法有前途的材料（包括各种复合材料、金属间化合物、使用增材技术获得的材料）的耐久性模型，考虑到运行过程中的破坏因素；
带有投资和限制技术的大风经济-CEJSH
六十年前，P。A。A. Samuelson（1960）提出了关于在最佳生长路径的长时间内特定收敛到某种“模型”路径的假设，而经济在其上实现了最大的生产增长。这种“模型”路径在特定的动态平衡（称为von Neumann平衡）中的特征是与公路运输中的高速公路（收费公路）相比。如果我们要从某个位置到达附近的城镇，那么我们使用当地道路直接前往目的地。但是，如果我们的目的地距离很远，那么我们将尝试进入第一个位置高速公路（收费公路），然后尽可能长时间地移动。只有我们旅程的最终部分才能在当地道路上再次占用。通过以经济状态识别我们的起点和目的地的位置，并用t = {0，1，。。。，t 1}我们感兴趣的经济期限（地平线），合同初始期限t = 0和最终期限t 1 < +∞，收费公路的法律可以如下：从历史形状的初始状态开始（在t = 0中，应在t = 0中的发展阶段），然后以合理运作的发展阶段（随后的界限），同样是“模型”（即“模型”的界限），并且在“模型”上（即“模型”）在最后阶段（在地平线的最后一个时期）可能会从收费公路移开以达到最终状态。所提出的经济增长假说在许多数学经济学家中引起了世界各地的极大兴趣。今天，它是数学经济学的支柱之一。他们证明了在各种多部门/多产品经济动力学模型（主要是Neumann-Gale型的）中，收费公路定理（生产，资本，消费收费）的许多变体。由于过去半个世纪进行的研究，收费公路理论已经开发出来。在所有诺伊曼 - 盖尔经济动态模型中，主要概念之一是所谓的生产空间（换句话说：技术集）。在所有有关该主题的研究中，假定生产技术是固定的（时间是不变的），或者（较少频率）的技术变化确定生产空间的动态（技术集）不需要投资投入，因此它们是上帝或自然的奇特礼物；参见例如Giorgi G.和Zuccotti C.（2016），兰开斯特K.（1968，第三部分，第10、11章），马卡罗夫，鲁比诺夫（1977），Nikaido（1968，第4章），Panek（2000，2000年，第2部分，第2部分，第5章，第5章，6），Takayama（1985，takayama，第6章6，7）。可以在McKenzie（2005），Mitra和Nishimura（2009）中找到有关收费公路理论论文的全面参考书目。This strand also includes the author's earlier papers on the turnpike properties of the optimal growth processes in the stationary (2016, 2017) and non-stationary (2017b, 2018, 2019a, 2019c, 2020a, 2020b) Gale economies with a multilane turnpike and papers focused on the turnpike effect in a Gale economy with a general form of the growth criterion (2019b), as well与最少的时间增长标准一样 - 所谓的最佳时间增长问题（2021）。
framework_saber-ecd.pdf
本文由米歇尔·J·诺伊曼（Michelle J.团队的以下核心成员为报告的研究和起草做出了贡献：克拉克·马修斯（Clark Matthews）（延长任期顾问，HDNED），Amina Debissa Denboba（顾问，HDNEND），Rebecca Kraft Sayre（顾问，HDNEND）和LINDSAY ADAMS（顾问）（顾问，HDNEND）。该团队要感谢以前的任务团队负责人Emiliana Vegas（前首席经济学家HDNED），因为她对这项倡议的重大智力贡献和领导才能。卡西亚·米兰达（Cassia Miranda）提供了出色的行政支持。该团队感谢伊丽莎白·金（Elizabeth King）（教育，人类发展部主任）和罗宾·霍恩（Robin Horn）（前教育，HDNED）的指导和支持。Saber-ECD从全球银行的各个阶段的投入和反馈中受益，包括：Leslie Elder（Hdnhe高级营养专家），Marito H. Garcia（Marito H. Garcia（首席经济学家，Afted），Laura Rawrings（Laura Rawlings）（领先的社会保护专家，HDNSP）和Patrick Preperd（Patrick Preperdssp），以及年轻的Perfordspssss，Aftsps，Aftsp。The team appreciates the valuable suggestions on an earlier version of this paper received from the following colleagues: Marguerite Clarke (Senior Education Specialist, HDNED), Chelsea Coffin (Extended Term Consultant, HDNED), Eeshani Kandpal (Consultant), Laura Lewis (Consultant, HDNED), Oni Lusk-Stover (Operations Officer, HDNED), Harry Patrinos (Lead Economist, HDNED），Halsey Rogers（首席经济学家，HDNED）和Quentin Wodon（顾问，HDNED）。此外，该团队希望承认本文的早期版本以及来自金伯利·布勒（Kimberly Boller），皮亚·雷贝洛·布里托（Pia Rebello Britto）和吉川（Hirokazu Yoshikawa）的Saber-Ecd乐器的早期版本的反馈。本文的同伴审稿人包括：Harold Alderman（Decpo顾问），Scherezad Latif（高级教育专家，ECSH2），Veronica Silva（高级社会保护专家，LCSHE）和Joan Lombardi（伯纳德·范·莱尔基金会（Bernard Van Leer Foundation）高级研究员）。本文的同伴审稿人包括：Harold Alderman（Decpo顾问），Scherezad Latif（高级教育专家，ECSH2），Veronica Silva（高级社会保护专家，LCSHE）和Joan Lombardi（伯纳德·范·莱尔基金会（Bernard Van Leer Foundation）高级研究员）。
教学大纲
ECO2101：高级微观经济学-I 模块 1：需求理论需求概念、需求定律、需求函数决定因素、需求变化和需求量。市场需求函数供应 - 含义、供应定律、供应函数、供应决定因素。市场均衡、市场均衡变化、需求供应分析的应用。消费者行为 - 基数效用分析 - 边际效用递减规律、等价边际效用、消费者均衡无差异曲线分析：边际替代率、消费者均衡、需求无差异曲线分析：收入、替代和价格效应 - 希克斯-艾伦和斯拉茨基。从众效应和势利效应无差异曲线的应用和用途：对消费者的补贴：价格补贴与一次性收入补助。配给和无差异曲线分析。食品券计划。模块 2：消费者行为和需求弹性 显示偏好需求理论：偏好假设和排序逻辑。通过逻辑排序推导需求定律 不确定性下的个人行为：涉及风险的选择：圣彼得堡悖论和伯努利假设，风险情况下构建效用指数的诺伊曼-摩根斯坦方法。弗里德曼-萨维奇假设，马科维茨假设。 需求弹性：需求弹性的概念、弹性的类型和测量、决定因素和应用。 消费者剩余：马歇尔的消费者剩余衡量标准。消费者剩余和价格变动。希克斯消费者剩余的四个概念、水钻石悖论、消费者剩余在成本效益分析中的应用。模块 3：生产理论和成本生产理论：可变比例定律，生产函数：等产量线，边际技术替代率。两个可变因素的生产函数 - 规模收益，柯布-道格拉斯 - 生产函数最佳要素组合 - 等成本线，要素的最小成本组合，扩张路径。生产成本和成本曲线：成本概念，短期和长期成本理论，规模经济：内部和外部，现代成本理论 - 学习曲线 - L 形长期平均成本。模块 4：企业市场结构和收益曲线理论：市场结构的分类，平均收益和边际收益的概念。不同市场结构下的平均收益和边际收益，企业的均衡。竞争企业和行业的均衡：完全竞争的含义和条件，企业的短期和长期均衡
宏观的叠加态在孤立的量子系统中
在实验室中已经实现了高度复杂的叠加状态[1]。尽管它们看起来很脆弱，但这种状态在量子信息和计算以及量子基础中的理论问题中至关重要。可能会感到惊讶的是，具有许多自由度的孤立系统自然地演变成宏观的叠加状态。这些状态包含正交成分，这些成分在宏观量中存在，例如通常被认为是自然界“经典”的大物体的位置或动量。在接下来的内容中，我们使用一个特定的示例（本质上是布朗运动的示例）来说明这一结果是如何遵循约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）[2]的1929年量子量表定理（QET）的。该定理在2009 - 10年的复活中已被遗忘了50多年[3，4]。QET包含与量子统计力学和量子力学基础相关的见解。我们对后一个主题的一些评论得出结论。QET超出了有关分离的量子系统中热促进的典型性（量度集中）结果[5]。典型性结果表明，大型系统的几乎所有纯状态ψ都最大地纠缠在一起，并且在除小的子空间1以外的所有内容都产生了一个density矩阵휌1，它接近归一化的身份，即微域密度矩阵。这意味着小子空间的热特性。QET专门集中在宏观观察物的子空间上，而不是微观自由度的一般子集。对状态von Neumann证明了系统的时间演变（千差线）：所有初始状态ψ0都将大部分时间作为典型状态作为宏观空间的典型状态（请参见下面的等式（11）），当然是该定理所需的某些假设所需的某些假设[6]。下面给出的计算说明，对于大型系统的任何子空间（例如，包括一组宏观可观察物所定义的子空间定义），密度操作员휌1通过追踪在其他随机纯状态的自由度上引起的密度操作员是非常可能的，这是非常可能的接近휌1〜1。基于该措施的主导地位，人们可以启发性地说，即使系统以强烈侵犯该特性的特殊状态开始，动态演变也会导致其大部分时间在典型的状态下。QET为这种直觉提供了严格的基础。令{휙1，푗1}푛1= 1 = 1 = 1和{휙2，푗2}푛2= 1 = 1 = 1是两个标记为1和2的Hilbert Space的正对异性态的一组，带有身份操作员，具有身份操作员퐼1和퐼2。
列出计算机的硬件组件
AKCEPT数据，执行功能，显示重新塑料并根据需要存储thoz数据或重新塑造的电子设备iz iz iz iz。它是对硬件和软件资源的紧缩，这些硬件和软件资源使thiz用户不断地提供各种功能。硬件iz的物理komponents的物理komponents，例如AZ A处理器，内存设备，监视器，键盘等，而软件IZ IZ一组会通过硬件资源适当地使用Funcion的训练或指令。Thiz Quipooter具有三个ImportInt Komponent：输入单元，中央处理单元（CPU）和输出单元。将在下面讨论：1。输入单元：附加到Thiz Compooter的输入设备的输入单元Konsist。这些设备将输入输入，并将其konvert konvert到Th Quipooter unordands的二进制语言中。一些常见的输入将AR键盘，鼠标，操纵杆，扫描仪等分离2。中央处理单元（CPU）：onz th信息iz通过输入设备输入了台式机，处理器对其进行操作。th cpu iz称其为Th Qpooter的大脑，因为它是TH钳子的控制中心。它首先从内存中指令说明，然后对其进行解释，以便知道要做什么。如果需要，请从内存或输入设备获取数据。THEFTER CPU执行或执行所需的KOMPONTAIN，ZEN要么存储TH输出，要么在输出devize上显示它。th cpu haz三个主要的komponents，对不同的funkcions负责：算术逻辑单元（ALU），控制单元（CU）和内存rezisters。算术kalkles包括加法，减法，乘法和分裂。A.算术和逻辑单元（ALU）：Alu执行数学kallations并进行逻辑策略。逻辑说明参与了两个数据项的比较，以查看一个iz iz iz更大或更小或相等。Th算术逻辑单元iz th cpu的主要功能是TH CPU的基本构建块。B.控制单元：TH控制单元Koordines和Kontrols TH数据流入和从CPU中进出，以及Kontrols Alu的所有操作，内存Rezisters以及输入/输出单元。iz还负有责任地执行存储在TH程序中的所有指令。它对提取的指令进行解码，对其进行解释并将控制信号发送到输入/输出devized，直到Alu和Memory正确地完成IZ的操作。控制单元充当计算机的中枢神经系统或大脑，为各种组件提供信号以执行指令。CPU中的内存寄存器临时存储处理器使用的数据。这些寄存器的尺寸可以变化（16位，32位，64位等）每个都有一个特定的功能，例如存储数据或说明。用户可以将这些寄存器用于存储操作数，中间结果等。累加器（ACC）是ALU内的主要寄存器，持有操作数的一个操作数。附加到CPU的内部内存都存储数据和指令，并将其分为许多具有唯一地址的存储位置。这允许计算机快速访问任何位置，而无需搜索整个内存。我们可以使用所有这些组件轻松执行任务。程序执行时，将其数据复制到内部内存，并保留在那里，直到执行结束为止。存储器单元是永久存储数据和指令的主要存储组件，以便于检索。输出设备（例如监视器，打印机和绘图器）附着以形成输出单元，将CPU转换为可读格式的二进制数据。输出单元接受来自CPU的信息，并以用户友好的格式显示。计算机的特性包括速度 - 能够每秒执行数百万计算 - 精度，勤奋，多功能性和存储容量。计算机可以精确处理复杂的任务，同时执行多个操作，存储大量数据或说明，并根据需要检索它们。总而言之，计算机已经使用了多年，并广泛传播其用法。三个基本组件是输入单元，CPU和输出单元。但是，计算机功能中还有其他关键组件。内存单元，控制单元以及算术和逻辑单元启用复杂操作。常见问题解答：什么是输入单元？输入单元可让用户输入数据并命令到计算机中。它如何工作？输入单元将用户操作或数据转换为计算机处理的电信号。什么是CPU？CPU通过执行程序指令执行大多数处理任务。其主要部分是算术逻辑单元（ALU），控制单元（CU）和寄存器。CPU如何处理数据？它从内存中获取指令，解码它们，执行指令，然后存储结果。计算机硬件包括物理组件，例如CPU，RAM，主板，存储，图形卡，声卡，计算机箱，监视器，鼠标，键盘和扬声器。软件是书面指令，可以由硬件存储和运行。硬件由软件指示执行命令或说明。两者的组合形式可用的计算系统。早期计算设备可以追溯到17世纪。法国数学家布莱斯·帕斯卡（Blaise Pascal）设计了一种基于齿轮的设备，用于增加和减法，销售约50款。阶梯式的Reckoner是由Gottfried Leibniz发明的，到1676年，可能会分裂和乘。但是，由于设计缺陷和制造局限性，它并不是很有用。类似的设备一直在使用直到1970年代。在19世纪，查尔斯·巴巴奇（Charles Babbage）设计了一种机械装置，用于计算多项式和从未构建的通用计算机。最早的计算机合并了用于输入和输出，内存，算术单元和原始编程语言的打孔卡。Alan Turing于1936年开发了通用图灵机，以建模任何类型的计算机。证明没有计算机可以解决决策问题。计算机存储是现代计算，连接硬件和软件的基础。布尔代数由乔治·布尔（George Boole）在19世纪中叶发明，构成了电路建模的基础，用于晶体管和综合电路。它包含数十亿个小晶体管。在1945年，艾伦·图灵（Alan Turing）设计了自动计算引擎，而约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）开发了冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构，该体系结构具有集中记忆，具有优先访问内存的CPU，以及I/O单元。此设计已成为大多数现代计算机的模板。计算机架构优先考虑成本，速度，可用性和能源效率等目标。设计人员必须了解硬件要求和计算的各个方面，包括编译器和集成电路设计。成本限制降低了利润率，由于改进的制造技术，组件的成本下降。基于冯·诺伊曼（Von Neumann）1945年的设计，最常见的指令集架构涉及CISC，RISC，向量操作或混合模式。isas是共享硬件系统，其中有点指示I/O模式。基于RISC的机器受益于使用更少的说明。这降低了复杂性并增加了注册用法。在RISC在1980年代发明后，其管道和缓存的建筑变得越来越受欢迎。他们将CISC体系结构取代了资源受限的设备，例如手机。在1986年至2003年之间，硬件性能提高了50％以上。这允许开发平板电脑和移动设备。在21世纪，绩效提高是通过利用并行性来驱动的。可以通过数据或任务并行性来实现并行性。这是由各种硬件策略（例如指导级并行性和图形处理单元）所容纳的。虚拟内存简化了程序的地址。微结构涉及高级硬件设计问题，例如CPU，内存和内存互连。内存层次结构可确保更快的内存更接近CPU，而存储器则用于存储较慢。计算机处理器会产生热量，这会影响性能和组件寿命。热管理系统，例如空气冷却器和液体冷却器，在计算机中很常见。数据中心使用更高级的冷却解决方案来维持安全的工作温度。现代计算机在性能和热量管理之间面临微妙的平衡。[31]尽管它们可能很昂贵，但可以使用更有效的模型。[32]但是，即使是最强大的处理器也具有不得超过的限制以防止过热。[33]因此，计算机将自动防止其性能，或者在必要时关闭，以保护其硬件免受过热堆积的影响。[34]对于需要创新的冷却系统才能有效运行的较小，更快的芯片尤其如此。[35]除了前面提到的组件（例如监视器和主板）外，还有其他几个关键的硬件元素构成了个人计算机。这些包括CPU，RAM，扩展卡，电源单元，光盘驱动器，硬盘驱动器，键盘，键盘，鼠标等。[36]台式计算机通常配备一个单独的监视器，键盘和鼠标，而笔记本电脑将这些组件集成到一个紧凑的情况下。[37]便携式平板电脑和笔记本电脑由于便利性和多功能性而变得越来越受欢迎。它们通常以触摸屏为主要输入设备，并且可能包括折叠键盘或外部连接以增加功能。[38]一些模型甚至允许用户分离键盘，从而有效地将其变成2英寸1片平板电脑笔记本电脑混合动力车。[39]手机将延长的电池寿命和便携性优先于原始性能。他们通常具有一系列功能，包括相机，GPS设备，扬声器和麦克风，[40]，但通常要求用户与较大的计算机相比，在功能方面做出妥协。[41]这些设备的功率和数据连接可能会因特定模型或类型而变化很大。个人计算机比大型机或超级计算机要小得多且价格便宜，这些计算机专为大规模计算而设计，可能耗资数亿美元。相比之下，个人计算机用于浏览互联网和文字处理等日常任务。微型计算机是一种计算机，在大小和价格方面介于这两个极端之间。它是在1960年代开发的，它是大型机和中型计算机的便宜替代品。超级计算机专为特定任务而设计，例如运行复杂的模拟或分析大型数据集，并且由于其高性能功能而可能非常昂贵。仓库比例计算机类似于群集计算机，但在更大的范围内，在软件中用作服务（SaaS）应用程序。他们优先考虑每次操作和电力使用成本，用于硬件和基础设施的价格超过1亿美元。虚拟硬件是模仿物理硬件功能的软件，通常用于IaaS和Paas等云计算服务。嵌入式系统的范围从非常基本到高级处理器，并且通常是根据其价格而不是性能功能来选择的。一个计算机盒包围了大多数台式计算机的组件，为内部零件提供机械支持和保护。它还有助于控制电磁干扰并防止静电放电。使用的案例类型取决于计算机的预期目的，其中一些提供了更多的扩展室或对便携性的影响保护。符合ATX标准，将AC功率转换为120至277伏在较低电压（例如12、5或3.3伏）的DC功率。计算机主板是主要组件，具有通过端口和扩展插槽连接CPU，RAM，磁盘驱动器和外围设备的集成电路的板。关键组件包括至少一个CPU，该CPU执行启用计算机功能的计算，解释RAM中的程序说明并将结果发送回相关组件。CPU通常通过散热器和风扇或冷却系统冷却。许多较新的CPU具有播放GPU和1 GHz和5 GHz之间的时钟速度。有一种增加核心增加并行性的趋势。内部总线将CPU连接到主内存，通过几行同时通信。带有多个处理器的计算机需要由Northbridge管理的互连总线，而Southbridge则管理较慢的外围设备。RAM商店基于用法积极访问层次结构中的代码和数据，其寄存器最接近CPU，其容量有限。多个缓存区域的容量比寄存器更大，但小于主内存，通过预摘要减少延迟。如果需要缓存数据，则可以从主内存中访问。缓存通常是SRAM，而主内存通常是大量的。如果计算机关闭，其永久存储或非易失性存储器通常以比常规内存更低的成本提供更高的容量，但是由于硬盘驱动器中的历史用途，这些内存需要更长的时间才能访问，而硬盘驱动器的历史用途则由更快的固态驱动器（SSD）代替。存储数据的其他选项包括USB驱动器和云存储。ROM（仅读取内存）包含计算机上电动机时运行的BIOS，而新的主板则使用统一的可扩展固件接口（UEFI）而不是BIOS。功率MOSFET控制电压调节器模块（VRM），而CMOS电池为BIOS芯片中日期和时间的CMOS存储器提供动力。可以通过扩展卡通过扩展插槽添加到计算机中，以增强功能，尽管现代计算机通常具有集成的GPU。大多数计算机还具有外部数据总线（例如USB）来连接外围设备，例如键盘，鼠标，显示器，打印机和网络接口控制器。2023年的计算机硬件的全球收入达到7051.7亿美元。电子废物管理至关重要，这是由于计算机硬件中存在的危险材料。处置未经授权的计算机是非法的，并且必须通过政府批准的设施进行回收。可以通过删除可重复使用的零件（例如RAM，图形卡和硬盘驱动器）来简化回收计算机。可以回收许多计算机硬件中使用的有价值的材料，以重复使用，降低成本和环境危害。有毒物质（例如铅，汞和镉）通常在计算机组件中发现，构成健康风险，包括智力发育，癌症和器官损害受损。电子废物的不当处理可能会导致严重的环境污染和健康问题。相比之下，回收计算机硬件被认为是环保的，因为它可以防止危险废物进入大气。存在严格的立法，以执行可持续的处置惯例，包括《欧盟和美国国家计算机回收法》的废物电气和电子设备指令。电子循环是指收集，修复，拆卸，经纪和回收电子设备的过程。像戴尔（Dell）和苹果公司（Apple）这样的公司参加了电子环保计划，以回收各种电子产品，减少电子废物并促进更可持续的未来。在捐赠或回收计算机时，请考虑对教育机构，医院和其他非营利组织进行翻新和重复使用旧计算机的组织。例如，计算机援助国际接受各种捐款，以重新利用这些目的的旧计算机。Kevin（2022）在他的书《探索计算机硬件：理解计算机硬件，组件，外围设备和网络的插图指南》中讨论了计算机硬件的主题。本书涵盖了计算机硬件及其组件的各个方面，包括网络。计算机硬件是众多资源的主题，包括教科书，例如Wang，Shuangbao Paul的计算机架构和组织。这些材料可通过Wikimedia Commons，Wikibooks和Wikiversity等各种在线平台访问。此外，可以在Wikipedia的页面上找到有关计算机硬件的信息。