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管理系统的仿生学
最近在整理企业管理的一些流程和结构，想设计一个轻量级自组织的系统，因为最近思考AI比较多，从AI的思考方式到人类的思考方式，因此延伸到人体的九大系统，觉得和管理的系统有非常大的相似性。
32121编辑于 2025-07-07 - 来自专栏学习
仿生学习：智能系统设计的灵感与实现
引言 仿生学习（Biomimetic Learning）是一种模拟自然界生物行为和特性的机器学习方法。 近年来，仿生学习在机器人、自动驾驶、医疗和智能系统领域获得广泛应用。 仿生学习的基础概念 仿生学习的定义 仿生学习是从生物系统获取灵感，并将其用于人工智能模型的设计和优化。 与传统机器学习不同，仿生学习侧重于模型的适应性、适应动态环境的能力以及模仿生物进化过程的学习方法。 仿生学习的常见类型 进化算法：模仿自然进化过程的算法，包括遗传算法、粒子群优化等。 仿生学习在医疗诊断中的应用 仿生学习可以通过模仿人类神经系统的诊断过程，建立更为精准的疾病预测模型。 仿生学习的未来发展 仿生学习将继续拓展到更多复杂场景中，例如智能家居、个性化推荐等。在这些应用中，仿生学习不仅需要提升算法的适应性，还需要提高实时处理能力。
45210编辑于 2024-10-08 - 来自专栏机器人网
费斯托仿生学习网络项目为未来自动化提供灵感
费斯托Festo在2014年汉诺威工业博览会上再次展示仿生学习网络项目的最新成果。在展会上，费斯托演示了怎样从大自然中汲取灵感，为未来的的自动化提供解决方案。 费斯托仿生学习网络项目今年的主题主要聚焦在能量回收，自我组织，自适应系统，新的驱动概念和定位系统等未来领域。重点是整体分析通往未来生产的途径，与网络化的整体系统和人机交互等基础技术高度相关。
43550发布于 2018-04-12 - 来自专栏量子位
固特异发布人工智能球形轮胎：自动变形、自我修复、超级灵活
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 轮胎生产商固特异昨天发布了一款全新球形概念轮胎，据称使用了“仿生学皮肤”和人工智能技术，能适应不同的路况。 这款轮胎名叫Eagle 360 Urban，使用3D打印技术制作，今天在2017年日内瓦车展上亮相。 球形轮胎并不新鲜，固特异去年在参加日内瓦车展，就带来了这款轮胎的上一代产品：Eagle-360。 固特异这款轮胎，新在“人工智能”和“仿生学皮肤”。 再加上我们在开头提到的“仿生学皮肤”…… 通俗地说，就是这个轮胎表面由弹性聚合物制成，还搭载了一系列传感器，能随着汽车行驶路面的不同，而“响应式”成型。 AI+仿生学皮肤的加持，除了能让轮胎自动改变形状，还给了它自动补胎功能。当轮胎破损时，传感器能定位破损位置，让仿生学皮肤借助分子键技术自动完成修复。
89770发布于 2018-03-21 - 来自专栏AI科技评论
南航戴振东：仿生学研究需要与生物学家跨界交流，目前最缺的是人才
总结起来，仿生学是桥梁，可以沟通和关联不同的学科，获得双赢的结果；仿生学是播种机，是原始创新的源泉和种子。 2. 国内在仿生学方面有哪些比较领先的研究？与国外相比，国内的仿生学研究侧重点有何异同？ 中国仿生学的研究历史渊源深厚，「道法自然」是中国哲学的核心内涵之一，「木牛流马」、渔船摇撸、鲁班发明木锯的故事等均体现了中国古代的仿生学创造。 进入 21 世纪以来，国内仿生学研究团队增长飞快，研究水平也有很大提高。 和国外研究相比，中国仿生学研究的主要力量在工程领域，带着工程的需求和问题。 3. 你的研究包括运动仿生，这里涉及揭示动物运动的机构结构、感知控制和行为规律，在这一过程中，关键性的技术有哪些？ 动物的运动仿生是系统技术，从最终形成产品的角度看，很多环节都非常重要。 希望仿生学研究能够得到进一步的支持和理解。 11. GAIR 大会今年首次开设仿生机器人专场，在你看来这是否意味着学界和业界对仿生学的关注越来越多？ 是的。
1.5K30发布于 2018-07-27 仿生学突破：SILD模型如何让无人机在电力线迷宫中发现“隐形威胁”
技术深潜：SILD模型的三大核心模块SILD的架构巧妙地结合了仿生学原理与轻量化计算，专为嵌入式平台（如NVIDIA Orin NX）设计。1. 3. 仿生神经处理层经过增强的图像被送入基于LGMD的神经网络：感光器层：捕获亮度变化，提取运动信息。分布式突触前层：通过兴奋与抑制通路的相互作用，过滤掉低速度和背景噪声。
15610编辑于 2026-02-28- 来自专栏机器人网
德国Festo仿生机器人，能够模仿摩洛哥蜘蛛空翻逃生？
德国自动化技术厂商Festo（费斯托）推出来自其仿生学习网络 (Bionic Learning Network)最新成果的仿生机器人，BionicWheelBot是一款独具特色的行走机器人，以摩洛哥后翻蜘蛛为灵感 全新的驱动概念和令人惊叹的运动形式在我们的仿生学习网络中一直发挥着重要作用。 BionicWheelBot的生物样板为摩洛哥后翻蜘蛛（cebrennus rechenbergi）——一种生活在撒哈拉边缘比沙丘沙漠的蜘蛛，由柏林技术大学仿生学教授Ingo Rechenberg于2008 BionicWheelBot的运动和驱动机制由这位柏林科学家与我们的仿生学团队共同开发。
1.4K50发布于 2018-04-12 - 来自专栏机器人网
机器人能消弭残疾与健全之间的鸿沟？
Hugh Herr正在打造下一代的仿生学假肢，机器人仿生假肢的灵感来自于大自然的设计。 “仿生学探索的是生物和设计之间的相互影响，”Herr说。 Herr刚进入假肢领域时抱的态度就是身体是可塑的，是一张有很多可能的白纸。
39850发布于 2018-04-12 - 来自专栏机器之心
学界 | 启发式搜索：华为提出通用人工智能工程方法
论文将其方法与人工设计方法、仿生学方法进行了对比，结果表明该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。 该论文首先介绍了认知神经科学的现状，然后讨论了两种主流的工程方法：以元学习为代表的人工设计方法，和以神经架构芯片为代表的仿生学方法。 1.3 仿生学方法 仿生学方法以神经架构芯片为代表，例如 IBM 的 TrueNorth 芯片 [5]，其使用了电子元件以部分地模拟人类大脑的生物学特征（比如 spiking 模型、神经元突触的可塑性， 由于仿生学方法追求真实地模仿人类大脑的生物学特征，可视其为相对于人工设计方法的另一个极端。然而，这类方法的最大问题是它无法和认知神经科学进行交互，因为它完全单向地依赖于认知神经科学研究的结果。 通过和以元学习为代表的人工设计方法以及以神经架构芯片为代表的仿生学方法进行比较表明，该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。
98450发布于 2018-05-09 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
互联网：解开大脑之迷
经过3年的努力，到2007年底我们发现互联网正在向与人类大脑高度相似的方向进化，之后的互联网发展一步步让这个论断成为现实。 首先我们先了解以下什么是仿生学。 image.png 所谓仿生就是模仿生物系统的功能和行为，建造技术系统的一种科学方法。它打破了生物和机器的界限，将各种不同的系统沟通起来。 如现代的飞机、极地越野汽车、雷达系统的电子蛙眼、航海的声纳系统、航空建造工程的蜂窝结构、人工肾及人工心脏等，都是仿生的结晶 早在20世纪后期，美国生物学家卡拉汉教授就已经提出了“逆仿生学”的概念。 但可以肯定地说，逆仿生学将成为研究生命源泉，解开自然之迷的一把得力钥匙。 image.png 在应用方面，针对昆虫的趋光行性机制的科学之谜，卡拉汉教授从逆仿生学的角度提出了生物天线假说，认为昆虫趋光是因为求偶行为所致，即昆虫的触角有各种各样的突起、凹陷及螺纹。
80050发布于 2018-01-19 - 来自专栏镁客网
Festo研发仿生机器人，可在复杂地形上移动 | 黑科技
近日，据外媒报道，德国自动化技术厂商Festo推出来自其仿生学习网络最新成果的两款仿生机器人，一款可以翻滚的蜘蛛机器人BionicWheelBot和一款飞狐机器人BionicFlyingFox。 它是一种生活在撒哈拉边缘比沙丘沙漠的蜘蛛，由柏林技术大学仿生学教授Ingo Rechenberg于2008年发现。这种蜘蛛可以与其同类一样行走，同时能在空中翻转与地面翻滚的组合形式移动。
63440发布于 2018-05-29 - 来自专栏电爪
五指灵巧手：仿生机械的精密革命
区别于传统机械爪的单一抓取模式，五指灵巧手通过仿生学设计实现多关节协同运动，可完成捏、握、拧、旋等复杂操作，其技术革新正推动制造业向柔性化、智能化加速转型。 传统机械手多采用三指或两指结构，而五指设计更贴近人类手部形态，每个手指包含多个关节，如掌指关节、近端指间关节和远端指间关节，形成类似人类的3自由度结构。 五指灵巧手的发展，不仅是机器人技术的突破，更是仿生学与智能控制的深度融合。随着材料科学、传感器技术与人工智能的持续进步，未来的五指灵巧手将更加接近人类手部的功能极限
30010编辑于 2025-12-04 - 来自专栏AI科技评论
港科广马书根：算力累积并非智能，机理才是关键丨具身智能十人谈
拥有仿生学背景的马书根更加注重机器人在与外界环境互动时的身体表现。尽管仿生是从模仿开始，但是掌握机理，才是关键。 在AI科技评论对马书根教授的专访中，我们可以了解到在传统机器人领域对于具身智能的看法，以及仿生学发展对于具身智能的影响和当前面临的行业挑战等。 AI科技评论：仿生学这一学科背景对于您之后研究具身智能有何影响？ 马书根：运用仿生学的知识，我们可以通过观测生物的运动方式，运用现有的控制方法来实现机器人与环境之间的交互。 从仿生学的角度来看，很多研究就是从观察开始的。我们当时为了研究稳定行走这一课题参考了鳖这一生物，关注这类生物的运动机制。 3、无法算出的创造力 AI科技评论：您认为机器人领域突破发展瓶颈的关键点会是什么？ 马书根：我认为是机理，我一直觉得现在的机器人研究始终没有把握真正的机理。
37310编辑于 2024-07-15 - 来自专栏机器人网
人造皮肤使机器人拥有感觉
据以色列理工大学化学工程与技术学院的一名教授（Hossam Haick）称：“由于该感应器的成功研发，人类在仿生学上跨进了一大步。” 【仿生学，十大技术】 换句话说，压力的变化会影响组成传感器的化合物的导电性。Haick说：“通过测量导体的电阻，我们就能够知道在传感器上施加了多大的压力。”
56630发布于 2018-04-19 - 来自专栏算法与编程之美
PyTorch如何实现多层全连接神经网络
神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，通常来说，动物神经接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类，一个典型的神经网络如下图所示： 隐层层为一层时代码实现： 执行结果： 隐藏层设置为3层时代码实现： 执行结果： 结语 通过设置隐藏层的层数，可以成功的实现多层全连接神经网络，但是需要注意的时数据的输入格式，本次我们所用的数据为
1.2K20编辑于 2023-01-03 - 来自专栏机器人网
人工智能的三大学派:符号主义、连接主义、行为主义
(2) 连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3) 行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 ? 1. 符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。 连接主义 认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 3. 行为主义 认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。
27.3K102发布于 2018-04-25 - 来自专栏全栈程序员必看
人工智能的发展，需要遵守的四个AI伦理原则
人们开始担心人工智能是不是一种仿生学，它会不会最终威胁到人类的安全。
1.4K20编辑于 2022-06-29 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
2022-2023设计趋势ISUX报告· NFT虚拟时装篇
图片来自：ANNAKIKI 2.5 思维前瞻 仿生学 很多“仿生学”出发点喜欢用科学思维前瞻技术运用到自己的时装世界里，不单纯表达“美”就结束了。 “仿生学”是实互动的数字时装非常的生动且能带来充满想象力的世界。 2022年3月初陈鹏在法国见到了一位抑郁期的老友，谈起这个系列作品时。她是这么描述的：“看似黑暗的画面里，充满了生命的力量。 元宇宙的虚拟服装已经初露锋芒，在设计方面，3D 建模下夸张大胆的设计也映射到现实，成为连接现实与虚拟的桥梁。
61410编辑于 2022-06-09 - 来自专栏ypw
0x3f3f3f3f
前阵子无意中看到了一个不一样的取值，INF=0x3f3f3f3f，这时我又郁闷了，这个值又代表的是什么？于是我去寻找答案，发现这个值的设置真的很精妙！ 另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134 ，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。 现在好了，如果我们将无穷大设为0x3f3f3f3f，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！ 所以要把一段内存全部置为无穷大，我们只需要memset(a,0x3f,sizeof(a))。 所以在通常的场合下，0x3f3f3f3f真的是一个非常棒的选择！
1.4K10发布于 2020-09-11 - 来自专栏网络收集
vue3(3)
7、watchEffect vs watch Vue3 的 watch 方法与 Vue2 的概念类似，watchEffect 会让我们有些疑惑。 watchEffect 与 watch 大体类似，区别在于： watch 可以做到的 懒执行副作用 更具体地说明什么状态应该触发侦听器重新运行 访问侦听状态变化前后的值 对于 Vue2 的 watch 方法，Vue3 computed: { lowerCaseUsername () { return this.username.toLowerCase() } } } Vue3 的设计模式给予开发者们按需引入需要使用的依赖包 所以在 Vue3 使用计算属性，我们先需要在组件内引入computed。
41510编辑于 2022-06-30
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