演化硬件概念分析

演化硬件實際上是一種特殊硬件，它可以像生物一樣具有自適應(yīng)、自組織、自修復(fù)特性，從而可以根據(jù)使用環(huán)境的變化而改變自身的結(jié)構(gòu)以適應(yīng)其生存環(huán)境。從狹義上來講，演化硬件是通過演化算法實現(xiàn)電子硬件的自身重構(gòu);從廣義上來講，演化硬件包括各種形式的硬件，從傳感器到能夠適應(yīng)變化的環(huán)境，并且在運行期間增強其性能的整個演化系統(tǒng)。除了生成具有新功能的電路以外，演化硬件還可用于保持現(xiàn)有功能，獲得容錯、確定電路的功能，從而減少故障的發(fā)生。這些特點在空間應(yīng)用中是相當(dāng)重要的，例如通過硬件演化可以使宇宙飛船在空間自修復(fù)、自適應(yīng)，恢復(fù)由于溫度升高等因素而喪失的功能，適應(yīng)惡劣的環(huán)境并延長其使用壽命。

　　早在本世紀(jì)五十年代，計算機之父John Von Neumann就提出了研制具有自繁殖與自修復(fù)能力機器的設(shè)想，由于當(dāng)時技術(shù)條件的限制使這一設(shè)想未能實現(xiàn)。但人們探索的腳步卻從未停止，先后發(fā)明了如細(xì)胞自動機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工生命等技術(shù)，但從根本上說它們未能超越各自劃定的特殊模式。

　　直到演化計算和大規(guī)?？?a href="http://wenjunhu.com/v/tag/1315/" target="_blank">編程芯片的出現(xiàn)，這一設(shè)想才成為可能。演化計算集成了“仿生”與“擬物”演化的成就，它的發(fā)展帶來了一種新的思想。演化計算是自然科學(xué)與工程技術(shù)的高度交叉，其廣泛的應(yīng)用開辟了許多新的研究領(lǐng)域，其中最吸引人的領(lǐng)域之一就是演化硬件(EHW或E-Hard，Evolvable Hardware)。

　　近幾年的研究進(jìn)展表明EHW為硬件設(shè)計自動化、并最終實現(xiàn)硬件自組織、自適應(yīng)和自修復(fù)開辟了一條新途徑，為自然科學(xué)與工程技術(shù)的結(jié)合描繪了迷人的前景，開創(chuàng)了一門新的學(xué)科——進(jìn)化電子學(xué)。開展EHW的理論與技術(shù)研究具有巨大的實用價值和重大的理論意義，一旦EHW得到充分實現(xiàn)，它將開辟進(jìn)化工程這一具有重大價值和廣闊應(yīng)用前景的新興產(chǎn)業(yè)，特別是在工業(yè)、人工智能、航空航天以及軍事上的巨大應(yīng)用潛力。

　　演化硬件的概念最初是由日本的HugodeGaris和瑞士聯(lián)邦工學(xué)院于1992年提出的[4]，雖然歷史不長，但其發(fā)展非常迅速。1995年第一個硬件演化技術(shù)研究機構(gòu)在瑞士的洛桑成立。1996年第一屆國際演化系統(tǒng)會議(International Conference on Evolvable Systems，簡稱ICES)在日本召開，1998年第二屆ICES會議在瑞士召開，第三屆工CES會議于2000年在英國召開，第四屆ICES會議于2001年在日本召開。從1992年到1999年，硬件演化技術(shù)的研究機構(gòu)主要分布在歐洲和日本。美國在硬件演化技術(shù)領(lǐng)域起步稍晚，但其發(fā)展迅速，后來居上。從1999年起，每年由美國國家空間管理局NASA (National America Space Administration) 和國防部DoD(Department of Defense)主持召開硬件演化技術(shù)研究工作會議。美國在硬件演化機理與應(yīng)用基礎(chǔ)研究方面取得了很大的成績，已經(jīng)在這一研究領(lǐng)域處于國際領(lǐng)先地位。

　　演化硬件的研究方法主要分為兩大類，即面向遺傳算法(Genetic Algorithm-GA)的方法與面向胚胎學(xué)(Embryology)的方法。

　　面向GA方法的目的在于開發(fā)一類能改變自身硬件結(jié)構(gòu)的機器，同時也試圖開發(fā)一類新的硬件設(shè)計方法學(xué)(即不要涉及人的硬件設(shè)計)，日本的ETL，ATR與英國的Sussex大學(xué)采用這類方法；

　　面向胚胎學(xué)方法的目的在于開發(fā)一種能夠自繁殖(Self-reproduce)和自修復(fù)(Self-repair)的機器，瑞士聯(lián)邦工學(xué)院及日本的ATR人工腦小組正在進(jìn)行這方面的研究

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演化硬件(6105) 演化硬件(6105)

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跟很多朋友交流，當(dāng)提到軟硬件融合的時候，他們會這么說：“軟硬件融合，難道不是顯而易見嗎？我感覺在二三十年前就已經(jīng)有這個概念了?！痹谒麄兊南敕ɡ铮鋵崳很?b style="color: red">硬件融合等同于軟硬件協(xié)同，甚至等同于軟硬件結(jié)合。他們混淆了軟硬件結(jié)合、軟硬件協(xié)同和軟硬件融合的概念。

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，其改造世界的能力才能被充分釋放。因此，提升人工智能系統(tǒng)的通用性是我們追求的目標(biāo)。本文將深入探討智能的演化過程以及ChatGPT對此的貢獻(xiàn)，并分析當(dāng)前我們所處的位置以及未來的長期發(fā)展方向。

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今日傳感財經(jīng)：傳感器概念報漲；分析儀器概念報漲；光學(xué)傳感器概念報漲

12月20日傳感財經(jīng)分析傳感器概念報漲，奧維通信領(lǐng)漲；分析儀器概念報漲，普源精電領(lǐng)漲；光學(xué)傳感器概念報漲，歌爾股份領(lǐng)漲 12月20日盤后，傳感器概念報漲，奧維通信 (9.97%)領(lǐng)漲，蘇州固得

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FPGA學(xué)習(xí)教程之硬件設(shè)計基本概念

關(guān)于FPGA架構(gòu)和基本組成《FPGA學(xué)習(xí)–架構(gòu)和基本組成單元（一）》，下面參考Xilinx Vivado官方文檔學(xué)習(xí)硬件設(shè)計的基本概念。

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2017-12-29 15:16:26

一種面向節(jié)點演化波動的社會網(wǎng)絡(luò)時間檢測方法

社會網(wǎng)絡(luò)特征千差萬別，演化規(guī)律錯綜復(fù)雜．合理地分析網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律，及時地檢測網(wǎng)絡(luò)事件具有重大意義，基于鏈路預(yù)測的社會網(wǎng)絡(luò)事件檢測方法利用有限的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ軌蛴行У匕l(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)演化的異常波動，準(zhǔn)確地檢測

2017-12-26 11:27:11

基于版本間克隆映射的演化模式識別及譜系構(gòu)建

（ LDA）抽取克隆代碼的主題信息；然后，根據(jù)克隆代碼主題的相似度確定版本間克隆代碼的映射關(guān)系；進(jìn)而，根據(jù)已有的映射關(guān)系為克隆代碼添加演化模式并分析演化特征；最終，結(jié)合映射信息與演化模式信息完成克隆譜系的構(gòu)建。

2017-12-15 15:18:10

基于編碼轉(zhuǎn)換的離散演化算法設(shè)計與應(yīng)用

為了利用演化算法求解離散域上的組合優(yōu)化問題，借鑒遺傳算法（GA）、二進(jìn)制粒子群優(yōu)化（BPSO）和二進(jìn)制差分演化（HBDE）中的映射方法，提出了一種基于映射變換思想設(shè)計離散演化算法的實用方法編碼轉(zhuǎn)換法

2017-12-14 16:12:10

電子商務(wù)中客戶評價策略選擇的演化博弈分析

針對電子商務(wù)信任評價機制中難以采取有效激勵措施使客戶進(jìn)行真實評價的問題，根據(jù)客戶對商家的評價行為具有不完全信息和有限理性特點，建立演化博弈模型對信任模型的激勵措施進(jìn)行分析和改進(jìn)。該模型運用復(fù)制

2017-12-08 14:06:09

基于軟件代碼演化信息的克隆譜系提取方法

針對現(xiàn)有克隆演化模式分類不清晰、克隆譜系提取工具少且效率低等問題，提出了根據(jù)克隆代碼映射關(guān)系和演化信息自動構(gòu)建克隆譜系的方法。首先通過詞頻向量計算、代碼行距以及克隆屬性相結(jié)合分階段映射版本間克隆

2017-12-08 10:19:03

基于微博文本的詞對主題演化模型

針對傳統(tǒng)主題模型忽略了微博短文本和文本動態(tài)演化的問題，提出了基于微博文本的詞對主題演化（ BToT）模型，并根據(jù)所提模型對數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題演化分析。BToT模型在文本生成過程中引入連續(xù)的時間變量

2017-12-03 11:31:15

用于時鐘的動態(tài)演化模型及算法

傳統(tǒng)分布仿真系統(tǒng)時鐘不一致影響因素分析方法，已不能滿足當(dāng)前面向服務(wù)分布仿真的時鐘狀態(tài)分析需要。從系統(tǒng)全局時鐘演化出發(fā)，闡述了時鐘狀態(tài)演化內(nèi)涵與過程；在此基礎(chǔ)上，基于有限自動機理論，提出了用于時鐘

2017-11-22 10:34:14

CNN結(jié)構(gòu)演化進(jìn)程

演化脈絡(luò)下圖所示CNN結(jié)構(gòu)演化的歷史，起點是神經(jīng)認(rèn)知機模型，已經(jīng)出現(xiàn)了卷積結(jié)構(gòu)，但是第一個CNN模型誕生于1989年，1998年誕生了LeNet。隨著ReLU和dropout的提出，以及GPU和大數(shù)

2017-11-15 11:10:09

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