大脑和计算机工作原理一样吗,极速唤醒右脑训练——如何操纵我们脖子上的这台“超级计算机”上篇:大脑的工作原理与结构...

人的大脑分为左脑和右脑两个半球,它们的功能是不同的,通常左脑被称为“语言脑”,它的工作性质是理性的、逻辑的;而右脑被称为“图像脑”,它的工作性质是感性的、直观的。左脑的工作方式是直线式的,可以说是从局部到整体的累积式;右脑的工作方式则是从整体到局部的并列式。左脑追求记忆和理解,它的学习方法是通过学习一个个的语法知识来学习语言;右脑不追求记忆和理解,只要把知识信息大量地、机械的装到脑子里就可以了。

右脑具有左脑所没有的快速大量记忆机能和快速自动处理机能,后一种机能使右脑能够超快速的处理所获得的信息。

左脑和右脑的记忆能力是1:100万,然而一般人却只会用左脑记忆!

人类大脑的一部分组织能够增强记忆,如果我们能够知道增强记忆的方法并用到实践中去,我们对大脑使用的方法也改变。大脑能够变得更灵活,原先运转比较缓慢的机能开始加快运转速度。这样,学习能力低下的孩子可以提高记忆力,成人则降低了患痴呆症的危险,并能够长久保持灵敏的头脑。

是哪些组织能够增强记忆力呢?人类的大脑分为上下两部分,上面一部分由表层意识(意识)控制,下面一部分由深层意识(潜意识)控制。这两种意识的工作内容完全不同。人们通常使用外部的表层意识,不大使用深层意识,但是出色的记忆力其实存在于我们的深层意识中,人类的大脑分为左右两个半球,表层意识位于左半球,深层意识位于右半球。

通常我们都认为通过理解达到背诵的目的是很重要的,然而理解行为只动用了我们的表层大脑。大量反复的朗读和背诵可以帮助我们打开大脑内由表层脑到深层脑的记忆回路,记忆的素质因而得以改善

浅层记忆发生在表层大脑中,很快就会消失得无影无踪。通过大量反复的朗读和背诵,我们就能够打开深层记忆回路,大脑的素质会发生改变。深层记忆回路是和右脑连接在一起的,一旦打开了这个回路,它就会和右脑的记忆回路连接起来,形成一种“优质”的记忆回路。

左脑的记忆回路是低速记忆,而右脑的是高速记忆,素质完全不同。左脑记忆是一种“劣质记忆”,不管记住什么很快就忘记了。右脑记忆则让人惊叹,它有“过目不忘”的本事。这两种记忆力简直就是1:100万,左脑记忆实在没法和右脑相比。

但是,虽然我们人类拥有这么神奇的右脑,一般人却只使用靠“劣质记忆”来工作的左脑,他们的右脑一直在睡觉。所以说人们一直在错误地使用大脑也不算过分。

大脑的三层记忆回路:侧头页记忆回路、海马记忆回路以及超记忆回路

记忆分为浅层记忆和深层记忆。大脑生理学中这样讲:浅层记忆发生在表层脑侧头叶中的语言区,深层记忆发生在大脑的深层部分——旧皮层中的海马。海马还被特别称为“记忆信息的管理塔”。它是记忆的中枢,负责收收集各种信息,并把这些信息综合起来进行取舍选择。海马不是记忆的最终贮藏所,因为记忆能够到达所有脑细胞的领域。但是确定无疑的是,从侧头叶到海马的这一段神经是记忆最重要的回路。

一般地,外界信息进入侧头叶,在这里进行判断、分类、记忆和再生,然后把最重要的信息传达到海马里。海马具有记忆、保持和再生的能力。它与侧头叶中的浅层记忆不同,是一种深层记忆,能够长期保持。如果信息反复、持续地进入大脑,那么这些信息就会越过侧头叶的记忆回路,传递到海马记忆回路中去。

除了我们常用的侧头叶记忆回路和海马记忆回路,其实还有一种记忆回路存在。如果能够打开这个回路,我们就能够记住只看过或听过一次的事物,无论何时都能通过想象在脑子里再现。这种回路叫做超记忆回路。

右脑中存在心灵感应信道和想象信道

大脑分为三层。人类大脑首先是由脑干部分(也叫“爬虫类的脑”)开始进化的。这一部分具有“心灵感应通道(Telepathy Channel)”,所以这部分的语言被称为“心灵感应语言(心灵互通的波动语言)”。爬虫类是指蛇和蜥蜴等动物。它们不具有像人类一样的语言能力,但是他们有别的通信手段,能够知道同类的意思。这就是“心灵感应”,也就是波动语言。

在爬虫类的脑发展的基础上,哺乳类动物的脑发展起来。这类动物的脑中也有通信手段,能够记忆和思考,这个通信手段就是想象。想象荷尔蒙能够产生分子语言,分子语言也是语言的一种。狗和猫等哺乳类动物虽然没有语言,但是他们能够明白同类的意思,就是因为能够使用心灵感应语言和想象语言。爬虫类的大脑和灵长类的之间有一条很宽的通道,所以哺乳类动物能够自由灵活的运用心灵感应和想象。

最外面的脑叫做灵长类的脑,这部分脑具有下位层脑的机能,从这一表层脑中几乎没有任何物质产生。当下位层脑打开通往右脑的通路,右脑开始工作起来时,就能够自由的运用心灵感应和想象了。

在右脑出现以前发挥作用的是下位层脑,它具有传递回路,也就是具有心灵感应信道和想象信道。这是因为在脑干(爬虫类的脑)的右半球中存在着一条粗传递回路,可以和旧皮层进行通信;而旧皮层(哺乳类的脑)的右半球中存在着一条细传递回路,可以和新皮层(灵长类的脑)进行通信。这就是为什么有些人具有特异功能、透视能力和预知能力的原因,他们的这两条回路已经打开,因而可以自由运用心灵感应信道和想象信道!只不过一般人的右脑睡着了,这两条回路没有开启,所以无法领悟到右脑的神奇能力!一定要明白这一点。此外,还要知道,右脑和左脑的本质功能是完全不同的。

右脑还具有一种想象机能,能够将收到的信息进行快速转换。右脑是通过图像进行思考的脑半球,所以在听到语言后能够将它变成图像,或者能够把图像变成语言。但还不只如此,右脑还具有如下功能:它能够把图像变成数字,或把数字变成图像;能够瞬间把点的集合(点集)变成数字,或把数字变成点的集合;能够把声音变成图像或乐谱;能够把声音变成颜色,把气味变成图像。

我在这里不想就右脑的这些能力讲得太多。我主要来讲一讲和语言有关的右脑的能力。我们平常不能发挥出这样的能力,因为随着我们的成长,我们渐渐不再使用右脑,左脑占据了优势地位。左脑的长期使用会对右脑的功能产生抑制作用,所以我们在学习中一直没有使用右脑。但是右脑那么有本领,它能够大量记忆快速进入大脑的信息,同时能够快速地对这些信息进行自动处理。人们之所以能够学习语言,就是因为有右脑的快速大量记忆机能和快速自动处理机能的存在。儿童虽然不学习语法,却能够在听到的语言中发现规律,从而自由的说出话来,这也需要归功于右脑的记忆机能和自动处理机能。成人难以学好外语就是因为右脑没有处于优势地位,而左脑长期居于主导地位。

飞思卡尔智能车竞赛是一项备受关注的科技赛事,旨在激发学生的创新实践能力,尤其是在嵌入式系统、自动控制机器人技术等关键领域。其中的“电磁组”要求参赛队伍设计并搭建一辆能够自主导航的智能车,通过电磁感应线圈感知赛道路径。本压缩包文件提供了一套完整的电磁组智能车程序,这是一套经过实战验证的代码,曾在校级比赛中获得第二名的优异成绩。 该程序的核心内容可能涉及以下关键知识点: 传感器处理:文件名“4sensor”表明车辆配备了四个传感器,用于获取环境信息。这些传感器很可能是电磁感应传感器,用于探测赛道上的导电线圈。通过分析传感器信号的变化,车辆能够判断自身的行驶方向位置。 数据采集滤波:在实际运行中,传感器读数可能受到噪声干扰,因此需要进行数据滤波以提高精度。常见的滤波算法包括低通滤波、高斯滤波滑动平均滤波等,以确保车辆对赛道的判断准确无误。 路径规划:车辆需要根据传感器输入实时规划行驶路径。这可能涉及PID(比例-积分-微分)控制、模糊逻辑控制或其他现代控制理论方法,从而确保车辆能够稳定且快速地沿赛道行驶。 电机控制:智能车的驱动通常依赖于直流电机或无刷电机,电机控制是关键环节。程序中可能包含电机速度方向的调节算法,如PWM(脉宽调制)控制,以实现精准的运动控制。 嵌入式系统编程:飞思卡尔智能车的控制器可能基于飞思卡尔微处理器(例如MC9S12系列)。编程语言通常为C或C++,需要掌握微控制器的中断系统、定时器串行通信等功能。 软件架构:智能车软件通常具有清晰的架构,包括任务调度、中断服务程序主循环等。理解优化这一架构对于提升整体性能至关重要。 调试优化:程序能够在比赛中取得好成绩,说明经过了反复的调试优化。这可能涉及代码效率提升、故障排查以及性能瓶颈的识别解决。 团队协作版本控制:在项目开发过程中,团队协作版本控制工具(如Git)的应用不可或缺,能够保
双闭环直流电机调速系统是一种高效且应用广泛的直流调速技术。通过设置转速环电流环两个闭环,系统能够对电机的转速电流进行精准控制,从而提升动态响应能力稳定性,广泛应用于工业自动化领域。 主电路设计:主电路采用三相全控桥整流电路,将交流电转换为可调节的直流电,为电机供电。晶闸管作为核心元件,通过调节控制角α实现输出电压的调节。 元部件设计:包括整流变压器、晶闸管、电抗器等元件的设计参数计算,这些元件的性能直接影响系统的稳定性效率。 保护电路:设计过载保护、短路保护等保护电路,确保系统安全运行。 驱动电路:设计触发电路脉冲变压器,触发电路用于触发晶闸管导通,脉冲变压器用于传递触发信号。 控制器设计:系统核心为转速调节器(ASR)电流调节器(ACR),分别对转速电流进行调控。检测电路用于采集实际转速电流值并反馈给调节器。 仿真分析:利用MATLAB/SIMULINK等工具对系统进行仿真分析,验证其稳定性性能指标是否达标。 方案确定框图绘制:明确系统构成及各模块连接方式。 主电路设计:选择整流电路形式,设计整流变压器、晶闸管等元部件并计算参数。 驱动电路设计:设计触发电路脉冲变压器,确保晶闸管准确触发。 控制器设计: 转速调节器(ASR):根据转速指令调整实际转速。 电流调节器(ACR):根据ASR输出指令调整电流,实现快速响应。 参数计算:计算给定电压、调节器、检测电路、触发电路稳压电路的参数。 仿真分析:通过软件模拟系统运行状态,评估性能。 电气原理图绘制:完成调速控制电路的电气原理图绘制。 双闭环控制策略:转速环在外,电流环在内,形成嵌套结构,提升动态响应能力。 晶闸管控制角调节:通过改变控制角α调节输出电压,实现转速平滑调节。 仿真分析:借助专业软件验证设计的合理性有效性。 双闭环直流电机调速系统设计涉及主电路、驱动电路控制器设计等多个环节,通过仿
《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程,主要探讨如何将高级程序设计语言转换成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣,其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资源。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论方法的实践应用,目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点: 词法分析:作为编译过程的首要环节,词法分析器会扫描源代码,识别出一个个称为“标记”(Token)的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析:基于词法分析产生的标记流,语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法(CFG)是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析:这一步骤用于理解程序的意义,确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析动态语义分析,前者主要检查类型匹配、变量声明等内容,后者则关注运行时的行为。 中间代码生成:编译器通常会生成一种高级的中间表示,如三地址码或抽象语法树,以便于后续的优化目标代码生成。 代码优化:通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率,同时不改变程序的语义。 目标代码生成:根据中间代码生成特定机器架构的目标代码,这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接:将编译后的模块进行合并,解决外部引用,最终形成一个可执行文件。 错误处理:在词法分析、语法分析语义分析过程中,编译器需要能够检测并报告错误,例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点,并可能包含实际编程练习,比如实现简单的编译器或解释器,以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题,学生可以加深对编译原理的理解,提升解决问题的能力,为今后参编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资源不仅是学习编译原理的有力辅助材料,也是
内容概要:本文介绍了一种基于环形展开架构的全异步7位逐次逼近寄存器(SAR)模数转换器(ADC),其采样速率为1.75 GS/s,采用3纳米CMOS工艺制造。为了降低功耗并减少设计复杂度,提出了一种无存储器的全异步SAR架构,并引入了双尾反馈(DTFB)动态比较器来满足所需速度并最小化热噪声。该ADC实现了37/49 dB的信噪比(SNDR)/无杂散动态范围(SFDR),面积为0.00055平方毫米,功耗仅为0.69毫瓦。此外,它具有最佳的Walden品质因数(FoMw)为6.9 fJ/转换步长,适用于224 Gb/s PAM4 SerDes接收器中的64路时间交织(TI) ADC系统。 适合人群:从事高速模拟电路设计、SerDes接口开发以及对高精度ADC有研究兴趣的专业人士研究人员。 使用场景及目标:①适用于需要高带宽、低延迟低功耗的数据中心网络通信设备;②支持大规模时间交织ADC阵列应用,如高速光纤通信系统;③优化ADC性能,特别是针对PAM4信号处理高速数据传输的应用。 其他说明:本文详细介绍了ADC的关键技术细节,包括但不限于环形展开SAR架构、DTFB比较器设计、门控提升采样保持开关以及各种校准机制。此外,还展示了实测结果并现有先进技术进行了对比,证明了所提出的ADC在性能能效方面的优势。该设计方案不仅在单通道ADC中表现出色,在多通道应用场景下同样具备显著的竞争优势。
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的机器学习算法,广泛应用于数据挖掘、自然语言处理等领域。它基于贝叶斯定理,并假设特征之间相互独立,这也是其“朴素”之称的由来。本教程将详细介绍如何在Python中实现朴素贝叶斯分类器。 朴素贝叶斯分类器的核心是贝叶斯定理。通过计算给定特征条件下各个类别的后验概率,并选择后验概率最高的类别作为预测结果。在实际应用中,通常采用极大似然估计来确定先验概率条件概率。 在Python中,可以使用sklearn库中的NaiveBayes类来实现朴素贝叶斯分类器。以下是实现的基本步骤: 导入必要的库: 准备数据集: 假设数据存储在一个CSV文件中,包含特征列目标列。可以使用pandas库读取数据: 划分训练测试集: 选择合适的朴素贝叶斯分类器: 对于连续数值型数据,通常使用高斯朴素贝叶斯(GaussianNB); 对于计数数据(如文本中的词频),可以选择多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB); 对于二元特征,可以使用伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)。 实例化分类器: 训练模型: 使用训练数据拟合模型: 预测评估: 对测试数据进行预测并评估模型性能: 以上就是使用Python实现朴素贝叶斯分类器的完整流程。在实际项目中,可能需要进行特征缩放、特征选择等预处理步骤,以及调整模型参数以优化性能。朴素贝叶斯分类器的优点在于处理大量特征时效率高,易于理解实现,但其假设特征独立可能会在某些复杂数据集上导致性能不佳。如果需要进一步深入学习,可以参考NaiveBayesClassifier.py文件,其中可能包含自定义分类器、特征工程、模型调优等更具体的实现细节。
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