选自MIT News 作者：Larry Hardesty 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 近日，MIT 研究人员开发了一种专用芯片，可以提高神经网络计算的速度，比之前的芯片速度提升三到七倍，同时将能耗降低 93% - 96%。这使得在智能手机本地运行神经网络，甚至在家用电器上嵌入神经网络变成可能。相关论文已投中 ISSCC。 人工智能系统近期的进展，如语音或人脸识别都受到神经网络的支持，简单信息处理器深度互联，通过分析大量训练数据来学习执行任务。 但是神经网络规模很大，计算能耗高，因此它们不适合用于手持
没关系，研究人员将其比喻成“量子鹊桥”：让“量子牛郎”和“量子织女”在没见面的情况下就能产生纠缠，这下就很直观了。
在我们日常生活中，计算机已经渗透到几乎每个领域。无论是工作、娱乐还是沟通，计算机无处不在，它们成为我们现代生活的核心组成部分。然而，这些看似神奇的机器内部究竟是如何运作的呢？让我们揭开计算机神秘面纱的第一步，深入探索计算机的核心——硬件组成部分。
而且还会便于我们去理解计算机底层原理和操作系统，所以在大学计算机系一般会开设这门课。我也是属于提前自学了，哈哈哈。
哈佛结构 : 程序指令 和 数据 分开存储在 两个独立的 存储空间中 , 每个存储器都 独立编址 、独立访问 , 这是一种 并行体系结构 ;
最近一直在思考怎么跟零基础的人讲PLC，也就是当你面对一个非工控安全人时，怎么让他对PLC感兴趣，然后慢慢的带着学习PLC。思考了很多，先整理了这篇东西。
计算机 采用 分级存储结构 , 主要目的是 为了 解决 容量 / 价格 / 速度 之间的矛盾 ;
MicroPython极精简高效的实现了Python3语言，包含Python标准库的一小部分，在单片机和受限环境中运行。
近日，麻省理工学院（MIT）的工程师们设计了一种芯片，这种芯片能将神经网络计算的速度提高3到7倍，同时还能将耗电量降低94-95%。这大大减少了在芯片存储器和处理器之间来回传输数据的需要，这可能使得我
arm内核： arm内核主要由：寄存器 、指令集 、总线 、存储器映射规则 、中断逻辑 和调试组件 等。
一个计算机系统通常由硬件和软件两大部分组成，它们相互协同工作，使得计算机能夠执行各种复杂的任务。下面详细解释计算机系统的组成部分。
微型计算机是由大规模集成电路组成的、体积较小的电子计算机。它是以微处理器为基础，配以内存储器及输入输出(I/O)接口电路和相应的辅助电路而构成的裸机。
起源： 埃尼阿克ENIAC：第一台真正意义上的电子计算机。于1946年2月在美国的宾夕法尼亚大学正式投入运行，ENIAC共使用了约18800个真空电子管，重达30吨，功率174千瓦，占地约140平方米，用十进制计算，每秒运算5000次加法。
MicroPython基于ANSI C，语法跟Python 3基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。目前他支持基于32-bit的ARM处理器，比如说STM32F405。也就是说ARM处理器STM32F405上直接可运行Python语言，Python语言来控制单片机。
MicroPython极精简高效的实现了Python3语言。它包含Python标准库的一小部分，能在单片机和受限环境中运行。
网上对AI芯片的剖析实在太少，这里对一些论文和大佬的研究做一个总结，希望对读者有所帮助。
信息的概念： 一般认为：信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。 信息能够用来消除事物不确定的因素
CPU的核心是各种类型的芯片，而芯片（指令集）架构则是造芯的第一步，指令集先进与否直接关系到CPU的性能发挥
时至今日，8-bit 风格的电脑依然有着不朽的魅力。那么，是否可以使用经典的 CPU 来完成现在的计算任务，同时保留 8-bit 的风格呢？
出售边缘业务，更有利于英特尔集中精力应对NVIDIA、高通和AMD带来的一系列挑战。
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
适用于UNO/2560/DUE/ESP8266/ESP32，2021年之前使用版本。
SMT贴片中为什么要用无铅焊接?我们在生产电子产品设备时，不管是国内销售或者出口国外，都会涉及到包括铅在内的有害物质的审查，说明人们对环保意识和生命重视程度在不断提高，靖邦电子带领大家了解一下SMT贴
计算机主要有这几个部位组成：中央处理单元CPU（进行运算、控制）、随机存储器RAM（数据存储）、存储器ROM（程序存储）、输入/输出设备I/O（串行口、并行输出口等）。在个人计算机（PC）上这些部份被分成若干块芯片，安装在一个被称之为主板的印刷线路板上。
嵌入式系统是一种特定类型的计算机系统，它通常被嵌入在更大的电子或机械系统中，用于控制、监控或执行特定功能。与通用计算机系统不同，嵌入式系统的设计目标是满足特定应用领域的需求，通常对系统的性能、功耗、尺寸和成本有着严格的要求。
这里说的计算机主要指微型计算机，俗称电脑。一般我们见到的有台式机、笔记本等，另外智能手机、平板也算。有了一台计算机，我们就能做很多事情了，比如我在写这篇博客。那么一台计算机内部构造是什么样的？是怎么工作的呢？下面我就简单的阐述一下，尽量让大家能够快速、简单的了解。
【N-UNCOUNT】Java语言(一种计算机语言，尤用于创建网站)62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333366306461
嵌入式技术涉及的是嵌入式系统的设计和应用，这些系统是专门为执行某些特定任务而优化的计算机系统，而不是像通用计算机那样可以执行多种广泛的任务。嵌入式系统通常集成在更大的设备中，与设备的其他部分紧密协作。
首先，如果你有幸看到这篇文章，千万不要试图在2个小时内阅读完，就算你2个小时阅读完，我相信你也不会理解里面讲解的精华之处，我相信，你应该将此文章，慢慢品尝，这绝对是一篇需要品尝2~3天，再结合自己过往的经验，加上自己的思考，我相信会对你不仅仅是技术能力，甚至包括整体的思维方式都会有一个非常大的提高。
新智元报道 来源：IBM Research; Intel; 《人工智能》杂志 编辑：闻菲，克雷格 【新智元导读】最近硬件业界有些热闹：IBM研发出能效超GPU 100倍的新型存储器，英特尔预计20
Q: 磁盘基本组成结构的五个方面盘片（platter）/ 磁头（head）/ 磁道（track）/ 扇区（sector）/柱面（cylinder）？
Java应用广泛，受到大众的欢迎，其根本原因是Java语言的众多突出优点(优点肯定是与其他高级语言相比较得来的)
我们知道树莓派是最常用的开发板，树莓派受欢迎的原因之一在于树莓派的功能非常全面，不论是做视频播放、音频播放等功能，树莓派都能派上用场。为增进大家对树莓派的认识，本文将带大家了解一下曾有人用树莓派做了什么。如果你对树莓派具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。
你还在为手机的存储空间而捉急吗？你还在为云盘非会员的下载速度而难过吗？甚至你还在为没有视频会员，到处借会员而焦虑吗？
Facebook AI又出新作，在神经网络中加入一个结构化存储器层，极大扩充了网络容量和参数数量，性能提升明显，但计算成本基本保持不变，尤其适合NLP任务。
【新智元导读】人工智能领域最高荣誉图灵奖的获得者，贝叶斯之父 Judea Pearl 日前接受 Edge 的采访。他谈到自己发明贝叶斯理论的过程，谈到了当下火热的深度学习的几个局限，也说到了自己的研究兴趣：希望开发拥有自由意志的机器人。他认为，决策理论也许是创造出人类智慧的一个方式。 文章要点 20世纪80年代，当我们从基于规则的系统过渡到贝叶斯网络的时候，产生了一种新的思想。贝叶斯网络是一种概率推理系统。专家可以把自己对所在领域的专业知识输入其中。领域可以指疾病或者石油，这和专家系统的目标是一致的。 这
由于使用权重矩阵的方式，会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。因此，对于称为长短期存储器网络（Long Short-Term Memory networks）的RNN的变型充满了兴趣。 正如我将在下面描述的，LSTMs比典型的RNN具有更多的控制，这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。
本操作系统专栏，是小程在学操作系统的过程中的第一步，是在学习操作系统的笔记的前提下，加上自己的心得，以及资料的搜集，共同整合而成。小程在学习过程中，难免疏漏，希望各位前辈批评指正。
三星电子公司在与哈佛大学的研究人员合著的一篇论文中介绍了一种对存储器芯片上的大脑进行逆向工程的新方法，该论文近日发表在了《自然•电子学》杂志上。 这篇论文题为《基于复制和粘贴大脑的神经形态电子》（Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain），由三星先进技术研究所研究员兼哈佛大学教授Ham Don-hee、哈佛大学教授Park Hong-kun、三星SDS首席执行官Hwang Sung-woo以及三星电子副会长金基南共同撰写
迄今为止，具有外部记忆的神经网络局限于具有记忆相互作用的有损表示的单个记忆。记忆片段之间关系的丰富表现促进了高阶和分离的关系记忆。在本文中，我们建议将个体经验的存储(item记忆)和它们的发生关系(关系记忆)分开。这一思想是通过一种新颖的自注意联想记忆(SAM)算子实现的。在外积的基础上，SAM形成了一组联想记忆，它们代表了任意记忆元素对之间的假设的高阶关系，通过这些记忆，由item记忆构成了关系记忆。这两个记忆被连接成一个既能记忆又能进行关系推理的单一序列模型。我们使用我们提出的双记忆模型在各种机器学习任务中取得了有竞争力的结果，从具有挑战性的综合问题到诸如几何、图形、强化学习和问题回答的实际测试。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 来自中国的研究团队，又一次在量子技术领域取得了重大进展。 当两个量子产生纠缠，一个变了，另一个也会瞬变，无论相隔多远，借助量子纠缠可实现量子通信。近期，中国科学技术大学郭光灿院士团队李传锋、周宗权研究组利用固态量子存储器和外置纠缠光源，首次实现两个吸收型量子存储器之间的可预报量子纠缠，演示了多模式量子中继。 北京时间 6 月 2 日晚，该研究成果登上国际著名学术期刊《Nature》新一期封面。 这是量子存储和量子中继领域的重大进展。中科院量子信息重点实验室的博士后刘肖和博
电源模块是可以直接贴装在印刷电路板上的电源供应器，其特点是可为专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器 （DSP）、微处理器、存储器、现场可编程门阵列 （FPGA） 及其他数字或模拟负载提供供电。一般来说，这类模块称为负载点 （POL） 电源供应系统或使用点电源供应系统 （PUPS）。由于模块式结构的优点甚多，因此模块电源广泛用于交换设备、接入设备、移动通讯、微波通讯以及光传输、路由器等通信领域和汽车电子、航空航天等。三河博电科技，专业电源模块。
被称为神经网络的人工智能系统可以识别图像、翻译语言，甚至掌握古老的围棋游戏。但它们处理复杂的数据或变量之间关系的能力依然很有限，这使得它们还无法胜任需要逻辑推理的任务。 《自然》杂志发表的一篇论文中，谷歌独资子公司DeepMind宣布，该公司已经创造了一个具有外部存储器的神经网络，从而迈出了克服这个障碍的第一步。这个组合不仅允许神经网络进行学习，而且允许其使用存储器来存储和读取数据，从而可以像传统算法一样进行推断。这反过来又使它能够在没有任何先验知识的情况下解决逻辑难题，例如在伦敦地铁网中进行导航的问题。解
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为科技领域的一股强大力量，而深度神经网络（DNN）则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求也与日俱增。
神经图灵机（Neural Turing Machines）是一种结合了神经网络和图灵机概念的深度学习算法。它通过引入外部存储器和注意力机制，使得神经网络能够模拟图灵机的计算能力。神经图灵机在处理序列数据、推理和记忆任务方面展示了出色的性能，成为了深度学习领域的研究热点之一。
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
因为主存通常不能容纳处理器需要的所有程序和数据，计算机采用了被称为虚拟存储器的存储器管理系统。就像使用cache来匹配主存储器和CPU之间的速度差异一样，虚拟存储器用来加速二级存储器使其匹配主存储器。
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