仿生學計算機英文解釋翻譯、仿生學計算機的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 bionic computer

分詞翻譯：

仿生學的英語翻譯：

bionics
【計】 bionic; bionics
【化】 bionics
【醫】 bionics

計算機的英語翻譯：

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

專業解析

仿生學計算機（Bionics Computer）指受生物系統結構與功能啟發而設計的新型計算系統，其核心在于模仿生物體的信息處理機制來解決複雜計算問題。以下是詳細解釋：

一、術語構成與定義

漢英對照解析
- 仿生學（Bionics）：源于生物學（Biology）與電子學（Electronics）的結合，指通過模拟生物體的結構、功能或行為機制開發工程技術。
- 計算機（Computer）：傳統指執行邏輯運算與數據處理的電子設備。
  組合定義：仿生學計算機即利用生物原理（如神經網絡、進化算法）構建的智能計算設備，突破傳統馮·諾依曼架構的限制。

二、核心原理與技術實現

生物啟發計算模型
- 神經網絡計算：模拟人腦神經元突觸傳遞機制，通過并行處理提升模式識别效率（參考：IEEE Computational Intelligence Society）[^ieee]。
- 進化算法：借鑒自然選擇理論，通過遺傳算子（突變、交叉）優化解決方案（來源：Springer Nature《自然計算》期刊）[^springer]。
- DNA計算：利用生物分子并行性，以DNA序列編碼解決組合優化問題（案例：美國麻省理工學院生物計算實驗室）[^mit]。

三、典型應用領域

自適應機器人控制
模仿昆蟲感知系統開發的環境響應算法（如波士頓動力Atlas機器人動态平衡技術）[^bostondynamics]。

類腦芯片
英特爾Loihi芯片采用脈沖神經網絡（SNN），能效比傳統CPU高1000倍（來源：Intel研究院）[^intel]。

生物特征加密
基于人體生物節律（如心電信號）生成動态密鑰（參考：Nature Communications論文）[^nature]。

四、權威定義參考

《牛津計算詞典》：

"Bionic Computer: A system employing principles derived from living organisms to enhance computational efficiency or solve problems intractable to classical computing."
中國《計算機科學技術名詞》：
"仿生學計算機——通過模拟生物智能行為或生理結構實現信息處理的計算裝置。"

參考文獻鍊接

[^ieee]: IEEE CIS生物啟發計算專題 https://ieeecis.org/

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

[^mit]: MIT生物計算項目 https://www.csail.mit.edu/research/computational-biology-group

[^bostondynamics]: Atlas機器人技術白皮書 https://www.bostondynamics.com/resources

[^intel]: Loihi芯片架構說明 https://www.intel.com/content/www/us/en/research/neuromorphic-computing.html

[^nature]: 生物加密技術論文 https://www.nature.com/articles/s41467-021-25558-8

網絡擴展解釋

仿生學計算機是指基于仿生學原理設計的計算機系統，其核心是将生物體的結構、功能或工作機制應用于計算機技術中。以下是詳細解釋：

一、仿生學的定義

仿生學是一門結合生物學與工程技術的交叉學科，主要研究生物系統的結構、功能及工作原理，并以此為基礎開發新技術或改進現有設備。例如：

研究範圍：包括力學仿生（如鳥類飛行與飛機設計）、信息處理仿生（如神經網絡模拟）等。
目标：通過模仿生物特性，提升工程系統的性能或創造新型技術。

二、仿生學在計算機領域的應用

生物計算機
這是仿生學計算機的典型代表，其特點包括：
- 體積小、效率高：利用生物分子（如DNA、蛋白質）作為信息載體，顯著縮小硬件體積。
- 并行處理能力：模仿生物神經網絡的并行計算模式，提升數據處理速度。
- 自適應與學習能力：參考生物系統的自我調節機制，實現類似人腦的機器學習功能。
技術實現案例
- 電子蛙眼：通過模拟青蛙視覺系統，開發出動态目标識别技術。
- 神經網絡芯片：模仿人腦神經元連接方式，優化人工智能算法的硬件支持。

三、優勢與挑戰

優勢：能耗低、處理複雜任務能力強，適合大數據與AI領域。
挑戰：生物材料的穩定性、大規模制造的可行性仍需突破。

總結來看，仿生學計算機是仿生學與信息技術的深度結合，其發展可能推動計算模式的革新。如需進一步了解具體案例或技術細節，可參考、2、11、12的完整内容。