类脑计算
类脑计算主要方法
类脑计算主要方法
1. 神经元模拟：仿照神经元的运作原理，构建具有输入、输出和激活函数的人工神经元，通过连接多个神经元建立神经网络，通过网络进行模式识别和学习。
2. 进化计算：基于生物进化的思想，通过随机变异和自然选择的方式，逐步优化解决问题的答案。
例如遗传算法、粒子群优化算法等。
3. 人工免疫算法：仿照生物免疫系统的机制，将抗体与抗原之间的互动建模为问题求解过程。
人工免疫算法主要用于模式识别、数据分类和聚类等方面。
4. 模糊推理：将模糊数学理论引入计算机科学领域，使得计算机能够处理模糊和不精确的信息，并进行推理和判断，用于决策支持、智能控制等方面。
5. 深度学习：通过多层神经网络的构建和训练，实现对复杂数据结构的自动分析和建模。
深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
[医学]类脑计算(0001)
![[医学]类脑计算(0001)](https://img.taocdn.com/s3/m/44203fbe172ded630a1cb638.png)
基于脑连接信息的脑区划分
功能连接
解剖连接
脑网络组图谱在类脑计算中的应用
大脑区域划分
可能应用
布洛卡区与维尼克区
自然语言处理
颞叶视觉皮层 顶叶皮层
复杂图形识别 空间位置信息处理
额叶皮层
在线决策系统
海马及内嗅皮层
时域信息整合与导航
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
l Learning level: How the system gradually learns to do what it does
l computational level: what does the system do why does it do these things
l algorithmic/representational level: how does the system do what it does
l implementational/physical level: how is the system physically realised
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
揭示脑功能进化的过 程和原理
理解脑计算
明确不同尺度脑信息 处理的基本单元
明确脑信息处理 的重要原理和过程
明确宏观尺度的基本功能单元：脑网络组图谱
（蒋田仔研究员团队）
传 统 解 剖 学 方 法
标本组织切片现 代 脑 成来自像 方 法活体多模态脑成像
Brodmann's atlas 1909 (52 areas)
JU-Brain(近20年的工作，完成70%，120 areas)
生物医学中的类脑计算
生物医学中的类脑计算在21世纪科技革命已经进入了快速发展的阶段，人类的科学技术水平已经取得了惊人的进步。
其中信息技术的迅速发展，使得生物医学中的类脑计算成为了一种受关注的新型技术。
本文将对生物医学中的类脑计算技术进行探讨。
一、什么是类脑计算？类脑计算是生物计算机科学领域的新型技术，它是针对人类大脑神经网络运作的仿真研究。
类脑计算技术通过对神经网络进行建模，模拟出大脑中神经元之间的联接和信息传输，从而获取人类大脑的特征和功能，并将其应用于生物医学中，使得人工智能领域的技术得到了重大突破。
二、类脑计算在生物医学中的应用1. 视觉辨识类脑计算技术在视觉辨识方面得到了广泛的应用，例如用于进行肝脏癌症检测和乳腺癌的早期诊断，类脑计算技术可以通过分析病人的CT和MRI影像数据，对病变区域进行标注，从而准确地判断疾病的位置和程度。
2. 智能健康类脑计算技术可以用于开发智能健康产品，对人体各个部位进行检测，并提供人体健康的数据和建议，例如可以检测人的脉搏、心跳、体温等生理参数，并进行分析，提供相应的健康建议。
3. 精神疾病诊断类脑计算技术可以通过建立复杂的人工神经网络，对患有精神疾病的患者进行诊断和治疗，例如能够检测踌躇症和忧郁症等精神障碍，提供相应的治疗方案。
三、类脑计算技术的优势与传统计算方式不同，类脑计算具有以下一些优势：1. 强大的自适应能力类脑计算技术可以通过对大量数据的学习和练习，建立自适应的模型，从而实现更加准确的预测和诊断。
2. 高度的并行处理类脑计算技术可以实现大规模的并行处理，从而可以同时处理多个任务，而不会降低整体处理的效率。
3. 具有较高的容错性类脑计算技术可以通过建立多个网络节点，从而实现数据的冗余备份，这样即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行。
四、类脑计算技术存在的挑战和未来展望随着技术的不断发展，类脑计算技术的应用前景广阔，但同时也存在一些挑战，例如：1. 大量数据的处理对于大型数据的处理，类脑计算技术需要能够快速响应，同时应该解决内部异质数据的处理问题。
2023年下半年天津市考试行测真题考试试题以及解析
2023年下半年天津市考试行测真题考试试题以及解析学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、单选题(60题)1.铁树开花有很强的地域性，生长在热带的铁树，10年后就能年年开花结果。
北方近年来铁树频频开花，是因为铁树大多被当做盆景养殖，人们在培养铁树的各个环节中都非常讲究，从幼苗培育到栽培技术，再到日常照顾都非常细心、认真，具体到选择高科技肥料、使用适宜的水量等等，生长在温室中的铁树自然容易开花结果。
而且，铁树是裸子植物，达到一定的树龄自然会开花，不开花反而不正常。
这段文字意在表明：（）A.人工干预使铁树在北方的花期缩短B.铁树在寒冷的北方开花属于正常现象C.地域性强的植物通过人力能改变其品种D.裸子植物在北方的开花时间因品种而异2.高屋建瓴对于（）相当于（）对于技艺。
A.格局；左支右绌B.形势；目无全牛C.气势；天造地设D.地势；逆水行舟3.鳝鱼在水中，若不将头部伸出水面呼吸新鲜空气的话，即使水中溶氧十分丰富，也很可能会窒息而死。
一般雄鳝将头伸出水面呼吸的频率较高，雌鳝相对较低，小雌鳝甚至不到水面吞吐空气。
因为，刚孵出的稚鳝具有胸鳍和鳍褶，上面有许多毛细血管，卵黄囊上具有与水有很大接触面的血管网膜，这些血管网膜是这一时期的主要呼吸器官。
稚鳝的胸鳍和鳍褶不停地扇动，在水中进行着气体交换，而不必将头伸出水面呼吸。
随着稚鳝的个体增大，卵黄囊、鳍褶和胸鳍逐渐退化，而后主要靠口腔和喉部呼吸。
根据上文，不能推出的是：（）A.即使水中溶氧丰富，鳝鱼也需要呼吸水面空气B.血管网膜不再是成年鳝鱼的呼吸器官C.在相同时间内，雄鳝将头部伸出水面的次数比雌鳝多D.稚鳝一般不会将头部伸出水面呼吸4.效率与公平是辩证统一的。
公平与效率这两个目标均有价值，谁都不应处于绝对优先的地位，应根据社会政治、经济、文化、科技水平以及人们的价值观念、社会心理等客观因素来决定何者优先。
类脑计算首次在有机单分子层上实现
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图 ４ Ｍ ｌｐ ＳＤ和 Ｖ Ａ ｕ ｉｌ Ｓ Ｉ ｔｅ Ｌ Ｎ绑定设定后界面
（ 作者单位为上 海工会 管理职业学院 ）
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英 国招募黑客 防控 网络冷 战时代 到来
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启用该 功 能 自动 启动 了各 个 Ｓ Ｉ Ｖ ＡＮ ＳＤ和 Ｌ
这项研究发表在最新一期 的 《自然一物理学 》杂志上 ， 其作者包括
黑客的攻击。 英国首相认为 ， 网络安 全在２ 世纪的重要性相当于 １ 世纪的海上 １ ９
安全 和 ２ ０世纪的空中安全。 （ 来自ｃｂａｃ ） ｎ ｔ＿ｍ ｅ ｏ
密歇根理工大学物理学 院的兰 吉特 ・ 帕蒂，日 本筑波 市国立材料科学研 究所 的人工智能 和分子 电子学科学 家安尼班 ・ 班德 亚帕德耶 。
类脑计算的特征
类脑计算的特征
类脑计算是一种模仿人脑结构和功能的计算模式，其特征主要包括：
1. 具备稀疏性：类脑计算在处理神经网络时，神经元与神经元之间的连接是稀疏的，即神经元的连接并非全连接，只有部分神经元之间存在连接。
这种稀疏性在类脑计算中可以有效地减少计算复杂度和能耗。
2. 具备时空相关性：类脑计算在处理信息时，会考虑信息的时间和空间相关性。
即类脑计算在处理当前的信息时会参考之前的信息，并利用这种时空相关性进行学习和决策。
3. 具备抗噪音能力：类脑计算在处理信息时，能够有效地抵抗外部噪音的干扰，保证信息的准确性和可靠性。
4. 具备近似计算能力：类脑计算在处理信息时，能够利用神经元之间的连接和权重进行近似计算，实现对复杂问题的低功耗、高效率的求解。
5. 具备学习能力：类脑计算能够根据环境的变化和学习经验，自适应地调整神经元之间的连接和权重，实现知识的自我更新和优化。
这种学习能力使得类脑计算在处理复杂问题和任务时具有更高的灵活性和适应性。
6. 具备并行计算能力：类脑计算可以利用神经元之间的并行连接和分布式处理方式，实现大规模并行计算和高效率的信息处理。
这种并行计算能力使得类脑计算在处理大规模数据和复杂任务时具有更高的计算效率和性能。
这些特征使得类脑计算在人工智能、模式识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。
2023年海南省公考行测真题测试试卷含答案及解析
2023年海南省公考行测真题测试试卷含答案及解析学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、单选题(60题)1.不让“同款”为山寨货遮羞，平台。
大数据时代，任何人均能通过“同款”“仿品”等关键词，轻易找到造假售假的商家，平台坐拥先进的后台系统、人力技术优势，自能对平台内经营者侵犯知识产权行为。
依次填入画横线部分最恰当的一项是：（）A.责无旁贷洞若观火B.当仁不让义不容辞C.烂熟于心如数家珍D.难辞其咎了如指掌2.第一次国共合作实现后，以（）为中心汇集全国革命力量，很快开创了反对帝国主义和封建军阀的革命新局面。
A.北京B.广州C.上海D.武汉3.绝妙与糟糕，是人生中不断涌现的高峰与低谷，我们被生活的铁拳一次次打倒在地，又凭借蕴藏在体内的强大“复原力”，一次次地爬起来，擦干泪水，重新前行。
“复原力”是人生的宝藏，但并非取之不尽、用之不竭，就像不断输出的基础是不停输入一样，它也需要我们不断进行储蓄，而这种储蓄的关键时期，就在我们的人生观、世界观尚且模糊不清、摇摆不定的童年时期。
父母的悉心陪伴与支持、孩童眼界的增长与扩充、均衡的营养能够使大脑化学物质及肠道菌群保持平衡，这三点要素是构筑“复原力”宝藏的关键。
这段文字意在强调：（）A.要在童年为孩子筑牢“复原力”的基础B.“复原力”是父母给予孩子的重要宝藏C.激发强大“复原力”才有勇气面对生活D.“复原力”的养成取决于多种复杂因素4.下列诗词没有描述生物应激性反应的是：（）A.明月别枝惊鹊，清风半夜鸣蝉B.我有迷魂招不得，一唱雄鸡天下白C.人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开D.飞蛾性趋炎，见火不见我，愤然自投掷5.一个体积为490立方厘米的长方体截去一段后变为一个正方体，表面积减少了84平方厘米，则截得的正方体棱长为( )厘米。
A.6B.7C.8D.96.如果某地公共政策制定是正确的并且执行有力，则不会出现大规模上访。
人脑计算模型
人脑计算模型随着计算机技术的飞速发展，人们对人类大脑如何处理信息的机制和过程产生越来越多的兴趣。
许多研究人员正致力于创建人脑计算模型，以模拟大脑如何处理信息和执行各种认知任务。
本文将介绍人脑计算模型，以及它们如何与人脑的结构和功能相对应。
一、人脑计算模型是什么人脑计算模型（BCMs）是指模拟大脑信息处理和认知过程的计算机程序和算法。
BCMs旨在模拟人脑的结构和功能，以便解释人类智力和学习能力的自然基础。
二、常见的常见的人脑计算模型有：神经网络模型、图灵机模型、进化计算模型和混沌理论模型。
1.神经网络模型神经网络模型又称神经元模型，通过大量并行计算模拟生物神经元之间的相互作用。
神经网络可以用于识别模式、分类、优化、控制和决策等领域。
2.图灵机模型图灵机模型是一种抽象的计算模型，是一种可以执行所有可计算函数的计算模型。
它可以模拟人类进行数学和逻辑推理的能力。
3.进化计算模型进化计算模型是一类基于自然演化过程的计算模型，通过不断进化的方式来生成更加优秀的解决方案。
进化计算包括遗传算法、遗传规划和进化策略等多种算法。
4.混沌理论模型混沌理论模型通过对非线性动力系统的研究，探索混沌现象的本质和规律。
这些模型可以用于自适应控制、优化、预测和深度学习等领域。
三、人脑计算模型与大脑结构的对应关系BCMs与人脑结构和功能的对应关系是由“神经计算理论”提出的。
神经计算理论认为，人脑是由神经元和突触等基本元件构成的复杂网络，其信息处理方式与计算机程序和算法基本相同。
1.神经网络模型对应大脑神经网络神经网络模型对应大脑神经网络，神经元模型对应生物神经元。
通过计算神经元之间的相互作用，模拟大脑信息处理的方式。
2.图灵机模型对应人类心智图灵机模型对应人类心智，人类心智可以执行大量的逻辑和数学推理任务，这与图灵机的计算能力基本相同。
3.进化计算模型对应进化选择过程进化计算模型对应进化选择过程，进化算法通过不断进化来得到更优秀的解决方案，而这也与自然选择的过程基本相同。
2023年下半年四川省公务员考试行测真题试卷以及解析
2023年下半年四川省公务员考试行测真题试卷以及解析学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、单选题(60题)1.近来网上出现了一则有关“公务员绿色出行”的报道，即A市教育局通过添置公务自行车，使得较近距离的公务活动不再派汽车，从而大幅降低了公务汽车使用率。
B市环保局负责人看了这则报道，认为引进公务自行车能缩减财政开支，于是决定也采取这种做法。
以下选项除了哪项外，均是构成上述决定的前提条件：（）A.B市环保局原来的公务活动主要是采用汽车出行的方式B.较近距离的公务活动由自行车取代汽车不会影响办公效率C.B市环保局的办公人员规模和已有公车数量与A市教育局相近D.自行车出行的方式结合B城市的地理环境以及道路交通状况是可行又可取的2.从时间的精密测量与相对论的密切关系，我们可以感受到万物相通的奥妙。
根据广义相对论，地面（或任何星球）上的两点之间，如果高度不同，时间流逝速度就会有所不同，高处略快。
地面上每米的高度差，时间流逝差异大约为10-16。
这意味着，________________，就能推测两点的高度差。
这进一步表明，原子钟在测地学、水文学里都会有巨大的应用潜力。
填入划横线部分最恰当的一句是:（）A.只要用原子钟精确测量两点的时间流逝的差异B.只要明确时间的精密测量与相对论的密切关系C.只要能掌握原子钟碰撞频移的规律和基本参数D.只要能够运用自然界万物相通的法则举一反三3.如今越来越多企业认识到中欧班列具有时效更高、周转更快等优势，从而选择通过中欧班列发运货物。
例如，在广州大朗站，2021年前9个月已开行出口中欧班列97列、发运标箱9698个、货值29.47亿元，同比分别增长25.97%、33.80%、19.94%。
尽管大朗站的工作人员数量没有明显增加，但有不少企业发现，大朗站货物通关效率比去年更高了。
下列选项最能解释这一现象的是：（）A.珠三角地区增设了多个通关口岸B.当地海关简化了通关流程C.中欧班列的列车运行速度有所提高D.当地货物通关时间较去年有所减少4.皮影戏在我国流传地域广阔，在长期的__________过程中，其音乐唱腔的风格与韵律都__________了各自地方戏曲.曲艺.民间小调的精华，从而形成了众多__________的流派。
类脑计算
computing)为类脑计算提供了一种新的思路，核心是使用更接近于生物神经工作机制的脉冲神经元(spiking neuron)模型，并且在计算过程中，信息都采用脉冲编码，其硬件实现的芯片在体系结构上也有别于擅长精确数值计算的CPU/GPU。
类脑计算在最近几年引起关注有多方面的原因。
从计算机体系结构的角度，由于传统半导体器件的尺寸逐渐接近其物理极限，摩尔定理难以为继，同时功耗问题也日渐突出，因此，研究人员正寻求新的非传统的计算机体系结构；从智能信息处理的角度，人工智能虽然取得了很大进展，并在许多特定领域得到了广泛应用，但智能程度依然极为有限，与人的智能依然相差甚远，理论与方法上亟待出现新思路与新突破。
作为自然界几十亿年进化的产物，人脑具备许多特点，例如，与芯片需要一个全局时钟频率驱动计算不同，大脑以异步的、事件驱动的方式进行工作；传统计算机的冯·诺伊曼体系结构中，内存与计算是显式分离的，而大脑的记忆与计算是紧密融合在一起的。
这些都促使我们思考，通过对大脑的结构与工作原理进行模仿，是否有可能创造出更省电、更高效、更智能的计算系统？在本期专题中，我们邀请了多名国内外的知名专家撰文，介绍类脑计算领域的最新进展，讨论类脑计算面临的机遇和挑战。
由于篇幅所限，我们以探讨类脑计算中脉冲神经网络(spiking neural networks)软硬件方面的工作为主。
浙江大学副教授顾宗华等撰写的《神经拟态的类脑计算研究》一文从神经拟态的类脑计算的基本思想、发展历史出发，对脉冲神经元建模、脉冲神经网络的训练方法、代表性类脑计算项目、类脑传感器、脑机融合等进行了分析，并讨论了类脑计算的未来发展态势。
类脑计算最终的表现形式是芯片或计算机。
如何在硬件上实现生物神经网络是一个极具挑战性的技术难题。
美国匹兹堡大学副教授陈怡然等撰写的《基于新型纳米器件的类脑计算系统》一文以近年来，类脑计算引起了国内外的广泛关注。
在学术界，欧盟2013年初批准的人脑计划，将类脑计算研究推向一个新的高度；在工业界，以IBM为代表的类脑芯片的研制拉开了类脑计算产品化的序幕。
类脑计算技术发展与产业应用展望
人丁智能I分析综述类脑计算技术发展与产业应用展望□文/周斌、王哲任职于中国电子信息产业发展研究院，赛迪智库电子信息研究 周斌所研究员，目前主要从事5G、人工智能、数字经济、虚拟现实等ICT领獅战略旬、麵卿江作。
任职于中国电子信息产业发展研究院，工业和信息化部场景化应用与智能系统测评实验室研究员，人工智能产业创新联 王哲盟秘书处副主任，中德智能制造合作企业对话（AGU)人工智能专家组专家，主要从事人工智能方面的战略咨询和研究工作。
类脑计算革命已经展开，世界各国脑计划陆续出台、稳步推进，以期占领类脑计算制高点。
根据Gartner分析报告，类脑芯片最快将于2023年成熟，能效比有望较当前芯片提高2-3个数量级，2024年将达到65亿美元市场规模。
我国若要实现类脑计算领域的内生式发展，不仅要在基础元器件和芯片方面实现突破，也要在体系结构、基础软件、智能理论与算法等方面同步推进。
36类脑计算技术发展与产业应用展望一、类脑计算发展综述类脑计算的内涵类脑计算，狭义上是指仿真、模拟和借鉴大脑生理结构和信息处理过程的装置、模型和方法，其目标是制造类脑计算机和类脑智能。
更广义地说，部分利用大脑神经的工作原理与机制，或受其启发的计算，也可称为类脑计算。
其中，起源于20世纪40年代、兴盛于80年代的人工神经网络(Artificial Neural Networks)可被广义上看做早期的类脑计算尝试，即用节点的激励函数来模拟神经元、利用节点间的连接权重模拟记忆。
但在其发展过程中，人工神经网络后续重要理论与算法的突破，包括近年来推动人工神经网络复兴的深度学习，主要得益于统计与优化等数学工具而发展壮大，与类脑计算的仿真目的以及真实的大脑神经系统相距甚远。
目前我们所说的人工智能主要依赖冯•诺依曼体系结构，器件载体为晶体管，训练学习方式为人工编程，技术路线历经了符号主义、连接主义、行为主义以及机器学习的统计主义等。
类脑计算则直接用软件和硬件去模仿大脑生物神经系统的结构与工作原理来进行计算。
另辟蹊径的类脑计算机
22当下绝大多数计算机遵循的都是“冯·诺依曼架构”。
计算机由输入设备（键盘、触控屏、话筒、摄像头等），输出设备（显示器、音响等），计算单元（CPU、GPU），控制单元（主板、电源控件等）和记忆存储单元（RAM、硬盘等）组成。
这种简单明了的架构自1945年由冯·诺依曼提出后，经过了时间的考验，如今我们还在广泛使用这一架构。
随着计算机性能的不断提高，人们发现了这一架构也会存在很多问题。
诸如“冯·诺伊曼瓶颈”。
它主要存在于“冯·诺依曼架构”中计算、控制单元与记忆存储单元之间的工作协作模式上。
计算与控制单元从记忆存储单元中读取数据的速度，远低于它们处理数据的速度，从而导致延迟。
在处理海量数据时，这种延迟更加明显。
这好比我们在没有课程记忆的情况下参加某课程的开卷考试，如果考试范围很大，需要查看大量资料。
在没有预习的情况下，我们脑子再灵活，书写速度再快，也会因为查资料浪费大量时间，导致做不完题目。
除此之外，计算机处理信息的方式是离散的。
我们都知道计算机使用二进制，这是因为1和0刚好对应电路里“开”“关”两个状态。
表达“开”“关”状态的元件称为“逻辑门”。
计算机通过对多个逻辑门的组合，能处理更复杂的逻辑计算。
因此计算机特别擅长数字计算与逻辑表达，但是面对一些混沌信息处理领域，计算机的瓶颈也显露无遗。
基于上述两个原因，目前人类技术的进步，无法完全解决读取速度过低的问题。
同时，预测处理器运算速度迅速翻倍的“摩尔定律”也已经失效，意味着计算机计算处理单元速度的提升也已经触及了天花板。
另辟蹊径的类脑计算机虽然计算机又被称为“电脑”，并在计算能力上超过了人脑，而现有的人工智能和大数据等技术更是让“电脑”如虎添翼，越来越智能化。
但事实上，无论是我们家里的台式机还是笔记本电脑，甚至我们手里的手机， 其结构跟人类的大脑并不类似。
这种“不类似”不仅仅是因为人类大脑为“碳基”，而计算机是“硅基”，计算机和人类大脑最根本的区别在于组成架构以及处理信息的方式都有所不同。
类脑计算定义
类脑计算定义
类脑计算是一种模仿生物大脑处理信息方式的计算技术。
它旨在通过模拟大脑的神经网络结构和信息处理机制，实现更高效、灵活和智能的计算。
类脑计算的核心思想是利用神经网络、神经元和突触等生物大脑的基本组成部分来构建计算模型。
这些模型可以通过学习和训练来处理各种类型的数据和任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
与传统的计算技术相比，类脑计算具有以下特点：
1. 并行处理能力强：类脑计算可以同时处理大量数据，类似于大脑中的神经元可以同时进行信息处理。
2. 自适应性强：类脑计算模型可以通过学习和训练来适应不同的数据和任务，类似于大脑可以通过经验和学习来不断改进。
3. 能耗低：类脑计算模型的能耗通常比传统的计算机硬件低，因为它们可以利用生物大脑的高效信息处理机制。
4. 容错性高：类脑计算模型具有较高的容错性，因为它们可以通过分布式的方式进行信息处理，类似于大脑中的神经元可以通过冗余连接来实现容错。
总的来说，类脑计算是一种具有巨大潜力的计算技术，它可以为人工智能、机器学习和神经科学等领域带来新的突破和发展。
逻辑演绎、归纳统计和类脑计算
逻辑演绎、归纳统计和类脑计算在科学研究和工程技术领域中扮演着重要的角色。
它们是三种不同的思维方式，但在实际应用中常常相互交织。
本文将分别从逻辑演绎、归纳统计和类脑计算三个方面探讨它们在各自领域中的应用与意义。
一、逻辑演绎逻辑演绎是一种基于推理和论证的思维方式，它是从特殊到一般的推导过程。
逻辑演绎通过对已知事实或前提进行推理，得出结论的过程。
在科学研究和工程技术中，逻辑演绎常常被用于证明定理、推导公式、分析问题等方面。
它注重严密的逻辑推理和推导过程，可以帮助人们理清问题的条理，找出解决问题的关键。
在数学领域，逻辑演绎被广泛应用于证明和推导定理。
数学家们通过逻辑演绎的推理过程，证明了许多重要的数学定理，如费马大定理、哥德巴赫猜想等。
在工程技术领域，逻辑演绎常被用于问题分析和方案设计。
工程师们通过逻辑演绎的思维方式，可以把问题分解为若干个小问题，然后逐一解决，最终得出整体的解决方案。
二、归纳统计归纳统计是一种基于统计数据和概率推断的思维方式，它是从一般到特殊的推导过程。
归纳统计通过对大量数据进行分析和统计，得出结论的过程。
在科学研究和工程技术中，归纳统计常常被用于验证假设、预测趋势、发现规律等方面。
它注重对统计数据的分析和归纳推断，可以帮助人们发现事物背后的规律和规律性。
在科学研究领域，归纳统计被广泛应用于实验数据的分析和验证。
科学家们通过对实验数据的统计分析，可以验证假设的正确性，发现新的规律和趋势。
在工程技术领域，归纳统计常被用于产品质量控制和市场需求预测。
工程师们通过对产品质量数据和市场需求数据的归纳统计分析，可以及时发现问题和趋势，做出相应的调整和预测。
三、类脑计算类脑计算是一种基于神经网络和机器学习的思维方式，它是模拟人类大脑智能的计算过程。
类脑计算通过对大量数据的学习和模式识别，得出结论的过程。
在科学研究和工程技术中，类脑计算常常被用于模式识别、智能控制、机器学习等方面。
它注重模拟人类大脑的智能计算过程，可以帮助人们实现自动化和智能化的应用。
类脑计算的主要方法
类脑计算的主要方法
一、基于联想的类脑计算方法
1、联想法：基于联想的类脑计算方法，也被称为相似性搜索法，是类脑计算的一种基本方法。
在解决问题时，会通过将某种相似的或者相关的事物联想起来，从而达到解决当前问题的目的。
2、归纳法：归纳法又称推理法，是类脑计算的另一种基本方法。
在解决问题的过程中，首先收集和分析多种相关信息，然后根据这些信息推断出问题的答案.
3、推断法：推断法也是类脑计算的一种基本方法，它是由规则和预定义的假设和结论组成，通过将假设和结论进行比较、推断和比较，从而找出结论。
二、基于机器学习的类脑计算方法
1、深度学习：深度学习是一种机器学习算法，主要是利用多层神经网络对输入数据进行分析和归纳，从而提取数据中有用的模式和结构，实现相关分类和预测功能。
2、强化学习：强化学习是一种机器学习算法，通过模仿人的学习过程，让机器不断地通过回报机制学习怎样通过判断和行动来在某个环境中有最优的选择。
3、聚类法：聚类法也是一种机器学习算法，可以根据数据的特征将其分组，使得数据具有更加明显的结构，从而实现相关分类的目的。
类脑计算模型在智能决策中的应用
类脑计算模型在智能决策中的应用引言：随着人工智能的发展，智能决策成为了许多领域中的重要组成部分。
类脑计算模型是一种模仿人脑工作原理的理论框架，不仅能够更好地理解人类的认知和决策过程，还能够应用于智能决策中。
本文将探讨类脑计算模型在智能决策中的应用，从学习、决策和优化三个方面进行介绍和分析。
一、学习类脑计算模型的一个重要特点是其能够通过学习从数据中提取特征。
在智能决策中，学习过程是关键的一环，有效地利用数据进行学习可以帮助系统更好地做出决策。
1.1 基于卷积神经网络的学习卷积神经网络（CNN）是类脑计算模型中常用的一种学习方法。
通过卷积操作和池化操作，CNN能够自动地从原始输入数据中提取特征。
在智能决策中，我们可以利用CNN对输入数据进行学习，从而对不同的决策问题建立起相应的特征模型。
1.2 强化学习强化学习是类脑计算模型中的另一种重要学习方法。
通过与环境的交互，强化学习可以根据系统的行为选择产生相应的奖励或惩罚，从而优化决策过程。
在智能决策中，强化学习可以帮助系统自动学习并改善决策策略，以达到更好的决策结果。
二、决策类脑计算模型在智能决策中的另一个重要应用是决策过程的建模和优化。
类脑计算模型能够模拟人脑在决策过程中的各个阶段，并且能够通过优化来提高决策的性能。
2.1 基于神经网络的决策建模神经网络是类脑计算模型中常用的一种决策建模方法。
通过构建不同层次的神经元连接，神经网络能够模拟人脑在决策过程中的信息处理和传递。
在智能决策中，我们可以通过建立神经网络模型来模拟决策过程，并且利用反向传播算法来优化网络的参数，以提高决策的准确性和效率。
2.2 基于遗传算法的决策优化遗传算法是类脑计算模型中常用的一种优化方法。
通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够在大规模的搜索空间中寻找到最优解。
在智能决策中，我们可以利用遗传算法来优化决策模型的参数或者搜索最优决策方案，从而提高决策性能。
三、优化类脑计算模型还可以应用于智能决策中的优化问题。
2022年河北省考试行测真题模拟考试(含答案)
2022年河北省考试行测真题模拟考试(含答案)学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、单选题(60题)1.下面6个句子的最佳顺序是：（）①一方面，消费者可能不再只是消费食物本身，而是理念上的消费；另一方面，消费者可能持低价、重量不重质的消费观念②在这个过程中，消费者对食物的控制权、认知权会很少，这是现在一些大公司希望推动的食品体系③由于我国农耕方式的多样性，部分人会回归这种传统农业种植方式，或者寻求新型健康的有机农业发展方向④未来，我们将面临两种食物生产方式。
一种朝向更工业化的生态体系，从生产加工到食品供应这一系列过程都由大公司操控⑤与此同时，消费者在食物上的消费水平以及消费理念也会出现两极分化现象⑥另一种是采用小规模、精致化的耕作方式A.④②⑥③⑤①B.③②⑤①④⑥C.④⑥⑤①③②D.③⑤④⑥②①2.下列哪一情形在历史上有可能发生？（）A.秦朝时郑某升任西域都护，友人为他摆酒饯行B.唐朝富商李某在女儿出嫁时陪送白瓷数十套C.西汉时张某担任市舶使，负责采购舶来品D.明代官员王某请戏班演出京剧《白蛇传》3.化学沉积作用是指在水介质中，以胶体溶液和真溶液形式搬运的物质到达适宜场所后，当化学条件发生变化时，产生沉淀，堆积的过程。
其中，胶体溶液是指含有一定大小的固体颗粒物质或高分子化合物的溶液，真溶液是指透明度较高的水溶液。
根据上述定义，下列不属于化学沉积作用的是：（）A.干早气候区，湖水很少外泄,蒸发作用使湖水的氯化钠增加、累积，变成咸水湖B.当海水中的绿色粘土矿物随水流动时，会和含有铝、铁的胶体物质聚合形成海绿石C.富含磷质的海水上升至浅海区,因压力减小，温度升高，磷质析出、沉积而形成碰矿D.湖泊里的生物骨骼，它们吸收了空气中的二氧化碳形成碳酸钙,当碳酸钙浓度达到一定程度就在海底堆积下来，形成石灰岩4.随着年龄增长和阅历增加,我开始思考怎样用古典音乐语言表现中国文化,怎样将中国文化________融入到我对古典音乐的诠释中。
类脑计算神经形态计算
? 极点数相同；
? 模拟频率Ω和数字频率ω之间呈线性关系 ω=ΩT；数字滤波
器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器的单位冲激响应，时域 逼近良好；
?如果模拟滤波器的频率响应不是严格限带，该方法得到数字 滤波器 在频域出现混叠现象 ；不宜用于设计高通和带阻数字滤 波器（高频部分会发生混叠），一般仅适合低通和带通数字滤 波器的设计。
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数字信号处理简明教程
11
Institute of Artificial Intelligence and Robotics, XJTU
1986
冲激响应不变法
的后续项之间的“串扰”
数字信号处理简明教程
16
Institute of Artificial Intelligence and Robotics, XJTU
1986
? 讨论例8.1
由图可看出，由于 H(jΩ) 不严格限带，所以 H(ejω) 产生了频谱混叠失真。
模拟滤波器的频率响应 H(jΩ) 以
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数字信号处理简明教程
18
Institute of Artificial Intelligence and Robotics, XJTU
1986
4、冲激响应不变法特点：
存算一体 类脑芯片 关系
存算一体类脑芯片关系存算一体（Memcomputing）和类脑芯片（Neuromorphic Chips）是近年来涌现的两种新型计算理念和技术。
本文将深入解析存算一体与类脑芯片的关系，探讨它们在未来计算领域的潜在影响和应用前景。
一、存算一体的基本概念：1.1 定义：存算一体是一种将存储和计算融合在一起的计算模型。
它借鉴了神经元的工作方式，通过在存储器中进行计算，实现了更加高效的信息处理。
1.2 工作原理：存算一体的关键在于使用存储元件的状态来表示计算状态，并通过元件之间的相互作用进行计算。
这种方式使得存储和计算能够在同一空间内进行，并在某些任务上具有更高的效率。
二、类脑芯片的基本概念：2.1 定义：类脑芯片是一种仿照大脑神经元和突触连接方式设计的芯片。
它致力于模拟神经网络的结构，以实现类似人脑的信息处理和学习能力。
2.2 工作原理：类脑芯片的工作原理基于神经元的模拟。
它使用神经元和突触模型来构建网络，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现类似人脑的学习和推理功能。
三、存算一体与类脑芯片的关系：3.1 共同点：存算一体和类脑芯片都受到了神经科学的启发，试图通过模拟生物神经系统的方式来改进传统计算模型。
3.2 存算一体是一种计算模型，而类脑芯片是一种硬件实现：存算一体更强调的是一种计算模型，即将存储和计算融为一体。
而类脑芯片是通过硬件实现对神经网络的模拟，是一种特定的芯片设计。
3.3 互相促进：存算一体的计算模型可以为设计类脑芯片提供理论指导，而类脑芯片的硬件实现则有望验证存算一体的理论可行性。
四、应用前景和潜在影响：4.1 生物学研究：存算一体和类脑芯片的发展对生物学研究具有深远意义，可以提供更好的工具来理解大脑运作的基本原理。
4.2 人工智能：存算一体和类脑芯片的概念在人工智能领域有望引发新的技术革命，带来更加高效、智能的计算和学习模型。
4.3 能效和节能：存算一体和类脑芯片的结合可能在计算机硬件领域带来能效和节能的重大突破，更好地满足大规模计算的需求。
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神经形态认知计算
Spiking Neurons and Spiking Neural Network
Functions and Consumption
8神经形态认知ຫໍສະໝຸດ 算 ANNAssumed that neurons represent information through their mean rates of action potential firing. NonLinear(Sum(…))
ASPLOS Best Paper
22
深度学习处理器
DaDianNao 16 Cores 16 Neurons 全网络模型片上存储 无内存访问 EDRAM MICRO Best Paper
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深度学习处理器
PuDianNao 关注数据局部性 设计专用功能器件 三根柱子： InstBuf 指令缓存 HotBuf ColdBuf 常见运算： 向量内积 向量距离 计数 非线性函数 排序
时空关系上的连续性 超高速视屏 20,000 Frame/s
Line Motion Illusion
视网膜与V1层功能区的协作产生线运动错觉 V1区含有方向选择细胞 V1区脑皮层之间的互联形成对位置方向的感知 V1区脑皮层在无刺激输入时也会产生自发性放电现象
16
计算神经科学
Neural Encoding of Motion Direction
Single Neuron
CANN
Neural Population Continuous Attractor Neural Network
17
计算神经科学
Dynamical and Adaptive Information Processing
SNN
How Spikes convey information ? Rate : spike count within a time window Temporal : precise time => time array
9
神经形态认知计算
FeatureMap
Spatiotemporal Patterns Classification Solved. How to Code ? Unsolved.
26
Q&A
Thank You
27
Why Neural Delays?
To implement temporal code. To integrate multiple sensory cues. To integrate temporal information over time for reliable responding.
12
神经形态认知计算
STDP
The process adjusts the connection strengths based on the relative timing of a particular neuron's output and input action potentials (or spikes).
13
神经形态认知计算
Implementing Instances
14
类脑理念与实践
Neuron Software
分子层面精细建模 最大程度模拟神经元与突触行为 对视网膜中央区域 2mm 范围内所有神经元进行建模 天河2号超算辅助运算
15
类脑理念与实践
Spiking Array
10
神经形态认知计算
Implementing Instances
11
神经形态认知计算
Implementing Instances
Convolution Max Pooling STDP (Unsupervised Learning in Feature Extraction) Supervised Learning rules to fine tuning Spiking Network
3
类脑理念与实践
感知:
Perceptron LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet
Deeper than Deeper
认知：
BrainScaleS TrueNorth SpiNNaker
Bigger than Bigger
Neurons 4 million Neurons 16 million Neurons 460 million Synapses 1 billion Synapses 4 billion Synapses 460 billion Synapses >100 Tera Power 10 kW Power 1 W Power 50 kW Power 20 W
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深度学习处理器
图像处理 : GPU 信号处理 : DSP 智能处理 : DianNao Family 未来的硬件设备可能都需要一个深度学习算法的硬件处理器 目前GPU芯片每年出货量：0.64 Billion 产值：50 Billion $ Name DianNao : DaDianNao: PuDianNao: ShiDianNao: Speed up 1.1x GPU 21x GPU 1.1x GPU 28.94x GPU Energy Efficiency 100x CPU 330x GPU 200x GPU 4688x GPU 320mW
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深度学习处理器
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阻变式存储器，RRAM 被认为是电阻、电容、电感外的第四种基本原件 耐久性高、传输速度快、更低的功耗、可擦写
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深度学习处理器
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深度学习处理器
DianNao 16 Neurons Win 8KB Wout 8KB Weight 32KB Disadvantage: Memory Exchange
类脑计算
1
CONTENTS
类脑计算的理念与实践
从脑机接口到脑机融合
神经形态认知计算
计算神经科学
深度学习处理器
2
类脑理念与实践
General AI 认知 Narrow AI 感知 传统思想： 认知科学了解大脑意识的形成 模仿人脑设计算法( Empirical ) 当前思想： 神经生物学了解大脑结构 结构仿真形成一定规模的神经元网络 再思考可以做什么( Heuristic )
From Rate to Correlation Code
SFA
Spike frequency Adaptation Neuronal response attenuates after experiencing long time firing. Slow negative feedback modulation to neuronal response.
CMOS模拟：
忆阻器：
忆阻器是天然的突触模拟器件，生物突触释放Ca、Na离子改变传导性，忆阻 器通过释放氧离子改变传导性。 1个忆阻器可以模拟一个突触的行为。 当前集成水平可以达到10GB/cm^2存储密度（近似人脑神经元密度），主频 200MHz（比人脑脑电频率快10^6倍），未来可达到500G/cm2@1000MHz。
Traveling Wave in CANN
A moving bump in the network without relying on external drive.
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计算神经科学
The strategy of the brain
Every animal adopts to its own optimal time scale suitable for its own survival in the natural environment. The brain co-evolves strategies to compensate delays.
Human Brain Neurons 100 billion
4
类脑理念与实践
上界：认知科学 功能模拟 类脑计算 下界：神经科学 解析仿真
上确界：神经科学 结构模仿 类脑实践 下确界：传统计算机体系结构
5
神经形态认知计算
神经元状态方程： Hodgkin-Huxley方程
6
神经形态认知计算
Why Adaptive?
Responding fast to a novel object with strong independent firing-rate code. Encoding information efficiently with low frequency but correlation code lately.