三維記憶體（即：3dm）的構想是乙個附加元件；專門用於**演示，模擬自然界萬物變化的一種裝置，也是傳統計算機x86架構的補充，目的為了構成智慧型計算機（簡稱：aic）。
三維記憶體是由許多個的單個儲存單元經過串聯併聯構成立方體的電路系統，內部每個儲存單元都有上下左右前後六條連線，使每個儲存單元可以相互傳遞電荷。（猜想複雜的內部結構應該是每個儲存單元除了上下左右前後以外，還有上前、上中、上後、上左前、上中前、上右前等等，一共26條線路）
如果每個儲存單元有8個bit（可256不同物質在乙個場景中）生成表示參加**演示的物質型別的鍊錶。這個表對應的引數和座標在傳統記憶體中，供cpu計算使用。
我們把自然變化的大體特徵分三類：分開，合併、變質；另乙個重要的特例是對原始線條（如直線、曲線、多邊形、圓、橢圓以及對應的不規則圖形等等）的研究。計算各種線條中曲率，然後根據曲率推算各種線條的相似度。當攝像機撲捉一段畫面時，cpu計算出關注物體的輪廓的的頂點數，多條3dm控制線程同時多點處釋放電荷就從3dm內部一端儲存器傳遞到另一處。這樣設計依據了大自然運動，既無規則的運動是大部分的，也少部分有規律。把每個頂點的運動做成在3dm中的沿時間軸波形圖。再由初電荷跑到3d記憶體末端，而後從末端再繞道初端（非初始位置）周而復始地構成了動態座標系。
電荷的運動方向是單一的、有感光約束的優化問題，其現象解為，或是說感光/認識為對流輸送。鑑於神經網路是單向傳遞，在每個儲存單元之間的連線是斷開的，只有接受觸發訊號，線路才是閉合的。閉合電路觸發是受攝像機當下撲捉的畫面決定的。（是選項下乙個較近的節點，還是較遠一點的，或是同一平面上的，還是不同平面，還有延續之前節點的角度，還是選擇較大差異率的相鄰節點，等等。--實踐出真知?）
神經網路的實質變分推論，是推進每個儲存單元之間都有乙個用於新增或者消除電荷的控制閥。從整體的3dm工作層面上看，顯示l同一系統的單向延遲、無序列化的、並記錄著流向過程。其實，無向圖形模型是一種結構化的概率矩陣運算，更是人工智慧深度學習的核心技術。需要實踐來檢驗完成。
智慧型計算機構建了乙個或者多個座標系是對多重現象的匯入，目的實現資料與傳統計算機過載，記錄，對比，發掘，調整，創新，改造。
記錄資料並用於下一次虛擬實境的再造分析，值得強調的是，ai計算機首先需要還原**的自然現象。根據資料調整參演的物理化學屬性。
資訊傳遞的提取系統將此運動互為約束，互為合作的作為輸入輸出，用可以互為可逆的計算機語言來表示自然界的運動現象。我們就可以通過鏈結得到重要性來權重電荷的通過線路。
這樣機器學習就變得簡單了，比較各個現象的第一階段，電荷位置，總量上統計被提取過的現象中值得關注的物件。
我們可以通過把瞬子鏈結在一起得到整合感知度。之後機器利用學過的「經驗」進入更高的乙個境界——機器創新。它也是在自主的情況下實現的。觀察的形象多，錘煉的時間長，自然會產生打破常規的認識，實現自我公升級。因此，機器懂得了現象既需要被感知，也需要被理解。?在這裡插入描述![在這裡插入描述](在這裡插入描述](
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