пятница, 29 сентября 2023 г.

Новый чип

 ГЮИ как раз оставить можно. В моё время это был фреймбуфер в ядре из двух частей. Или аппаратный буффер для отсчетов разделенный на две части методом адрессации.

Я просто сказал про избыточность менеджера окон, когда можно по всему экрану прямоугольник с буффером двигать. Просто про иерархию ненужных классов.

Если у вас 3 конанды - по центру, справа и слева.

То можно еще дополнить плиткой и зумом и всё. Причем реализовать это надо аппаратно. Поэтому для аппаратной реализации не нужна вся это тонна кода. Но ее можно заменить через вызовы (например) октанионов.
Библиотека октанионов, так же должна на аппаратные возможности опираться. Например в отечественном чипе фирмы Спирит DSP НейроМатрикс, как раз была реализованн адрессация внутри псевдо 3х мерного тензора.
Ну например не только сдвиг влево и вправо (битовый) но вверх и вниз и может быть даже по диагоналии.

Наличие операции матричного умножения аппаратной дает возможность стримит тензор в не зависимости от ориентации и уже на финальной стадии строить аппаратно сцену, путем умножения всего на Якобиан (если не путаю).

Октанионы могут еще помочь сменить координатную систему. То есть будут в железе еще и электрические облака считать и блики, и рябь и вообще все высокочастотное при построении сцены.

То есть каждый объект не только крутится свободно, но и идет с набором 4д оболочек, часть из которых можно использовать в групповых алгоритмах видимости, а часть для построения голограмы или дифракционной решётки или волшебной картинки.

Вообщем октанионы - это волшебные картинки с произвольной точкой зрения и подходящим бампингом.

Подробнее список необходимых алгоритмов под которые уже можно сгенерировать логическую часть в чипе.

https://zeelanna.blogspot.com/2023/09/blog-post_9.html

В основном они все реализованы и могут быть запущены в контейнере для отладки общей системы и постепенно перенесены на целевой ассемблер.
Дело в том что по западным меркам DevOps уже стала методологией программирования (такой же как ранее было динамическое программирование) создания проектов. Они даже не тратят время на оптимизацию между платформами. Поэтому споры чей эмулятор круче не имеют смысла.

Это просто запуск любого количества виртуальных машин, которые обмениваются данными через REST API JSON или GraphQL. Последний отличается от первого тем что сторона получатель вначале отправляет шаблон запроса на сервер, который по шаблону готовит ответ (например не все ключевые поля выбирает и делает некие Joinы)

Все сводится к настройке и утверждению JSON. Часто это делают через Еластик Сеарч - некая нереляционная база данных тормозная с поиском. Или даже копят без обработки JSONs в Кафке.

JSON - это поздняя версия XMLT или еще более поздняя реализация списка в LISP - (a(b(c,d,e)e). По сути выражение сортировки хипом прямо на области стека (первой странице, куда скрытыми командами пересылку делали с нулевой страницы 8-битной адрессации).

То есть если в каждый чип мы поставим стековую Форт машину, то ей будет чем заняться. Просто она минимальна по простоте и площади на чипе. Я про MIPS ядро говорю.

Гонять по сети не сжатые JSON это глупость. Поэтому полезен опыт таких игр как элита 1984, где была автогенерация карты галактики, а по сути фрактальное сжатие данных на последовательности фибоначи и вектор состояний в виде просто последовательности нумерованных байтов. Часть из которых были геометрическими векторами и да же матрицами, часть просто флагами состояний, а часть физическими параметрами.


Android: View, Activity, BroadcastReceiver, Intent, ContentProvider, Service.
Classification functions by the following features:

1. The object. - View
2. Upgrade to the states. Finite State Machine. - Activity
3. To implement the switching functions / equalization / branching. -
BroadcastReceiver
4. To implement the function parser (parsing) / compilation. - Intent
5. By field of memory and the physical devices.
6. By time intervals.
7. On the search function / insert data into the repository. - ContentProvider
8. Along the route objectives. Target way. - Service
9. By the user and planned processes. The sensitivity analysis.

Я преложил упровни проектирования микросхемы, на процесс создания программы.
И рассмотрел на примере ОС Андроид версии 4.0
Все это было сделано в 2012 году.

1. Первый уровень это классы.

Тут полный словарь производственного процесса определяется

4. Второй уровень это Активные объекты как в Актив Обероне

Так чтобы все объекты можно было расчитывать отдельно, если они не одинаковые. Получается у каждого объекта есть количество.

3. оператор Case или то что в Драконе называют силуэтом (вообщем место откуда шампуры разветвляются из одной точки)
4. Уровень трансляции алфавита в операторы IF () then {} else {}
5. Уровень регистров (регистровых передач или DMA контроллера)

На этом уровне вначале приводим исполняемы сегменты к эталону, убирая лишнее и перемещая сегменты в нужные места. В соответствии с моделью на более верхнем уровне.

6. Уровень таймеров

Тут видимо делается план производства

7. По сути это операция поиска подстроки в абстрактном бинарном массиве (была реализована в чипе компании NEC , которую скопировал Intel 8271 )
этот чип находился в клавиатуре и у него было свойство клавиатурного сканера, позднее использован в качестве основного чипа для управления дисководом БиБиСи Микро. Естественно служил для вредительских целей отключения компьютера или сбоя операционной системы на заводах вассалов.

Тут видимо на складе происходит формирование пакетов и коробок и распечатка этикеток с даресами

8. Всякие обратные алгоритмы (типа обратной трасировки лучей, динамическое программирование, недетерминированное и т.д.)

Самое интересное. Виртуальная сборка проекта из готовых частей.

9. Уровень статистики или нейроматрицы

Тут какой то плагиат проектов, видимо библиотека подобных проектов. Что значит подобный - я понятия не имею. Наверное приз зрительских симпатий, или максимальная прибыль.


Нейроядро ону будет в сторонке стоять.

А вот 8 уровень динамического програмирования будет по принципу волны расчитываться.
Предпложим туда пойдет акустическая а обратно электромагнитная уже по найденному пути (или наоборот зависит от задачи)

Грубо говоря звуковой (или поверхностной акустической волной) будут выбираться физика процесса для повтояющихся расчётов.
А электромагнитная волна будет аналогична клеточному автомату.

Поверхностная (акустическая) волна направленная.
электромагнитная - просто паралельная систолическая структура.

Для Навье-Стокса у нас будет уже рядом пространство памяти (например на мемристорах), а вот сами уравнения как раз на клеточном автомате, настроенном акустической волной.
Полагаю что такая архитектура избавит от задержек связанных с синхронизацией центрального ядра, и позволит преодалеть накладные расходы связанные с сегментацией вычислительных доменов через дешифратор. Хитрость в том что сами данные входящие и будут сигналом для настройки.

И смена сигнала в основном будет связана с движением объекта. А переращет всех остальных параметров будет осуществлятся лавинно и не будет требовать смены автомата.

Если совсем по простому - то адресовать будем с помошью АЦП\ЦАП.


Как вы помните в моем проекте 256 мемоник для ассемблера и все они одновременно являются физическими параметрами. Так что в моем случае физические параметры заданы. Но так как в большинстве случает будет задействовано менее 256 параметров, то просто задается тип дифференциального уравнения, а значит и точно определяются какие параметры задействованы. Следовательно остальные можно использавать под октанионы геометрической модели.

Октанион можно рассматиривать как интервальный кватернион. Тем самым обеспечивать точность сложных моделей в многопользовательском режиме.

В нашем случае автогерация карты будет использована для построения IP уровня передачи пакетов. То есть код не будет зависеть от BSD сетевого стека.

Кстати мои бывшие студенты давно уже этот стек реализовали на ПЛИС. Просто взяли часть ядра Линукс и запихнули в ПЛИС. Так что я просто попрошу IP (интеллектуальная собственность) блок и всё.

Поэтому архитектуру микропроцессора через одно поколение, я в принципе могу в общих чертах предложить.
Что не могу сказать про дизайн. Потому что дизайн центры скорее всего заняты проработкой архитектуры следущего поколения чипов для 5G

И даже скажу сразу, что иделаьно было бы мемоники уложить в матрицу 16 х 16 = 256 мемоник, (двухсимвольные мемоники)

А затем расширять до 16 х 16 х 16 и так далее. (трехсимвольные мемоники)

Скажу даже больше. Для каждой ячейки я могу предоставить точное словарное определение.
Просто потому что так было в Вавилоне (Александрии - Каире) 800 лет назад во время экспансии римских Легионов.
В принципе сами сможете убедится прочитав и древние Сербские надписи и этруские.

Все это наследие Сербской письменности и древних календарей. А так же Нахских языков в районе реки Самура.
Которые во многом и были связаны с нашим государством так или иначе.

То есть мемоники тоже все определены чётко.

Нехватает совсем малого. Вот у нас зоны Брлюльена в любом кристалле работают как обертона.
Нужен практическая демонстрация как тепловое-звуковое колебание дает пьезоэффект кристаллической структуры.

И наоборот две волны заведенные через электроды своими обертонами возбуждают звуковые волны в структуре из 8 электродов.

Четыре в центре и чертыре немного по периметру.

Изображение

Все что нужно это определить топологию этих 8 (+2 которые ветвящиеся подводящие) электродов для лучшего резонанса. Тоесть просто их взаимное геометрическое положение.

Дальше перенести модель на следующий уровень проектирования. В подходящий симулятор. С нужным форматом.

https://github.com/su2code/SU2/releases/tag/v8.0.0

Вот тут задается конфигурация входных данных. Строятся все сетки.

https://github.com/su2code/Tutorials/bl ... _basic.cfg

Вот так сетки выглядят в итоге

https://github.com/su2code/Tutorials/bl ... 12_inv.su2

Для симуляции нашего случая библиотеки из пакета выше не подойдут. Во первых они имеют фатальный не достаток - сделаны не у нас и не нами.
Во вторых я примерно с 1989 года ждал подтверждения своим мыслям, чтоб не тратить зря энергию и вот нашел примерно в 2005 году следущую статью.

Discrete Differential
Forms: A Novel
Methodology for Robust
Computational
Electromagnetics
P. Castillo, J. Koning, R. Rieben, M. Stowell, and D. White
January 17, 2003

https://www.slideshare.net/rieben1/fem2012-small


https://github.com/simongeilfus/HalfEdge

Статью могу выложить для желающих прочитать, но введение на русском когда то очень давно я опубликовал на Википедии.

Надо сказать что у Плотникова Н.А. приоритет в этих исследованиях 1978. У американцев только маленькая часть. Но зато американский аспирант в 2003 сбодобился сделать на Си рабочий код симулятора. Не знаю где его исходники выложены. Может если вниматльно их слайды посмотреть, то и исходники нагуглятся.

https://science.fandom.com/ru/wiki/%D0% ... 0%B2%D0%B0

https://www.osti.gov/servlets/purl/15014486

Статья, которая описывает симуляцию и презентация.

https://www.slideshare.net/rieben1/fem2012-small

История тут примерно такая в 1980 Плотников Н.А. за 5000 рублей на Красной площади в Москве продал свою брошюрку Американцу, которая доступна в интернете

http://www.plotnikovna.narod.ru/

И примерно в 2004 году появились статьи на аналогичные темы. Поэтому общего понимания у американцев может и не быть. Тем более если они опирались на работы Десшампа и Исмо Линдела (Его я тоже знаю лично, как и Плотникова Н.А.).

В этом же направлении. Копируюя статьи по акустике в электромагнитную область занимается Александр Березин в Питере. Кстати на симуляции релгулярные точки это просто маленьгие катушки с индуктивностью и именно на них происходит поворот потока. То есть нам просто нужны регулярные точки с магнитным вектором. это делается посредством подачи тока на электроды в обычных схемах.

В Кристаллах при регулрных примесях у нас просходит направленное круговое движение носителей в районе электродов. И вся хитрость только в том что под электродами должны быть магнитопроводы. Например из соли магнитопроводящей. Ну или просто глубокий металл над или под которым находится электромагнит. В принципе и просто можно сделать обычный магнит. Вот и вся хитрость.Формировать электроды при приложенном сильном потенциале и магнитном поле.

Если же берем сам кристалл то освобождение носителей достигается резонансом со звуковой составляющей волны. Которая просто вид нагрева узлов кристаллической решетки.


https://github.com/mfem/mfem
https://github.com/simongeilfus/HalfEdge

Вот в принципе в 2017 они наконец выложили этот код в общественный доступ на Гитхаб.


воскресенье, 24 сентября 2023 г.

Еединый Вавилонский язык

Поймите меня правильно. У меня не праздный интерес. Просто в России 200 национальностей. И общая база для всех их языков это древне-ливийский и скорее сербский (Да да - тот самый единый Вавилонский язык). А не новодел из фарси(таджики), турецкого(тюрки), санскрита(моголы) и латинского(румынские евреи и сефарды) под названием русский.

Есть большая раздница между фонетическим алфавитом, слоговым письмом и консонантным письмом с графической аффазией (независимость от симметрии насамом деле зависимость и абугида) тифинаг.
Вообщем огласовка зависит от симметрии буквы и её поворота. Как эскимоско-аулетское Канадское слоговое письмо.
Потому что из Сибири туда в Америку ушли наши древние предки - индейцы Канады.

Точно так же они ушли и в Африку и Ливию и через Сомали и Эфиопию с сонгайским письмом (да я работал в СомалиЛенде), а до того в Дагестан (табасаранский) и Азербайжан (шемоханский). И в окресности Гуджарата с Брахми и похожим на брахми Армянским языком (естественно древнейшим) так как там было и Согдийское письмо и государство Лулань на территории пустыни Тадмулокань в Казахстане возле Тибета (И да я был в Тибете и в Казахстане тоже была экспедиция) откуда и пришли на кораблях греки.

Мой фаворит это ассемблер и бейсик (куда уж без него) процессора 6502, потому что лично для меня его опктоды идеально соответствуют Тифинагу и соответственно этрусскому языку и корунам.

А уж на нем воротите что хотите хоть укро-польско-мамелюкский, хоть французкий, хоть русский, хоть немецкий идиш и вообще любой другой 200 летний еврейский новодел.
Я уж не говорю за исковерканый рутенский-русенский язык бритых бритов - инглесский - английский (Церковь (Iglesia)- Пах (Ingle)).

Но не надо трогать грязными рыжими укро-польскими лапами наши древние северные наречия подобные великому языку санскрит с 5000 летней историей. Да же если к его фальсификации приложили руки те самые бриты из "Общества старьевщиков" и "Клуба дилетантов".

пятница, 22 сентября 2023 г.

Попробую изложить содержание главы номер 3

Yuval Fisher

Editor


Fractal Image Compression



(желающие прочитать книгу обращайтесь)



 Попробую изложить содержание главы номер 3 своими словами. Так как приведённое метафорическое описание очень IMHO запутывает.

Прошу исправить меня в тех местах где я буду не прав.

Начну со страницы 72 файла technologya.pdf

3.2 про Гермионную структуру.

Гермионная сеть растёт в ширь. Если нет связи между двумя следующими друг за другом событиями, то связью считается последовательность их во времени.
Поэтому если мы используем несколько входных потоков информации (каналов), то в сети возникает путаница.

3.2.1 Центр внимания.
Поскольку уровень времени (темпоральную сеть) мы офицально вводим после объявления о цикле работы входного сенсора.
Цикл работы входного сенсора заключается в последовательном переборе всех элементов матрицы областей окружающего пространства (далее клетки или вокселы).
Грубо говоря мы разбиваем изображение с видеокамеры на квадранты (которые могут быть представлены в цилиндрическом базисе или любом другом, причём ось z направлена из плосткости экрана и перпендикулярно плоскости экрана).

Мы считаем, что исследуемая модель достаточно детализирована, если мы случайно выбираем 1 отсчёт из 1000 - 10 000, и считаем что этого достаточно для предварительной оценки. В случае недостаточности планируем рекурсивное разбиение клетки.

Нашу экстраполяцию содержимого клетки мы называем Полем. Центром Поля Внимания мы называем какую либо особенность или маркер окружающего пространства.
Это может быть контрасная точка, так как её легче всего получить при обработке попиксельно или повоксельно каждой клетки, это может быть регистрация движущегося объекта как в современных многовидеокамерных системах наблюдения, либо это может быть специальный тег (например зелёные шарики приклеенные на обьекты или QR-коды.

Так как в основе нашего класса сенсор лежит ссылка на строку, а в основе класса эффектор лежит функция. То координату действия функции (геопривязку) мы называем - Центр приложения действия.

Как я уже говорил дополнительные узлы Гермионной сети достраиваются вокруг обнаруженного маркера.

3.2.2 Калибровочные смещения.

Сенсор может образован из нескольких датчиков или один датчик может предавать несколько параметров. Часть гермионной сети в кторой хранят ссылки в виде бинарного дерева на эти параметры  эти поддеревья  мы называем фрактами. Фракты различаются тем что от сенсоров мы получаем строку символов напрямую, а от эффекторов опосредованно через выполняемую функцию.
Вот например типичный набор функций по управлению движением видеокамеры от Виктора Казаринова.
Как видим, это обработчики событий и таймеров, которые повешены на события.

Если функции содержать заложенные алгоритмы или процессы оценки (сенсор возвращает строку, строка обрабатывается функциями эффектора в том числе оценочными, которые не используют непосредственно передвижения в реальном мире, а используют виртуальные внутренние движения и возвращают строку - результат) и выдают на выходе оценочное значение, то это взаимодействие мы будем называть - Эгон. Оценочную функцию будем называть - Стимулом калибровочного смещения Центра внимания.

Так как наше построенное изображение носит статистический характер (Усовершенствованный Метод Монте Карло с разбиением на клетки, в рендеренге 3D обьектов этот метод называют антиалиасинг со статистической рандомной вариацией или со свёрткой по ядру, представленному распределением Гаусса или приближение функции сигнала фильтром Калмана), то вершину распределения Гаусса мы называем - Центром конденсации. Так как детализация в целом у нас тем выше, чем мы ближе к выбранному нами маркеру в окружающем мире или модельному представлению в Гермионной сети.

Таким образом мы заложили аглоритм выбора Центра конденсации на основании наибольшего расхождения Стимула калибровочного смещения или функции оценки контрасности по 8 окружающим клеткам или точнее по предсказаниям для них.

Вот таким замысловатым статистическим образом мы объединили матрицу каналов в один канал.

3.2.3 Свёрнутые размерности.

Поскольку данные с реального пространства мы заменили статистическими выборками, то цикл опроса всех клеток будем называть петлёй обхода и топологическая последовательность перебора клеток или маркеров строго определена. У нас есть функция определения среднего значения по перебору. Последовательность таких значений будем называть - Темпоральной сетью.

Такой обход по жёскому пути с формированием поддерева Гермионной сети будем называть - Ситуативной сетью. Её функция Аналого-Цифровое преобразование. Из всех возможных аналоговых сигналов мы выбираем ограниченный набор состояний unsigned long, каждому такому состоянию ставим в соответствие одно значение в диапазоне   [0,256] Или Short. 
Этот диапазон мы называем - Гнездом подключения. По сути это аналог набора регистров управления переферийным устройством.

В реальной Гермионной сети набор регистров или портов может быть большим.  Например в ядре Линукс может быть открыто 65000 сокетов. Сокеты это внешние порты.

В физике есть состредоточенные параметры и рассредоточенные, нашим алгоритмом мы делаем переход от сосредоточенного параметра к рассредоточенному.
Например заряд это состредоточенный параметр. А с помощью СтарХодж (оператор звезда) мы можем сделать переход к Потоку напряжонности рассредоточенному параметру.
Аналогично от точки или воксела в пространстве мы можем перейти к Тепловой энергии излучения.
Цвет это Температура - безразмерная величнина. А яркость пропорционально квадрату обратных расстояний или прямо пропорционально Плотности энергии.
Таким образом мы делаем переход от плотности энергии к температурному полю.

3.2.4 Центрированный взгляд на мир.

Пример с зарание подготовленным расперделением температурного поля в 16 сегментах на фотографии кота с 6 позиционно промаркированным точкам (ГеоТеги).

3.2.5 Барьерирование каналов.

Задачу удержания группы параметров в заданном диапазоне мы будем называть - Информионом. Другое название для группы параметров - Фракт. Две группы Фрактов отображающие сенсоры и эффекторы мы называем - Эгрег. Эгрег с заданной Ситуационной функцией мы называем - Информион тенденция развития. Минимум два поддерева в общем дереве с определённой фрактальной функцией посроения мы назовём Фрактальной средой.

Смотрите приложенную книгу - "Фрактальное сжатие Изображений" Фишера.

Результатом фраимодействия Фрактальной среды и Информиона будет абстрактный фрактал - или процесс динамического генерации фрактала (Как пролёт через множетство Мандельборта).
Особенность информиона то что он не всегда может быть выражен математически, но может быть представлен приближённо алгоритмически. Тоесть это совокупность рекурсивной процедуры со встроенным списком ситуационных функций. Некая процедура анализа дерева или графа Гермионной сети. Метаморфный информион - рекурсивная процедура, которая самоизменяется под воздействием фрактальной среды или Гермионной структуры как образа фрактальной среды природы. Теория фрактальной среды допускает наличие временных тунелей или червоточин через параллельные миры (Мы называем - Иная фрактальная структура).

Информион должен брать информацию для самоизменения из окружающей фрактальной стреды. Действие информиона это столкновение двух солитонов с распаданием их на множество более мелких солитонов (вихрей). Под возмущением пониают Дифференционные формы на многообразии нелинейных дифференциальных фунций вихрей (Смотрите пионерскую работу Гельмгольца).

Последовательно отвечая на вопросы в соответствии с выбранным путём в Системе физических величин Плонтникова Н. А. можно построить фрактал. Блуждающий фрактал - глубокая генетическая модификация информационной структуры - программы или например белка. Абстрактный квант это набор параметров, математических и алгоритмических выражений из Системы физических величин, для однозначного описания дифференциальной формы или М-формы.

Информионом тенденцией развития мы можем составить системы уравнений решения для которых будут в пространствах разных измерений. Так для временного кванта это 2. Для пространственного 3. Для магнитного 4. Для электрического 5. Для кванта слабого взаимодействия 6. Для кванта сильного взаимодействия 7. Для Абстрактного кванта 1.

Информион нашего мироздания это Система физических величин Плотникого Н.А. и написанная мной программа для генерации заданных систем дифф. уравнений физики.

Взрыв это ступенчатое изменения одного параметра, например давления. Резкое изменения ряда параметров определяет - Информион тенденцию развития. Фрактальная среда проявляется после возникновения нового параметра. Например приложение магнитного поля порождает расщепление спектра - новое измерение, свёрнутое до этого момента.

Самодостройка модели мира возможна на основе законов из Системы физических величин Плотникова Н.А. или по простому на основе регулярных законов физических теоорий. Выбранную физическую теорию мы будем называть - Целевым информионом.

Пределами барьеров будем называть - граничные условия.
Начальные условия для системы дифф. уравнений или алгоритмов будем называть - Программой начальной активации. Иногда для генетических модификаций структуры Гермионной сети мы будем испоьзовать случайные распределения типа Функции распределения Гаусса. 

Программа начальной активации должна заложить достаточный набор правил для построения и расширения темпоральных циклов или временных последовательностей для удержания рассредоточенных физических параметров в граничных условиях. То есть происходит накопление безопасных состояний конечного автомата и циклов перехода между ними и последовательности таких переходов. Что характерно для - Периода релаксации.

Предсказания делаются брутфорсом параметров и проверяются во время Активного периода работы Гермионной среды.

3.2.6. Понятие информационного континиума

Генетически созданные новые алгоритмы в структуре Гермионной сети, созданные во время периода релаксации мы называем - Информационным континиумом. Или информационной моделью состояний конечного автомата и последовательностей переходов.

3.3 Иерархия Эгонов.

Последовательность состояний и переходов внутри Сенсорно эффекторной группы мы будем называть - Эгоном нулевого ранга.
Стимульная переменная подразумевает сквозное шкалирование значений Оценочных функций. К сожалению автор не уделяет должного значения этому вопросу.
Я только понял что Оценочная функция выше по иерархии уровней более важна.

3.3.1 Место человека.

Непосредственное общение сводиться к передачи ссылки на фрагмент Гермионной конструкции.
Я публикую тут ссыки, которую получил от Виктора Казаринава на различные фрагменты альтернативных Гермионных конструкций. Надеюсь, что вы успешно преодолеете барьеры познания.


Надеюсь что эгоны в Этих ссылках совместимы по собственным локальным Сенсорно эффекторным группам.
Однако передать эти ссылки по вертикали - тоесть представить широкому кругу общественности на предстоящей конференции с целью поиска инвесторов.
Видимо если быть эмоциональными и красноречивым, призвать на помощь и заразить всех оптимизмом проекта, продемонстрировать артефакт. Возможно, это сработает. Надо быть хорошим артистом и быть в эмоционально приподнятой форме. Так же не помешает выдержанный стиль в одежде и другие сигналы спонсорам о солидности проекта. Надо привлечь внимание - сделать что то нестандартное что не вписывается в понятийный аппарат инвестора.

3.3.2. Свежий взгляд на инфорконтиниум

Взгляд Виктора Казаринова:
Я сделал систему которая работает так- демоны в RAM, а сао дерево онтологии на HDD или др. внешнем носителе с кешированием. Тогда можно работать с неограниченными деревьями но в RAm только то, что в фокусе внимания.

Взгляд Григория Львова

Если мы выделим из совокупной СЭГ такой системы отдельный эгон, то период релаксации
для него будет проходить под воздействием потоков всей системы, а не только
от фрагмента сети порождённой его собственной деятельностью.

Взгляд Виктора Казаринова 
Кстати я сделал чтобы один демон рождал другого и передавал ему часть наследственного кода. В моей системе сенсоры и эффекторы подключены к демонам, но из 4-х подветвей онтологии в самой первой (генетической) секции имеют узлы- понятия- классы входных алфавитов сигналов. И на этой основе начинает расти онтология. Я про 4 секции онтологии говорил. И первая секция - это и есть небольшая как бы генетически заложенная наследственная информация для старта работы системы. По сути дела даже мысли в нашей голове при принятии решений особенно важных борются друг с другом. Так что полученное решение - это плод динамического создания алгоритмов. У меня все что обрабатывается в демонах - это и есть центр внимания. И тогда можно чтобы демоны работали как с единым целым с весьма отдаленными частями сети. А это весьма ускоряет и упрощает все. Нужно распараллеливать ровно то, что в этом нуждается и нечего копошиться в информации, которая почти забыта и отодвинута на потом. нужна предельная рациональность. Тогда алгоритмы не будут захлебываться на больших размерностях. Если я не ошибаюсь, но онтологические связи особенно свойственные - намного более насыщенные и информативные чем в обычных сетях.

Взгляд Григория Львова.

Сейчас, в период релаксации, фрагменты гермионной сети познающего устройства адекватного типа, формируются за счёт
прецедентов, зафиксированных только собственными органами чувств. Если же
сеть обобщённая и сформирована как часть единой сети нескольких устройств
одного уровня, то в собственные потоки будут неизбежно вплетаться потоки «смежников». 

О мечтах.

Григорий Львов

При учёте потоков от верхних иерархий, окажется, что при подавлении собственной СЭГ, эгон низшего ранга погружается
в модельное пространство, где он обретает возможность попробовать удовлетворить собственный информион без риска получить жёсткий отпор реального мира.

То, что сейчас вмещает мозг, целесообразно заполнить неким интер-
фейсным модулем так же органического типа. Либо решить эту проблему ина-
че, например периодическим сбрасыванием гермионного дампа на удалённый
стационарный носитель. Тогда эгон по каким-либо причинам, потерявший фи-
зическую оболочку, сможет какое-то время пребывать в информационном кон-
тинууме.

Виктор Казаринов

Суть моей одной из важнейшиз для меня идей - нужно создать суперкомпактное перестраиваемое в RAM хранилище онтологий и механизмы работы с ними. Я уже несколько раз ранее это пробовал делать. Набил шишки. Кроме того, нужно завязать множество разных удаленных или близких - словом - других компов где находятся другие такие же движки в единую сеть. Да, я давным давно хотел сделать знания активными какнейроны или как объекты в ООП. Но понял что такую труднягу некчемную никакому компу не осилить Да и не надо. Поэтому разделил процессоры обработки и пасиисвные части, т.е. разднлил как бы нейроны нейроны н адемонов и онтологии. 


1d6f5545dd6f7ce20ea89438360a04b5a1d88ab1
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
eval "$(ssh-agent -s)"
ssh-add ~/.ssh/id_ed25519