88、玩具计算:从历史到《我的世界》中的数字逻辑

玩具计算:从历史到《我的世界》中的数字逻辑

在科技发展的历程中,玩具与计算的结合展现出了独特的魅力和价值。从早期利用物理碰撞和机械结构实现计算功能的玩具,到如今在虚拟游戏世界中构建复杂数字电路,玩具计算的发展历程充满了创新与探索。

玩具计算的历史与理论

玩具计算,指的是将玩具和游戏用于计算目的。这一概念甚至可以追溯到1679年,当时莱布尼茨构思了“Machina Arithmethica Dyadica”。在这个工具中,通过让弹珠在倾斜通道的凹槽中下落,实现二进制数字的计数和加法运算。其基本原理类似于基于碰撞的计算,与5000年前用作计算辅助工具的算盘有相似之处。

到了20世纪60年代,Education Science Research Inc.(E.S.R.)公司开发了多款具有计算机科学教学意义的玩具,如“Dr. NIM”(1966年)和“Digi - Comp II”(1967年)。“Dr. NIM”是一种NIM人工智能,仅使用三个机械触发器、一个均衡器和15个弹珠,就能实现与人类玩家的对抗。玩家在阅读其手册时,会先学习布尔代数,然后学习如何对“Dr. NIM”进行编程,并了解该游戏计算机在人工智能领域的分类。
“Digi - Comp II”则实现了一台能处理复杂度介于NL和P之间计算的计算机。它由机械触发器系统(包括4位存储器、7位累加器和3位寄存器)、数据输入(“输入引导器”)和数据输出(“收集引导器”)组成。玩家可以使用机器导向语言以及“Digi - Tran”这种“高级”编译语言对其进行编程。该玩具的教学意图十分明显,它以类似于电子数字计算机的方式运行,但操作速度较慢,方便玩家理解计算过程。

除了这些基于弹珠的玩具计算机,还有许多其他形式的玩

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值