Tiedot

Mikä on tietorakenne, jota aivot käyttävät tietojen tallentamiseen?

Mikä on tietorakenne, jota aivot käyttävät tietojen tallentamiseen?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Tietojenkäsittelytieteen opiskelijana mietin, onko aivoissa erityisiä tietorakenteita tietojen tallentamiseen?

Olen erityisen kiinnostunut hash -taulukoiden tietorakenteesta. Jos tiedot tallennetaan tämän tyyppiseen tietorakenteeseen, voit etsiä, lisätä ja poistaa niitä lyhyessä ajassa riippumatta datan koosta (tai teknisesti O (1)).

Mietin toimiiko aivot samalla tavalla vai ei? Ja jos on, miten se onnistuu?


Muistia aivoissa ei ymmärretä kovin hyvin, joten "datarakenteiden" tasolle siirtyminen ei ole oikeastaan ​​mahdollista puhtaasti biologisten mallien avulla. Ei sillä, että puhtaasti biologinen kuvaus olisi joka tapauksessa erittäin hyödyllinen. Kun ihmiset kysyvät, miten aivot toimivat, he eivät yleensä halua, että heille kerrotaan, että "molekyyli A on vuorovaikutuksessa molekyylin B kanssa, mikä laukaisee molekyylin C".

Koska tulet tietotekniikasta, aion olettaa, että olet todennäköisesti enemmän kiinnostunut malleista tai "tietorakenteista" (kuinka rakentaa tietoja, kuten luettelo tai puu), jotka annamme aivoille. Yksi tapa rakentaa biologisesti uskottavia aivomalleja on Neurological Engineering Framework (NEF), ja tähän on käytetty pari tietorakennetta. Saat lisätietoja tästä toisesta vastauksestani "Miten muisti otetaan huomioon NEF: ssä?"

On kuitenkin tärkeää huomata, että NEF on kehys, joten paljon työtä tehdään monimutkaisempien tietorakenteiden toteuttamiseksi kuin kyseisessä kysymyksessä mainitut. Erityisesti Aaron Voekler on toteuttanut dynaamisen hetero-assosiatiivisen muistin käyttämällä kehystä, joka toimii jonkin verran samalla tavalla kuin hajautuspöytä.

Toivottavasti tämä vastaus antaa hyvän lähtökohdan jatkotutkimuksille.


Muistin, yhdistämisen, oppimisen ja ajattelun aivojen rakenne toimii enemmän kuin painotettujen, linkitettyjen solmujen verkosto.

koneoppimisessa ja siihen liittyvillä aloilla keinotekoiset hermoverkot (ANN) ovat laskennallisia malleja, jotka ovat innoittaneet eläimen keskushermostoa (erityisesti aivoja). syötteet ja kykenevät koneoppimiseen sekä kuvioiden tunnistamiseen mukautuvan luonteensa ansiosta. […] Esimerkiksi käsinkirjoituksen tunnistuksen hermoverkko määritetään syöttöneuronien joukolla, jotka voidaan aktivoida syöttökuvan pikselien avulla. Näiden neuronien aktivoinnit siirretään toisille neuroneille sen jälkeen, kun toiminto on painottanut ja muuttanut (määrittänyt verkon suunnittelija). Tämä prosessi toistetaan, kunnes lopulta ulostulon neuroni aktivoituu. Tämä määrittää, mikä merkki luettiin. http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network


Mitkä ovat tietohierarkian tasot?

Tietohierarkialla tarkoitetaan tietojen järjestelmällistä järjestämistä, usein hierarkkisessa muodossa. Tietojärjestelmään kuuluu merkkiä, kentät, tietueet, tiedostot ja niin edelleen. Tämä käsite on lähtökohta, kun yritetään nähdä, mistä data koostuu ja onko tiedolla rakenne.

onko tietohierarkian korkein taso? The korkein taso kohdassa hierarkia / tiedot organisaatiota kutsutaan tietokannaksi. Tietokanta on kokoelma kaikkia taulukoita, jotka sisältävät tiedot kenttien muodossa. Tietojen hierarkia viittaa järjestelmän systemaattiseen järjestämiseen tiedot, usein a hierarkkinen muodossa.

Mitkä ovat tietohierarkian osat, kun otetaan huomioon tämä?

Tietohierarkian kuusi komponenttia ovat bittiä, tavua, ala, tietue, tiedosto ja tietokanta.

Mikä on hierarkkinen tietorakenne?

A hierarkkinen tietokanta malli on a tiedot malli, jossa tiedot on järjestetty puumaiseksi rakenne. The tiedot tallennetaan tietueiksi, jotka on kytketty toisiinsa linkkien kautta. Tietue on kokoelma kenttiä, ja jokainen kenttä sisältää vain yhden arvon.


Mitkä ovat tietojen kartoituksen vaiheet?

  • Vaihe 1: Määritä - Määritä siirrettävät tiedot, mukaan lukien taulukot, kunkin taulukon kentät ja kentän muoto sen jälkeen, kun se on siirretty. Tietointegraatioille määritetään myös tiedonsiirron taajuus.
  • Vaihe 2: Yhdistä tiedot - Yhdistä lähdekentät kohdekenttiin.
  • Vaihe 3: Muutos - Jos kenttä vaatii muunnosta, muunnoskaava tai sääntö koodataan.
  • Vaihe 4: Testaa - Suorita siirto testausjärjestelmän ja lähteen näytetietojen avulla, jotta näet, miten se toimii, ja tee tarvittavat muutokset.
  • Vaihe 5: Ota käyttöön -Kun se on todennut, että tietojen muuntaminen toimii suunnitellusti, ajoita siirto- tai integrointitiedot.
  • Vaihe 6: Ylläpidä ja päivitä - Jatkuvassa tietojen integroinnissa tietokartta on elävä kokonaisuus, joka vaatii päivityksiä ja muutoksia uusien tietolähteiden lisäämisen, tietolähteiden muuttuessa tai määränpään muuttuessa.

Oletan, että tämän kysymyksen esitti paperi Geometric deep learning: menee pidemmälle kuin euklidinen data (2017). Jos katsomme sen tiivistelmää:

Monet tieteenalat opiskelevat tiedot, joiden taustalla on rakenne, joka on ei-euklidinen avaruus. Joitakin esimerkkejä ovat laskennallisten yhteiskuntatieteiden sosiaaliset verkostot, viestintäanturiverkot, aivojen kuvantamisen toiminnalliset verkot, genetiikan sääntelyverkot ja tietokonegrafiikan silmät. Monissa sovelluksissa tällaiset geometriset tiedot ovat suuria ja monimutkaisia ​​(sosiaalisten verkostojen tapauksessa miljardien mittakaavassa), ja ne ovat luonnollinen kohde koneoppimistekniikoille. Erityisesti haluaisimme käyttää syvät hermoverkot, jotka ovat äskettäin osoittautuneet tehokkaiksi työkaluiksi monenlaisiin ongelmiin, kuten tietokoneen näkemiseen, luonnollisen kielen käsittelyyn ja äänianalyysiin. Nämä työkalut kuitenkin ovat menestyneet parhaiten tiedoissa, joiden taustalla on euklidinen tai ruudukon kaltainen rakenne, ja tapauksissa, joissa näiden rakenteiden invarianssit on rakennettu verkostoihin, joita käytetään niiden mallintamiseen.

Näemme, että kirjoittajat käyttävät termiä "ei-euklidiset tiedot" viittaamaan tietoihin, joiden taustalla on muu kuin euklidinen rakenne.

Koska euklidiset tilat on prototyyppisesti määritelty $ mathbb^n $ (jollekin ulottuvuudelle $ n $) 'euklidinen data' on dataa, joka on järkevästi mallinnettu piirrettäväksi $ n $ -ulotteiseen lineaariseen tilaan, esimerkiksi kuvatiedostoja (joissa $ x $ ja $ y $ -koordinaatit viittaavat jokaisen pikselin sijaintiin, ja $ z $ -koordinaatti viittaa sen väriin/voimakkuuteen).

Jotkut tiedot eivät kuitenkaan sovi siististi $ mathbb -muotoon^n $, esimerkiksi kaavion mallintama sosiaalinen verkosto. Voit tietysti upottaa kaavion fyysisen muodon kolmiulotteiseen tilaan, mutta menetät tietoja, kuten reunojen laadun tai solmuihin liittyvät arvot tai reunojen suunnan, eikä ole ilmeistä järkevää tapa yhdistää nämä ominaisuudet korkeamman ulottuvuuden euklidiseen avaruuteen. Ja riippuen upotuksesta, voit ottaa käyttöön vääriä korrelaatioita (esim. Kaksi yhdistämätöntä solmua, jotka näkyvät lähempänä toisiaan upotuksessa kuin solmuihin, joihin ne on kytketty).

Menetelmät, kuten Graph Neural Networks, pyrkivät mukauttamaan olemassa olevia koneoppimistekniikoita käsittelemään suoraan ei-euklidista jäsenneltyä dataa syöttönä, jotta tämä (mahdollisesti hyödyllinen) tieto ei katoa muunnettaessa dataa euklidiseksi syötteeksi olemassa olevien tekniikoiden edellyttämällä tavalla.


Kognitiivinen tunnelointi on henkinen tila, jossa aivot riippuvat lähimpänä tai edessäsi olevasta asiasta, joka ei näe muuta ympäristöä tai muita asiaankuuluvia tietoja.

Tietojen visualisointi animaatiolla näyttää melko siistiltä, ​​kuten esimerkki osoittaa.

Mutta on myös vaikea ohjata lukijoita suoraan tärkeimpään sisältöön. Katsojat voivat keskittyä vain itse animaatioon yrittämättä ymmärtää sisältöä. Sama kuin interaktiivinen datan visualisointi.


BICCN

Tutustu BICCN -keskusten ja -laboratorioiden verkkoon ja käytä tietoja. Tiedot kattavat useita lajeja, menetelmiä ja tekniikoita.

U01 - Dong

Hiiren aivoihin injektoidut jälkiasteiset merkkiaineet täyttävät syöttöprojektioidensa solurungot ja fluoresoivat, kuten tässä on esitetty. Yhdistelmä klassisia jäljitystekniikoita yhdistettynä uusiin raivotautimenetelmiin mahdollistaa systemaattisen selvityksen erityisistä hermosolupiireistä, anatomiasta ja morfologiasta. Injektoimalla useita eri merkkiaineita yhdelle henkilölle, aivokuoren projektiot voidaan näyttää täsmällisellä spatiaalisella suhteellisuudella, mikä rikastuttaa entisestään kustakin kohteesta kerättäviä tietoja.

U19 - Ecker

Geeniekspressiota säätelevät säätelyelementit voidaan havaita tunnistamalla avoimen kromatiinin alueet (scATAC-seq) tai muutokset sytosiinin metylaatiotasossa (scmC-seq) yksittäisten solujen genomeissa. Näiden ilmaisten uusimpien DNA-sekvensointitekniikoiden käyttäminen kuvion tallentamiseen yksittäisiin aivosolujen ytimiin luo jokaiselle solulle epigeneettisen sormenjäljen. Näillä sormenjäljillä voidaan luokitella ainutlaatuisia solutyyppejä, ja kun ne on liitetty tiettyihin hermosolupiireihin eri aivojen alueilla, ne johtavat uusien hermosolujen toimintaan liittyvien geneettisten determinanttien löytämiseen.

U19 - Huang

Kolme solutyyppistä spesifistä aksoniprojisointikuviota moottorikuoresta käyttämällä multipleksoitua anterogradista cre/flp-riippuvaista viruksen merkkiainetta, jotka on yhdistetty yhteiseen koordinaatistoon.

U01 - Feng

Jyrsijöiden ja ihmisten välisen tietämyksen evoluutiosta johtuvan aukon täyttämiseksi käytetään korkean suorituskyvyn yksisoluista RNA-sekvensointia solutyyppien tunnistamiseen aikuisten marmoset-aivojen 16 alueelta. Näiden solutyyppien spatiaalinen kartoitus aivoissa suoritetaan käyttämällä multipleksoitua fluoresoivaa in situ -hybridisaatiota. Yhdistämällä virusilmentymän korreloimme myös solujen morfologian tämän geneettisen tiedon kanssa. Kaiken kaikkiaan nämä ponnistelut tuottavat solutyyppien laskennan marmoset -aivoissa.

U01 - Kriegstein

Valokuva ensisijainen viipaleviljelykudos, joka on värjätty kuituarkkitehtuurin (vihreä), esisolujen (punainen) ja neuronien (sininen) osoittamiseksi. Ihmisen aivojen kehityksen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää kantasolujen toiminnan, neuronien ja glia -solujen muodostumisen ymmärtämiseksi ja mahdollisen uudistumislääketieteellisen hoidon perustana. Tässä esitetty aivokuoren aivoviipaleen rakenne osoittaa aivojen kehityksen aikana syntyviä dynaamisia solutyyppejä, käyttäytymistä ja organisaatiota.

U01 - Lein

Kolminkertainen modaliteetti Patch-seq-koe ihmiskerroksen 2 pyramidaalisella neuronilla ajallisessa aivokuoressa (vasemmalla). Kolminkertainen modaliteetti Patch-seq-koe ihmiskerroksella 3 nopeasti täyteytyvällä interneuronilla ajallisessa aivokuoressa (oikealla). Nämä esimerkit osoittavat yksityiskohtaisen solumorfologian (a, d), elektrofysiologian (b, e) ja yhden ytimen transkriptomin (c, f) onnistuneen elpymisen ihmisen neokortikaalisista neuroneista. Kunkin Patch-seq-kokeen yksittäisen ytimen RNA-seq-dataa käytetään koenäytteen kartoittamiseen ihmisen keski-ajallisen gyrus-transkriptomisten solutyyppien vertailudendrogrammiin.

U01 - Osten

Neuronaalisten solutyyppien aivojen laaja alueellinen jakauma.

U19 - Zeng

Koko aivojen morfologian rekonstruktio, joka osoittaa useita solutyyppejä isokorteksissa. Kaksi erillistä solutyyppiä tunnistettiin niiden koko aivoprojektiokuvioiden perusteella. Toisessa tyypissä on projektioita, jotka rajoittuvat ipsilateraaliseen kuoreen, kun taas toinen tyyppi lähettää projektioita vastakkaisen kuoren homotyyppiselle alueelle.

U01 - Yang

Esimerkki Yang-laboratorion kehittämästä MORF (Mosaicism with Repeat Frameshift) -hiirestä kuvatusta geneettisesti harvaleimatusta D2-medium spiny neuronista (MSN).

U01 - Li Zhang

Kaavio ehdotetusta tutkimuksesta (vasemmalla). Selkäydinneuronien anterogradinen transsynaptinen merkintä AAV1-Cre: llä (oikealla).

U01 - Fischl

Esimerkki tietojen siirtämisestä mikroniasteikkojen kuvantamisesta laitteeseen in vivo opinnot. Viisi kortikaalista aluetta merkittiin manuaalisesti OCT AIP -kuvaan (1) ja rekisteröitiin sitten ex vivo Puolipallon magneettikuvaus, josta se otettiin (2). Alueilta otettiin näytteet ex vivo kohteen malli (3). Pintapohjaista rekisteröintiä käytetään sitten näiden tarrojen yhdistämiseen malleihin, jotka on johdettu in vivo ADNI -potilaat (4). Tämä lähestymistapa, kun ehdotettu tekniikka mahdollistaa sen, antaa meille ja muille mahdollisuuden suorittaa morfometriatutkimuksia näillä ennustetuilla alueilla (5) paljastaen sairauden vaikutukset laminaariseen rakenteeseen, solutiheyteen ja myeliinipitoisuuteen.

U01 - Chung

Ihmisen aivojen proteominen rekonstruktio: monien solutyyppien integroitu kartoitus ihmisen näkökuoressa käyttäen SWITCH-tekniikkaa (Murray, Cell, 2015)

U01 - Kun Zhang

Yksisoluiset analyysit solujen monimuotoisuuden ratkaisemiseksi aikuisen ihmisen aivoissa. Aivokudokset kuvataan ja rekisteröidään spatiaalisesti MRI: llä, ja näytteenottoalueet (visuaalinen kuori tai BA17) käsitellään yksisoluisia määrityksiä varten. Geeniekspressio ja kromatiinin saavutettavissa olevien paikkojen kartoitus sallii ytimien puolueettoman klusteroinnin (visualisoitu käyttämällä t-SNE: tä) ja solutyyppimerkintöjä. Näiden ekspressio- ja säätelyprofiilien integrointi tarjoaa yksityiskohtaisempia molekyylimerkintöjä solutyypeistä, jotka voidaan sitten kartoittaa spatiaalisesti aivokudoksen osiin DART-FISH: n avulla.

U01 - Ecker

Ihmisen aivosolujen epigenominen profilointi tunnistaa solutyyppiset geenisäätelyalueet. Yksittäisten solutyyppien ainutlaatuisen geneettisen profiilin analyysi tukee aivojen terveyteen ja sairauksiin liittyvien geneettisten varianttien löytämistä solutasolla.

U01 - Snyder -Mackler

Yksisoluiset transkriptomiset ja epigenomiset tiedot kertovat suoraan tärkeimpien solutyyppien jakautumisesta ja toiminnasta läheisen kädellisen sukulaisen-reesusmakakin-elinkaaren aikana. Nämä elinkaaren kartat tukevat sellaisten molekyyliinterventioiden kehittämistä, jotka mahdollistavat lukemattomien aivosairauksien tutkimuksen ja mahdollisesti hoidon.

RF1 - Chung

Monikerroksisten immunovärjättyjen kuvien peittokuva tallennettujen YFP-signaalien perusteella. YFP: vihreä, NeuN: punainen Neurofilament-H: valkoinen Calretinin: tummansininen Calbindin: vaaleansininen GFAP: tummanvioletti Parvalbumin: vaaleansininen SMI-32: keltainen.

RF1 - Nowakowski

Neuronit aikuisten hiiren kuorissa, jotka ilmentävät DNA -viivakoodeja, kehitettiin Nowakowski -laboratoriossa. Solut sekvensoidaan ja linjat rekonstruoidaan jaettujen viivakoodien perusteella, jotka peritään niiden säteittäisiltä glia -progenitoijilta.

RF1 - Mueller

Manuaalinen huomautus on edelleen pullonkaula nisäkkäiden aivojen projektiohermosolujen morfologisissa tutkimuksissa (Winnubst et ai., 2019, Cell). Periaatteellisia, avoimen lähdekoodin tietokonenäkötekniikoita kehitetään nopeuttamaan neuronien segmentoitumista alle mikronin resoluution kuvissa, jolloin saadaan jäljityksiä, kuten tässä on esitetty.

RF1 - Regev

Yhdistetty kuvantamistranskriptinen mittaus geeniekspressiosta hiiren aivokuoressa. Useiden geenien ilmentymistasot mitataan samanaikaisesti kussakin värikanavassa. Kun hankitaan pieni sarja tällaisia ​​kuvakomposiitteja, suuremman geenikompleksin ilmentymistasot kussakin solussa voidaan päätellä laskennallisesti.

RF1 - Tasic

Erilliset hermosolutyypit, jotka on merkitty hiiren aivoihin tehostajavetoisen Flp-rekombinaasin kautta, joka on toimitettu adeno-assosioituneen viruksen retroorbitaalisella injektiolla siirtogeeniselle reportterihiirelle. Kirkas tdTomato -fluoresoiva reportterimolekyyli täyttää viruksen kautta transdusoidut solut paljastaen koko hermosolurakenteen.

R24 - Hämärä

DANDI on verkkoalusta, jossa tutkijat voivat jakaa, tehdä yhteistyötä ja käsitellä solun neurofysiologisten kokeiden tietoja. DANDI tekee yhteistyötä BICCN: n ja muiden BRAIN Initiative -palkinnon saajien kanssa tietojen kuratoimiseksi käyttämällä yhteisön tietostandardeja, kuten NWB ja BIDS, ja tekee dataa ja ohjelmistoja solun neurofysiologiaa varten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable). DANDI tallentaa sähköiset ja optiset solujen neurofysiologiset tallenteet ja niihin liittyvät MRI- ja/tai optiset kuvantamistiedot.

NIH: t Aivotutkimus edistämällä innovatiivisia neuroteknologioita (BRAIN) Initiative - Cell Census Network (BICCN) tavoitteena on tarjota tutkijoille ja yleisölle kattava viittaus erilaisiin solutyyppeihin ihmisen, hiiren ja kädellisten aivoissa. Integroitujen keskusten ja laboratorioiden verkosto, mukaan lukien U01-, RF1- ja U19 -datantuottokeskukset, R24 -arkistot ja U24 Brain Cell Data Center (BCDC), työskentelevät yhteistyössä näiden tietojen luomiseksi, kartoittamiseksi ja jakamiseksi yhteisön kanssa.

Aivosolutyyppien kattava ymmärtäminen on välttämätöntä, jotta ymmärrämme, miten hermopiirit tuottavat havaintoa ja monimutkaista käyttäytymistä. Aivosolutyyppien tunnistaminen ja karakterisointi keinoilla kohdistaa jokainen solutyyppi selventää toiminnallisia vuorovaikutuksia, jotka synnyttävät keskushermoston uusia ominaisuuksia. Tätä varten BICCN: n yleistavoitteet ovat:

  • Luo korkean resoluution atlas solutyypeistä hiiren aivoissa käyttämällä laajamittaisia ​​yksisoluisia transkriptisia ja epigeneettisiä analyysejä sekä hermoston morfologian, yhteyksien ja elektrofysiologian systemaattista karakterisointia monilla aivoalueilla.
  • Luo jokaisen tyypin solujen lukumäärä ja sijainti väestönlaskennassa ja kehitä uusia geneettisiä työkaluja, jotka kohdistuvat näihin valittuihin solutyyppeihin.
  • Luo atlas ihmisen aivosolutyypeistä aikuisella ja kehityksessä. Profiloida solujen monimuotoisuutta useissa rakenteissa, jotka ovat merkityksellisiä neurodegeneraatiolle ja neuropsykiatriselle sairaudelle, mukaan lukien hippokampus ja dorsolateraalinen prefrontaalinen kuori, ja luonnehtia näiden neuronien anatomiset ja fysiologiset ominaisuudet ihmisen kudoksessa.
  • Profiloida solutyyppejä kädellisissä, jotka kattavat evoluution kuilun hiiren ja ihmisen välillä ja tulevaa työtä varten kädellisten aivojen genetiikassa ja piireissä.

Jokainen BICCN -projekti antaa julkisesti saatavilla olevaa tietoa solutyyppien multimodaaliseen luokitteluun, joka perustuu transkriptiseen ja epigeneettiseen, morfologiaan ja yhteyteen sekä solujen fysiologisiin allekirjoituksiin.

Tiedot, työkalut ja tiedot solutyypeille

BICCN: ään liittyvät tiedot tuottavat projektit ja niiden erityiset solutyyppiprofilointitekniikat on esitetty alla. Täytetyt solut osoittavat meneillään olevaa ja suunniteltua datan luomista hiirellä, kädellisellä ja ihmisellä. Lisätietoja jokaisesta projektista on saatavilla portaalitiimin sivuilla.

Rooli BCDC on tarjota yleisölle pääsy ja järjestää BICCN: n johtamat monimutkaiset tiedot, työkalut ja tiedot. BICCN -portaali toimii lähtökohtana BICCN -toiminnoille ja tarjoaa pääsyn R24 -arkistoon tallennettuihin BICCN -tietojoukkoihin. Koska tietämyksemme BICCN -datamuotojen suhteesta paljastuu, esitetään solutyyppien yhteenvetotiedot, jotka auttavat parantamaan ymmärrystämme solutyyppien roolista aivoissa.

Kaikki BICCN -tiedot, jotka täyttävät sopivat laadunvalvontastandardit, ovat välittömästi yleisön saatavilla useiden R24 -tietoarkistojen kautta ja saatavilla tämän sivuston kautta. The BICCN -tietoarkistot sisältää:


Mikä on PLC -muisti? Siemens PLC -muistirakenne.

⇒ Sitä kutsutaan myös hajamuistiksi. Se voi olla luku- tai kirjoitusmuisti, tai voimme sanoa, että se on pää- tai ensisijainen muisti.

The Ohjelmat tai tiedot, joita suoritin vaatii suorituksen aikana, tallennetaan tähän muistiin.

Memory Se on haihtuva muisti, joten kaikki tähän muistiin tallennetut tiedot menetetään, kun virta katkaistaan.

⇒ Sitä kutsutaan vain luku -muistiksi. Muisti, jota me vain luemme, mutta emme voi kirjoittaa siihen.

⇒ Se on haihtumaton muisti, tiedot tallennetaan siihen pysyvästi.

⇒ Sitä kutsutaan poistettavaksi ja ohjelmoitavaksi vain luku -muistiksi.

⇒ Se on vain luku -muisti. Mutta voimme muokata ja ohjelmoida sen uudelleen käyttämällä ultraviolettivaloa.

⇒ Sitä kutsutaan sähköisesti pyyhittäväksi ja ohjelmoitavaksi vain luku -muistiksi.

⇒ Se voidaan poistaa ja ohjelmoida sähköisesti. Muistin muokkaus on kuitenkin rajoitettu useita kertoja.

EEPROM -salama:

Se näyttää EEPROMilta, mutta sitä voidaan muokata rajoittamattoman monta kertaa.

⇒ Se toimii itsenäisenä muistin tallennuslaitteena, kuten USB -kynä.

Nämä ovat muistityyppejä yleensä.

PLC -muistin rakenne:

Yleensä Siemens PLC -järjestelmässä on neljän tyyppisiä muistia,

Lataa muisti

Latausmuisti on haihtumaton tallennusmuisti käyttäjäohjelmalle, tiedoille ja kokoonpanolle. Siksi, kun ohjelma ladataan suorittimeen, se tallennetaan ensin kuormitusalueelle.

Kuormamuistia voidaan laajentaa muistikorteilla, joita kutsutaan yleisesti nimellä MMC (Micro Memory Card).

Työmuisti

Työmuisti on haihtuvaa tallennustilaa joillekin käyttäjäohjelman osille ohjelman suorittamisen aikana. Työmuisti on kuin tietokoneen RAM.

CPU kopioi joitain käyttäjäprojektin osia kuormamuistista työmuistiin. Tämä tallennustila on haihtuva ja katoaa sähkökatkon yhteydessä, ja se palautetaan, kun suorittimen virta palautetaan.

Järjestelmän muisti

Järjestelmämuisti voi tallentaa kaikki käyttäjäohjelman osoitinosat, kuten osoitetulot, lähdöt, ajastimet, laskurit ja bittimuistin.

Hyvä muisti

PLC -järjestelmä tarjoaa osan muistista tietojen tallentamiseen pysyvästi. Tätä muistin osaa kutsutaan retentiiviseksi muistiksi.

Tämä osa muistista ei katoa sähkökatkon aikana.

Käyttäjä voi tarkistaa muistin rakenteen ennen ohjelman muokkaamista PLC: ssä. Tämä on paras käytäntö muokattaessa mitä tahansa logiikkaa käyttäjäohjelmassa.

Toivottavasti pidät tästä artikkelista Siemens PLC -muistin rakenteesta. Jaa tämä blogi ystäviesi ja työtovereidesi kanssa. Palautteesi on meille arvokasta.

Voit lukea PLC -artikkeleita,

Voit lukea lisää sähköalan artikkeleita ja löytää myös kirjoja, jotka lisäävät tietämystäsi instrumentoinnin alalta ⇒


Milloin Python ei sovellu?

Pythonilla on useita rajoituksia, joten se ei sovellu tietyntyyppisiin projekteihin.

Pelien ja mobiilisovellusten kehittäminen

Python toimii tulkin kanssa pikemminkin kuin kääntäjän, kuten C ++ ja Java. Näin ollen se suorittaa hitaammin kuin käännetyt kielet. Lisäksi Pythonin rakenteet vaativat paljon muistitilaa, joten se ei sovellu kehittämiseen, jossa on muistirajoituksia.

Nämä rajoitukset eivät ole ihanteellisia peli- ja mobiilisovellusten kehittämisessä, missä vaaditaan nopeaa käsittelynopeutta ja suurta muistin kulutusta.

Pääsy tietokantaan

Pythonin tietokantojen käyttökerros on alikehittynyt verrattuna tekniikoihin, kuten ODBC ja JDBC. Kun vuorovaikutuksessa on monimutkaisia ​​vanhoja tietoja, primitiivinen tietokannan käyttökerros on suuri este. Turvallisuusriskit ovat myös huolenaihe, koska Python on erittäin turvaton kieli.

Yleiset kehitysrajoitukset

Python on kirjoitettu dynaamisesti, mikä tekee virheenkorjauksesta vaikeaa, koska virheet näkyvät vain ajon aikana.

Pythonin yksinkertaisuus vaikeuttaa myös ohjelmoijien siirtymistä muille kielille, kun he ovat tottuneet ohjelmoinnin helppouteen Pythonissa.


Mikä seuraavista tietorakenteista voi poistaa sen alusta tai lopusta 0 (1) ajan kuluttua?

Yleisesti ottaen ne, jotka on kuvattu kokonaan arvosarjoilla, joiden koko ei riipu tosiasiallisesti tallennetun datan määrästä.

Esimerkiksi tavallinen matriisi. Taulukot voivat olla eri pituisia, mutta taulukko tunnistetaan aina kahdella arvolla: ensimmäisen kohteen osoite ja pituus (kiinteän kokoisten kohteiden määrä). Riippumatta siitä, kuinka monta kohdetta sinulla on, tiedät taulukosta kaiken kahdesta arvosta. Joten tuhoaminen riippuu jatkuvasta operaatioiden määrästä (ellei sinun tarvitse suorittaa jonkinlaista tuhoamiskoodia kohteille itsellesi).

Vastaesimerkki: linkitetty luettelo. Mikä kuvaa linkitettyä luetteloa? Sinulla on osoitin (tai viittaus) ensimmäiseen kohteeseen ja (valinnaisesti) viimeiseen kohteeseen. Mutta mistä tiedät, missä toinen kohde on? Sinun on tarkasteltava ensimmäistä kohdetta päästäksesi toiseen. Ja niin edelleen. Joten tietorakenne pitää oman kuvauksensa "solmuissa" ja sinulla on N solmua pituudeltaan N. Ja siksi sen tuhoamiseen tarvitaan N askelta.

Huomaa vain, että tietorakenne (eli tietojen organisointi ja siihen sovellettavat toiminnot) on yksi asia, joka kyseisen tietorakenteen toteuttaminen on toinen. Voit toteuttaa binääripuun käyttämällä dynaamisesti varattuja "solmuja" (mikä on tyypillistä) ja saat jotain yllä olevan linkitetyn luettelon tapaista. Mutta jos puu on vakio (ja ihanteellisesti tasapainotettu), voit toteuttaa sen yhtä hyvin kuin yksinkertainen taulukko-keskimmäinen indeksi on juurisolmulle, vasen osapuu tallennetaan sen vasemmalle puolelle ja oikea alipuu oikealle. Ja nämä alipuut on järjestetty täsmälleen samalla tavalla, rekursiivisesti. On selvää, että voit tuhota tällaisen puun yhdessä vaiheessa ...

Toinen esimerkki: muistatko yllä olevan linkitetyn luettelon? (Oletan niin ... -) Mitä sitten jos emme varaa jokaista solmua, mitä jos tiedämme enimmäismäärän? kuinka paljon tuotteita säilytämme etukäteen? Ja meillä on varaa yksinkertaisesti tehdä kiinteä sarja tätä pituutta ja tallentaa tavarat sinne? Jokainen kohde sisältää (lukuun ottamatta tietoja) edellisen ja seuraavan kohteen indeksit tai jonkin sentinel -indeksin, joka osoittaa, että tuotetta ei käytetä lainkaan (sanotaan -1). Ja me muistamme suurimman käyttämättömän indeksin ... Se toimisi, eikö? Kun lisäät toisen kohteen, lisäämme sen kyseiseen hakemistoon. Mutta kun poistamme yhden, asetamme vain naapureiden edelliset/seuraavat indeksit vastaavasti ja merkitsemme solun "tyhjäksi" ... Ja se luo käyttämättömiä "reikiä" taulukkoon. Ja niiden määrä kasvaa ajan myötä. Pitäisikö meidän siis myös pitää jonkinlainen luettelo näistä reikistä? Mutta miten järjestämme sen - se on sama ongelma uudelleen, eikö niin?

Vastaus on: emme tee. Me sallimme reikiä. Siihen asti, kun meillä ei ole enää tilaa taulukon lopussa - tuolloin meidän on yhdistettävä tietorakenne - eli siirrä joitakin esineitä päästä näihin reikiin. Siitä tulee aika kallista. Mutta se voi olla sen arvoista, itse asiassa, jos luettelo muuttuu enimmäkseen lopussa, ei välttämättä tarvita niin paljon konsolidointitoimia, jos niitä tarvitaan. Lisäksi ehkä voimme tehdä reiät järjestelmän kurkistuskuormien aikoina ja siirtää konsolidoinnin myöhemmäksi, kun järjestelmä on joka tapauksessa joutokäynnillä ...

Tarkoitan lyhennettyä monimutkaisuutta ja toimintojen ajoitusta resurssien todellisesta käytöstä riippuen. Poistot (jätä kovaa työtä myöhemmäksi, vain silloin, kun se on todella tarpeen) voivat olla erittäin tehokkaita, jos helppojen toimintojen määrä on paljon suurempi kuin kovien. Ja jos järjestelmäsi on sellainen, että sen on reagoitava hyvin nopeasti lyhyitä aikoja ja sitten se on joutokäynnillä pitkiä aikoja, lykätyt konsolidoinnit eivät ole ongelma. Mutta jos sinun on varmistettava, että jokaisella toiminnolla on luotettavasti rajattu monimutkaisuus, et todennäköisesti voi käyttää toimintojen poistoja ...

Katso Fibonaccin kasa - Wikipedia monimutkaisemmasta ja myös mielenkiintoisemmasta esimerkistä tietorakenteiden monimutkaisuuden poistosta (ja vertaa sitä Binomial -kasoon - Wikipedia ymmärtääksesi motiivit).

On monia tapoja tehdä sama asia. Ne sopivat enemmän tai vähemmän eri skenaarioihin ja käyttötapauksiin. Sinun on valittava tilanteeseesi sopiva. Ei ole hopealuoteja - mikään tietorakenne ei ole yleisesti "paras" millekään. Ohjelmointi ei todellakaan ole niin helppoa, se on melko vaikeaa…


Mikä on strukturoitu data?

Tietojenkäsittelyn osalta tietorakenteilla tarkoitetaan erityisiä tapoja tallentaa ja järjestää tietoja. Eri tietorakenteilla on erilaiset suhteet datapisteiden välillä, mutta tiedot voivat olla myös rakenteettomia. Mitä tarkoittaa sanoa, että data on jäsenneltyä? Jotta tämä määritelmä olisi selkeämpi, katsotaanpa joitain eri tapoja rakentaa tietoja.

Jäsenneltyjä tietoja säilytetään usein taulukoissa, kuten Excel -tiedostoissa tai SQL -tietokannoissa. Näissä tapauksissa datan rivit ja sarakkeet sisältävät erilaisia ​​muuttujia tai ominaisuuksia, ja datapisteiden välinen suhde on usein mahdollista havaita tarkistamalla, missä tietorivit ja sarakkeet leikkaavat. Jäsennellyt tiedot voidaan helposti sovittaa relaatiotietokantaan, ja esimerkkejä strukturoidun tietojoukon eri ominaisuuksista voivat sisältää esimerkiksi nimiä, osoitteita, päivämääriä, säätilastoja, luottokorttinumeroita jne. Vaikka strukturoitu data on useimmiten tekstidataa, se on on mahdollista tallentaa esimerkiksi kuvia ja ääntä strukturoituun dataan.

Yleisiä jäsenneltyjen tietojen lähteitä ovat esimerkiksi sensoreista kerätyt tiedot, verkkolokit, verkkotiedot sekä vähittäis- tai sähköisen kaupan tiedot. Jäsenneltyjä tietoja voivat luoda myös ihmiset, jotka täyttävät laskentataulukoita tai tietokantoja tietokoneista ja muista laitteista kerätyillä tiedoilla. Esimerkiksi verkkolomakkeilla kerätyt tiedot syötetään usein välittömästi tietorakenteeseen.

Jäsennellyillä tiedoilla on pitkä historia suhteellisiin tietokantoihin ja SQL: ään. Nämä tallennusmenetelmät ovat suosittuja, koska näissä muodoissa on helppo lukea ja kirjoittaa, ja useimmat alustat ja kielet voivat tulkita näitä datamuotoja.

Koneoppimisympäristössä strukturoitu data on helpompi kouluttaa koneenoppimisjärjestelmään, koska tiedon sisäiset mallit ovat selkeämpiä. Tietyt ominaisuudet voidaan syöttää koneoppimisen luokittelijaan ja käyttää muiden tietoesineiden merkitsemiseen valittujen ominaisuuksien perusteella. Sitä vastoin koneoppimisjärjestelmän kouluttaminen jäsentämättömille tiedoille on yleensä vaikeampaa selvyistä syistä.