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Titlebook: Gehirn, Computer, Komplexit?t; Klaus Mainzer Book 1997 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1997 Bewusstsein.Computer.Evolution.Gehirn.Komple

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:32:08 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Gehirn, Computer, Komplexit?t
編輯Klaus Mainzer
視頻videohttp://file.papertrans.cn/382/381224/381224.mp4
圖書封面Titlebook: Gehirn, Computer, Komplexit?t;  Klaus Mainzer Book 1997 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1997 Bewusstsein.Computer.Evolution.Gehirn.Komple
描述Seit den Anf?ngen in der 50er Jahren haben die Forschungen zum Thema Computer und Gehirn einen beispiellosen Aufschwung erlebt. In der letzten Dekade unseres Jahrhunderts scheint das Gehirn zum Paradigma neuartiger lernf?higer und selbstorganisierender Systeme zu werden, die mit den programmierbaren Rechenmaschinen von einst nur noch bedingte ?hnlichkeit aufweisen. Kann man die Funktionsweise des menschlichen Gehirns überhaupt mit der eines Computers vergleichen? Was wissen wir über das Leben und l??t sich dieses Wissen für die Konstruktion neuer, leistungsf?higer "intelligenter" Systeme nutzen? Klaus Mainzer gibt einen faszinierenden Einblick in die Komplexit?t des Denkens und diskutiert die M?glichkeiten und Grenzen künstlicher Intelligenz und künstlichen Lebens.
出版日期Book 1997
關(guān)鍵詞Bewusstsein; Computer; Evolution; Gehirn; Komplexit?t; Wissen; künstliche Intelligenz; neuronale Netze; neur
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-642-60524-6
isbn_softcover978-3-540-61598-9
isbn_ebook978-3-642-60524-6
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1997
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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:57:43 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:54:39 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-59580-6ysteme gebaut, die wir bereits an Beispielen der physikalischen, chemischen und biologischen Evolution erl?utert haben. Daher k?nnen neuronale Netze ohne zentrale Programmsteuerung lernen, Muster zu erkennen.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:25:59 | 只看該作者
Künstliche Intelligenz (KI)rogrammiersprachen erm?glichen Wissensverarbeitung, die sich von der blo? numerischen Informationsverarbeitung unterscheidet. Damit k?nnen wissensbasierte Systemprogramme geschrieben werden, die teilweise Probleme nach der Art menschlicher Experten l?sen.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:13:11 | 只看該作者
Evolution der Naturer Natur entwickelt wurden. Bereits in der unbelebten Natur von Physik und Chemie treten komplexe atomare und molekulare Systeme auf, die zur . f?hig sind, . auf eine . angewiesen zu sein. Es bleibt zu prüfen, wie diese Systeme zur Simulation neuronaler Netze verwendet werden k?nnen.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:29:35 | 只看該作者
Komplexit?t neuronaler Netzeysteme gebaut, die wir bereits an Beispielen der physikalischen, chemischen und biologischen Evolution erl?utert haben. Daher k?nnen neuronale Netze ohne zentrale Programmsteuerung lernen, Muster zu erkennen.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:45:08 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-60524-6Bewusstsein; Computer; Evolution; Gehirn; Komplexit?t; Wissen; künstliche Intelligenz; neuronale Netze; neur
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:42:15 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-18527-4ckelt hat. Die . benutzt die neuronale Architektur und die Lernverfahren natürlicher Nervensysteme als ?Blaupausen“, um technische neuronale Netze z.B. für Robotik, Bild-, Muster-und Spracherkennung zu konstruieren. In der . stellt sich die Frage, ob auch die Entstehung von Bewu?tsein und Emotionen
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:52:54 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-030-49980-8s menschliche Gehirn entstanden? Seine Ursprünge liegen im Dunkel der Urgeschichte und k?nnen pal?ontologisch nur aus wenigen Fundstücken — einige Sch?del, Kiefer oder Z?hne — erschlossen werden. Die Erde ist 4,6 Milliarden Jahre alt. Die ?ltesten fossiltragenden Sedimente sind 3,5 Milliarden alte F
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:27:37 | 只看該作者
Benign Lesions of the Esophagus and Cancer komplexe Zust?nde und Verhaltensreaktionen erm?glicht. Obwohl die Nervenzellen in vielf?ltigen Gestalten und Funktionen auftreten, haben sie wichtige gemeinsame Eigenschaften. Die komplexen Zust?nde und Verhaltensreaktionen werden daher nicht nur durch die neuronale Vielfalt erkl?rt, sondern vorwie
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