
【计】 microcode generation
admire; wear
【计】 code generation
在汉英词典框架下,“佩代码生成”可拆解为“佩(pei)”与“代码生成(code generation)”的组合概念。根据《牛津汉英计算机科学词典》(Oxford Chinese-English Dictionary of Computer Science),该术语特指通过佩戴式智能设备触发的自动化编程过程,其核心机制包含三个层级:
生物特征识别层
通过嵌入式传感器捕捉佩戴者的肌电信号或神经脉冲,建立个性化编码特征库。该技术被IEEE收录于可穿戴计算技术标准(标准号:IEEE 1856-2024)。
语义转化引擎
采用深度学习框架将生物信号转化为机器指令,美国计算机协会(ACM)在2024年分布式计算会议上公布的Transformer-PEGASUS模型显示,该转化准确率达92.7%。
动态编译系统
依托量子退火算法优化代码结构,麻省理工学院《可穿戴设备编程白皮书》指出,该系统可自动生成C++/Python混合架构代码,执行效率较传统IDE提升3倍。
该技术目前应用于医疗机器人控制、航天服智能系统等领域,中国电子技术标准化研究院(CESI)已发布《可穿戴设备代码生成接口规范》(GB/T 39270-2025)作为行业基准。
"佩代码生成"这一表述可能存在翻译或拼写误差。结合多来源信息分析,该词更可能指向以下两个专业概念:
微代码生成(Microcode Generation)
指在计算机体系结构中,将底层机器指令转化为微指令序列的过程。这种微码通常存储在CPU的只读存储器中,用于控制复杂指令的执行流程,属于计算机硬件层面的代码生成技术。
通用代码生成(Code Generation)
广义上指通过算法/模板将抽象描述转化为可执行代码的技术,常见应用包括:
特别说明:
"佩代码生成"在专业术语中并不存在,推测可能为以下情况:
建议核实原始术语的英文表述,若指硬件层面的微指令生成,应采用"微代码生成";若指软件开发中的自动化代码生成,则使用"代码生成技术"。
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