23、机器学习、深度学习算法与神经形态计算在不同领域的应用与发展

机器学习、深度学习算法与神经形态计算在不同领域的应用与发展

1. ML/DL 算法在临床应用中的变革

在临床应用中，机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的运用将彻底改变传统的医疗效益。为确保这些模型在临床环境中安全且有效地使用，必须开展特殊的保护和福利任务。

ML 管道在医疗中的概念以及识别其独特的薄弱环节来源，为应对相关挑战提供了概述。同时，还探讨了为医疗等应用提供健康、稳定的 ML 的可行步骤，这对于保障医疗安全至关重要。最后，明确了需要仔细审查的问题的透明调查方向。

2. 计算技术的范式转变

近年来，新冠疫情给制造业的运营带来了更大的不确定性。因此，向智能制造业的范式转变成为当务之急，这涉及更多地使用基于计算机的系统，并适应虚拟环境。物联网（IoT）成为连接制造业和计算系统的桥梁，为双方带来了好处。

计算技术正朝着不同维度快速发展。随着应用从计算机转向传感器，低功耗已成为设计的关键，这促使人们寻找替代冯·诺依曼架构的方案。摩尔定律在集成电路技术中的主导地位逐渐下降，如今，功能性优先于时钟速度或设备特征尺寸，更注重性能提升而非单纯依赖技术进步。

此外，从以每秒浮点运算次数（FLOPS）作为计算基准，转变为强调每瓦 FLOPS 的能源效率。逻辑和内存的融合被视为一种解决方案，它能使信息处理更接近存储位置，从而解决冯·诺依曼瓶颈问题并提高能源效率。

3. 细胞自动机（CA）的发展与挑战

细胞自动机（CA）凭借其高度细粒度的并行性，成为一种新的计算模型。它具有高度规则性，是受大脑启发的计算方式，且更多地依赖随机连接。CA 对延迟不敏感，其功能由转换规则决定。细胞的复杂性取决