资源《高分自学法》激活学习神经元的5倍速自学秘籍

资源《高分自学法》激活学习神经元的5倍速自学秘籍 资源简介：累计浏览超1700万的5倍速学习法，寒窗苦读10年，不如用对方法1年！运用脑科学原理,掌握心态管理、精力管理、效率管理、生活管理、情绪管理，让你偷偷变强大。正确开启大脑记忆，才能精准高效提分，激活学习神经元，决胜中高考、考研、考公等各大考场。 提供PDF、azw3、mobi、epub格式。 链接：【百度网盘】点击获取 关键词：#学习 #图书 云盘投稿 • 云盘搜索 • 广告合作

《 高分自学法 激活学习神经元的5倍速自学秘籍》

《 高分自学法 激活学习神经元的5倍速自学秘籍》 简介： 高分自学法 激活学习神经元的5倍速自学秘籍是一门系统性的学习课程，涵盖相关领域的核心知识。通过详尽的讲解和案例分析，帮助学习者深入理解课程主题，提高实践应用能力，适合希望扩展知识储备、提升专业技能的学员。 标签： #知识#学习资源#技能提升 文件大小：NG 链接：

《高分自学法》简介：本书提供了关于高分自学法的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理

《高分自学法》 简介：本书提供了关于高分自学法的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#高#高分自学#知识#学习 文件大小：NG 链接：

超级记忆：10倍速轻松学习 | 电子书籍

超级记忆：10倍速轻松学习 | 电子书籍 描述：《超级记忆(10倍速轻松学习)》从如何学习超级记忆法讲起，涉及记忆宫殿、快速阅读、思维导图，并结合生活细节及各个学科的具体知识点应用，帮助读者灵活运用记忆力法，快速提高记忆力。 链接： 大小：N 标签：#电子书 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

超级记忆：10倍速轻松学习 | 电子书籍

超级记忆：10倍速轻松学习 | 电子书籍 描述：《超级记忆(10倍速轻松学习)》从如何学习超级记忆法讲起，涉及记忆宫殿、快速阅读、思维导图，并结合生活细节及各个学科的具体知识点应用，帮助读者灵活运用记忆力法，快速提高记忆力。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/aXEuby3972b 大小：N 标签：#电子书 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元 比人脑快200倍

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元 比人脑快200倍 Loihi 2处理器早在2021年就已发布，首发采用Intel 4工艺，集成230亿个晶体管、六个低功耗x86核心、128个神经形态核心，单颗就有100万个神经元、1.2亿个突触，是上代规模的8倍，性能也提升了10倍。Loihi 2应用了众多类脑计算原理，如异步、基于事件的脉冲神经网络(SNN)、存算一体不断变化的稀疏连接，而且神经元之间能够直接通信，不需要绕过内存。尤其是在新兴的小规模边缘工作负载上，它实现了效率、速度和适应性数量级的提升。比如执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2的速度比常规CPU和GPU架构快多达50倍，能耗则只有百分之一。Hala Point系统的形态是一个六机架的数据中心机箱，大小相当于一个微波炉，内置1152颗Loihi 2处理器，共有140544个神经形态处理内核、11.5亿个神经元、1280亿个突触，最大功耗仅为2600瓦。系统内还有2300多颗嵌入式x86处理器，用于辅助计算。内存带宽达16PB/s(16000TB/s)，内核间通信带宽达3.5PB/s(3500TB/s)，芯片间通信带宽达5TB/s，可以每秒处理超过380万亿次的8位突触运算、超过240万亿次的神经元运算。Hala Point在主流AI工作负载上的计算效率非常出色，比如运行传统深度神经网络时，每秒可完成多达2万万亿次运算(20PFlops)，8位运算的能效比达到了15TOPS/W(每瓦特15万亿次计算)，相当于甚至超过了基于GPU、CPU的架构。在用于仿生脉冲神经网络模型时，Hala Point能够以比人脑快20倍的实时速度，运行其全部11.5亿个神经元。尤其是在运行神经元数量较低的情况下，它的速度甚至可比人脑快200倍！早期研究结果表明，通过利用稀疏性高达10比1的稀疏连接和事件驱动的活动，Hala Point运行深度神经网络的能效比可高达15TOPS/W，同时无需对输入数据进行批处理。Hala Point系统有望推动多领域AI应用的实时持续学习，比如科学研究、工程、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型、AI助手等等。 ... PC版： 手机版：