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IBM使用相变存储创建了用于认知计算的人造神经元

传统计算模型中,内存和逻辑单元是相互独立的。一个计算需要执行时,必须首先访问存储获取数据,将数据传输到逻辑单元中,并由逻辑单元返回计算结果。计算结果一旦被获得就必须发送回内存中。这个过程是持续反复的。因此当需要处理大量的数据时,这种模型就真正地出现了问题。 在神经网络中计算和存储是共处一处的,无需构建逻辑与内存间的通信,仅需适当地建立不同神经元间的连接。这也是我们认为我们的方法之所以将会更加高效的主要原因,对于大规模数据处理尤其如此。 该技术在大数据和机器学习领域有着大量的用例。例如使用物联网中的探测器采集和分析大量最新的气象数据实现快速预报,使用人工神经元检测金融交易中的模式以发现差异,或是使用源自社会媒体的数据实时发现新的文化趋势。在具有内存和处理单元共处一处的神经形态协处理器中,可大量使用这样高速、低能耗的纳米级别神经元。 下一步研究是实验将神经元链接成网络,该网络将连接到探测器上,调整网络可以对不同类型的物联网数据进行探测,例如工厂机器的温度异常、患者心脏的电子心率、金融市场中特定类型的交易等。 这种神经元网络的更大前景是将其烧制在计算机芯片中,这可实现一种快速、节能的协处理器...

牵手雷士照明 少海汇图谋智慧城市万亿市场

一个自海尔集团独立出来的创业团队,正在尝试切入智慧城市这个万亿市场。 这个创业团队以投资或交叉持股等方式,搭建了一个叫做少海汇生态圈的类企业联盟型组织,目前拥有36家企业。少海汇主要发起者海尔家居,2014年7月自海尔集团独立出来,以智能家居为核心业务自主创业。 2017年5月19日,少海汇在深圳举办“迎接I-City时代暨2017少海汇H1成员大会”,并发布了智慧城市整体解决方案少海汇I-City。这是他们在智能家居之后,又一次业务领域扩张。 据介绍,少海汇I-City运用物联网、云计算等技术,在智慧交通、智慧安防等9大板块发力,将智能照明工厂+智能控制模块+城市道路系统打包,抓住建设智慧城市的风口,以智能路灯为智慧城市解决方案触点,为政府及城市各行业用户提供产品与智慧城市解决方案。 该解决方案瞄准的是城市发展的痛点,比如因为缺乏有效的规划,导致部分重复建设;各部门、各行业虽然都在信息化,但不能连接起来发挥综合效应;比如不同部门组织制订的信息化标准之间不协调,缺乏统一的城市信息化标准体系;又比如城市由一堆不够强大的大脑交叉控制,缺乏统一的指挥中心等。 在少海汇I-City产业中,智能...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。