美國National Center for Atmospheric Research (NCAR) 與University of Colorado at Boulder (CU)研究人員研發了上述稱之為智慧型異常偵測運算法(Intelligent Outlier Detection Algorithm. IODA) 的專利技術,論文發表於二月份的Journal of Atmospheric and Oceanic Technology。
不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。
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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。
但這還不夠,科學家總是能想到更奇葩的需求:未來,你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了!羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所(Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research)研究團隊,調查大麻使用者的「嗨度」,並將其與機器學習技術做結合,試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。
註 1:該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」,是微軟公司以「決策數演算法」(decision tree algorithms)為基礎,於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法,用於排序、分類和其它機器學習的任務。
參考文獻
Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence.
Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
美國National Center for Atmospheric Research (NCAR) 與University of Colorado at Boulder (CU)研究人員研發了上述稱之為智慧型異常偵測運算法(Intelligent Outlier Detection Algorithm. IODA) 的專利技術,論文發表於二月份的Journal of Atmospheric and Oceanic Technology。