Concept Neural Network — the very beginning

本文提出了一种新的神经网络模型——概念神经网络(CNN),它通过使用脉冲神经元网络中的多时序群来表示概念,使网络能够以类似于人类的方式理解世界。作者希望将此技术应用于实际场景并创立公司推广相关产品。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Hi everybody,

This is Haoqi Sun, a man loves neural networks deep into his heart. Here I would like to propose a new kind of neural network — Concept Neural Network (CNN). I hope that with my endless effort, CNN could be very popular and be used in real life applications. Eventually, I would like to start a company selling various of intelligent products equipped with CNNs. The ultimate goal is to make our life more intelligent. (The goal should not be changed once set, unless necessary).

A brief definition of concept (subject to change),

Concept is a learnt (recognized) class of a neural network. Concept is highly connected and hierarchical, where concrete concepts can build abstract concepts.

A brief definition of concept neural network (subject to change),

Concept neural network is one kind of spiking neural networks which use polychronous groups to represent concepts, thus making this network able to understand our world using concepts, as we are.

This is just the beginning of this fantastic story. I’ll try to explain concept neural networks gradually. Other things including network structure, learning, toolboxes and papers will follow.

This is my contact info,
Email: hockeysun86@gmail.com
Addr: Tongji University, Siping Rd No. 1239, Shanghai, China
You can find my CV in http://www.tongji.edu.cn/~qiliu/people.html

Welcome to drop a comment or email if you are also interested in this strange idea!

Best Regards,
Haoqi Sun


PS. 优快云上的文章会和我在blog.com上的文章同步更新。

blog.com上的博客地址:http://conceptnn.blog.com/


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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