今天了解的幾個概念：
1、neurogrid：
2023年5月13日訊息，美國研究人員日前發明了一種基於人腦構造設計的全新晶元電路板「neurogrid」。據悉，neurogrid能夠模擬人腦中的100萬個神經元和數十億個突觸連線，而其運算速度已經達到了現有普通電腦的9000倍之巨。然而，同人類大腦的運算速度相比，即便是neurogrid也依舊相去甚遠。史丹福大學生物工程學副教授誇貝納-波爾翰（kwabena boahen）在國際頂級期刊《電氣與電子工程師協會會刊》（ieee）上表示，這一全新產品相比傳統模擬人腦運算電腦的速度提高了許多，但其耗電量卻僅為後者的四萬分之一。「從單純能耗的角度出發，人類大腦的運算方式非常難以模擬。」波爾翰說道。然而，波爾翰以及美國和歐洲的研發團隊已經通過使用矽晶體以及軟體模擬出了人類大腦的神經元構造。據悉，這個所謂的neurogrid電路板由16塊特製的「神經核心（neurocore）」晶元組成，且每塊晶元上都有超過65536個「矽神經元」，這些神經元可以通過80個引數進行程式設計以模擬出不同型別的神經元。而且，這16塊晶元模擬出人腦1秒鐘內的活動內容僅需1秒時間。
看了一些別的，它是用於模擬神經元的，不是用於提高計算速度的。也
不知道後續怎麼樣了，沒搜到相關資訊了。
2、nlp：自然語言處理
自然語言處理，即實現人機間自然語言通訊，或實現自然語言理解和自然語言生成是十分困難的。造成困難的根本原因是自然語言文字和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性（ambiguity）。
目前存在的問題有兩個方面：一方面，迄今為止的語法都限於分析乙個孤立的句子，上下文關係和談話環境對本句的約束和影響還缺乏系統的研究，因此分析歧義、詞語省略、代詞所指、同一句話在不同場合或由不同的人說出來所具有的不同含義等問題，尚無明確規律可循，需要加強語用學的研究才能逐步解決。另一方面，人理解乙個句子不是單憑語法，還運用了大量的有關知識，包括生活知識和專門知識，這些知識無法全部貯存在計算機裡。因此乙個書面理解系統只能建立在有限的詞彙、句型和特定的主題範圍內；計算機的貯存量和運轉速度大大提高之後，才有可能適當擴大範圍.
3、cv：計算機視覺
相關概念：
卷積神經網路（convolutional neural nets，cnn）
4、深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分布式特徵表示。
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