仿生学计算机英文解释翻译、仿生学计算机的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 bionic computer

分词翻译：

仿生学的英语翻译：

bionics
【计】 bionic; bionics
【化】 bionics
【医】 bionics

计算机的英语翻译：

adding machine; calculating machine; calculator
【计】 brain unit; computer; computing machinery; computor; FONTAC; ILLIAC IV
【经】 calculating machine

专业解析

仿生学计算机（Bionics Computer）指受生物系统结构与功能启发而设计的新型计算系统，其核心在于模仿生物体的信息处理机制来解决复杂计算问题。以下是详细解释：

一、术语构成与定义

汉英对照解析
- 仿生学（Bionics）：源于生物学（Biology）与电子学（Electronics）的结合，指通过模拟生物体的结构、功能或行为机制开发工程技术。
- 计算机（Computer）：传统指执行逻辑运算与数据处理的电子设备。
  组合定义：仿生学计算机即利用生物原理（如神经网络、进化算法）构建的智能计算设备，突破传统冯·诺依曼架构的限制。

二、核心原理与技术实现

生物启发计算模型
- 神经网络计算：模拟人脑神经元突触传递机制，通过并行处理提升模式识别效率（参考：IEEE Computational Intelligence Society）[^ieee]。
- 进化算法：借鉴自然选择理论，通过遗传算子（突变、交叉）优化解决方案（来源：Springer Nature《自然计算》期刊）[^springer]。
- DNA计算：利用生物分子并行性，以DNA序列编码解决组合优化问题（案例：美国麻省理工学院生物计算实验室）[^mit]。

三、典型应用领域

自适应机器人控制
模仿昆虫感知系统开发的环境响应算法（如波士顿动力Atlas机器人动态平衡技术）[^bostondynamics]。

类脑芯片
英特尔Loihi芯片采用脉冲神经网络（SNN），能效比传统CPU高1000倍（来源：Intel研究院）[^intel]。

生物特征加密
基于人体生物节律（如心电信号）生成动态密钥（参考：Nature Communications论文）[^nature]。

四、权威定义参考

《牛津计算词典》：

"Bionic Computer: A system employing principles derived from living organisms to enhance computational efficiency or solve problems intractable to classical computing."
中国《计算机科学技术名词》：
"仿生学计算机——通过模拟生物智能行为或生理结构实现信息处理的计算装置。"

参考文献链接

[^ieee]: IEEE CIS生物启发计算专题 https://ieeecis.org/

[^springer]: Springer Nature《自然计算》期刊 https://www.springer.com/journal/11047

[^mit]: MIT生物计算项目 https://www.csail.mit.edu/research/computational-biology-group

[^bostondynamics]: Atlas机器人技术白皮书 https://www.bostondynamics.com/resources

[^intel]: Loihi芯片架构说明 https://www.intel.com/content/www/us/en/research/neuromorphic-computing.html

[^nature]: 生物加密技术论文 https://www.nature.com/articles/s41467-021-25558-8

网络扩展解释

仿生学计算机是指基于仿生学原理设计的计算机系统，其核心是将生物体的结构、功能或工作机制应用于计算机技术中。以下是详细解释：

一、仿生学的定义

仿生学是一门结合生物学与工程技术的交叉学科，主要研究生物系统的结构、功能及工作原理，并以此为基础开发新技术或改进现有设备。例如：

研究范围：包括力学仿生（如鸟类飞行与飞机设计）、信息处理仿生（如神经网络模拟）等。
目标：通过模仿生物特性，提升工程系统的性能或创造新型技术。

二、仿生学在计算机领域的应用

生物计算机
这是仿生学计算机的典型代表，其特点包括：
- 体积小、效率高：利用生物分子（如DNA、蛋白质）作为信息载体，显著缩小硬件体积。
- 并行处理能力：模仿生物神经网络的并行计算模式，提升数据处理速度。
- 自适应与学习能力：参考生物系统的自我调节机制，实现类似人脑的机器学习功能。
技术实现案例
- 电子蛙眼：通过模拟青蛙视觉系统，开发出动态目标识别技术。
- 神经网络芯片：模仿人脑神经元连接方式，优化人工智能算法的硬件支持。

三、优势与挑战

优势：能耗低、处理复杂任务能力强，适合大数据与AI领域。
挑战：生物材料的稳定性、大规模制造的可行性仍需突破。

总结来看，仿生学计算机是仿生学与信息技术的深度结合，其发展可能推动计算模式的革新。如需进一步了解具体案例或技术细节，可参考、2、11、12的完整内容。