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MA-4210型半自动生化尿分析仪故障检修
故障现象:接通电源,无显示、光学驱动不工作,电源灯接通即亮,无预热程序和时序控制.分析检修:首先检查无显示故障.造成此故障的原因较多,主要有显示码内部损坏、译码电路不正常、连接电缆和电源故障等.先检查显示器的前置电阻排RM1和RM2,输入信号为零,再查IC1和IC2的4、5脚输入电源也为零,说明5V电压未加入键板电路.本级是通过扁平电缆直接和CPU连接,经检查电缆无接触不良及断裂.再测主板电源电路及相关元件,主板电源中IC1经电容C4滤波后输出+24V电压供给打印系统和光学驱动系统.IC4经D3稳压后输出+5V电压给CPU板和键板系统,测量IC4及周围元件,发现稳压管D3击穿.更换后显示正常,但光学驱动故障依旧.光学驱动电源IC1是大功率三端稳压器,由D1提供36V直流电经其内部整流稳压后输出+24V电压,插头CN3的9脚于IC1输入端1脚连接,7脚与IC1的输出端2连接,测量IC1的1、2脚为0V.拔掉CN5插头,9脚仍无信号.测量整流桥D1和限流电阻R1间有36V输出,说明R1故障.
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血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理
本文针对<大脑处理信息的过程存储与重组模型>和<血液循环在大脑处理信息过程中的时序控制作用>发表后,一些同行反馈较难理解的问题,对已发表的文献[1-5] 从以下四个方面进行解析,以期同行对其有更深入的理解.(一)总结前面提出血液循环在大脑信息处理过程中有时序控制作用的主要依据有如下几点:①因为毛细血管供血半径可以精确到和锥体细胞体积一致,所以血液循环有可能在精确到细胞的空间精度上造成所带来物质的浓度差,从而对不同信息处理组织起不同的子网络;②血管在秒的时间尺度内相对定型的和微循环系统的调节机制,这保证了一定的子网络结构稳定性和子网络组织灵活性;③浓度差异可以随血液灌注到达而发生,这涉及到物质的运输速度问题,一些物质的运输速度可以达到这个要求,例如O2和CO2;④已经发生的浓度差异需要有能够影响信息处理的分子机制基础:这是存在的,例如PH值波动对NMDA受体活性的影响;O2的不同造成糖不同方式代谢量比例的不同,进而影响ATP产量;⑤血液循环对信息处理在秒或者更小时间尺度上的影响可以观察到,大脑血行停止5-10秒后可以引起意识的消失,这个时间同微动脉和毛细血管自律周期时间尺度相近;⑥所运输到达的物质是化学反应网络中的瓶颈物质,例如O2;⑦综合分析各种情况下的脑电图现象.(二)简要介绍所建立的脑电波模型;(三)总结人工神经网络研究规律,用结构风险小化等工具分析了血液循环的时序控制作用在大脑高效率处理信息方面的意义,说明语言机制,海马结构等因为相同的原因有利于大脑高效率处理信息;(四)介绍过程存储与重组模型的一些观点和作用.
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大脑处理信息量化模型中的细节汇编(三)
目的 文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义.文献[10-11] 汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型.文章包括两部分:第一部分对文献[7] 中的一些表述给出了说明;第二部分介绍了信息处理正确性评估时可以把有反馈回路的网络分解成一系列前向网络,再结合结构风险小化理论分析的一个重要原因;第三部分更正了一处笔误.
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一个由不完美信息处理系统建成的文明世界
近年我们的研究,让我们对脑处理信息的运作机制有了更深刻的理解,从而能更深刻地理解,理性、客观地对待我们已知的各种知识和所建立的各种理论;也让我们能从一个特别的角度看我们的世界,领略到特别的风景:我们的世界是一个依靠不完美信息处理系统建成的世界。
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关于大脑处理信息的过程存储和重组模型的问答收录
文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-24]汇总介绍量化模型中的一些细节。为方便同行阅读,我们在2013年也整理发表了系列综合报告[25-28]。本文将整理收录一些同行询问的问题、我们对这些问题的答复;或者我们从同行所提问题中,觉得有部分同行未清楚的地方;以期对同行理解论文[1-28]有所帮助。
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大脑处理信息量化模型中的细节汇编十二
文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-20]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章包括三部分:第一部分给出了一些说明;第二部分给出了一些可使细胞群间形成“较强的抑制性连接”机制的图示;第三部分介绍了从另一个角度的,对大脑解决大规模神经网络处理复杂信息时的样本量和网络规模匹配问题的机制所产生效果的描述。
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大脑处理信息量化模型中的细节汇编十五
文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-23]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。本文介绍在需要更精细化量化分析异构神经网络运作时,可采用的方法。
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关于大脑处理信息的过程存储和重组模型的问答收录三
文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-24]汇总介绍量化模型中的一些细节。为方便同行阅读,我们在2013年也整理发表了系列综合报告[25-28]。本文是问答收录系列第三篇,将整理收录一些同行询问的问题、我们对这些问题的答复;或者我们从同行所提问题中,觉得有部分同行未清楚的地方;以期对同行理解论文[1-28]有所帮助。
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大脑处理信息量化模型中的细节汇编十四
文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-22]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章对文献[10]的一些举例的表述进行完善,使其更加完善。
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大脑处理信息量化模型中的细节汇编十三
目的:文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-21]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章包括三部分:第一部分介绍了关于《大脑处理信息的过程存储和重组模型》中Bi链的一些细节;第二部分介绍对“处理某一信息(例如一幅图)相关网络”定义理解的一个细节;第三部分给出了关于metadata的一些说明。