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医学生物芯片，多学科的交叉结合：生物，医学，计算机，编程，一定的微型集成电路，基于生物的大脑形成的结构（视为神经网络的一个低维切面），如同心脏的胶原骨架的细胞输入重组形成器官，从而可以建立生物逻辑元件，利用多层次的（dna—rna-p）的运算；细胞的自编程，智能机器源于多层次的竞争和选择性表达，根据一定的算法可以不断进；智能就是寻找问题的解决的模式，是根据一定的基本规则的衍生（经济社会的自由竞争），基于信息的交换，形成不同层次
数据分析是根据低维的数据，不断遍历使得高维结构得以显现，从而可以提取一定的本征，即问题的解决方法。数据形成的网络，规律即本征
选择一定的本征，即问题，这是一种网络的坍缩；问题的分解也是一种本征的提取，不同的指标和影响因素是中心节点；层次分解的深入，直至量子层次可以运算
智能结构和语言结构的相似性（lisp语言制造专家系统）
前言，引言，语法（序列的模式，相对独立的层次），构建简单的语言（词汇的量子匹配，等等概率网络），词组结构的构建，语言的目的是信息的转换，语义的网络扩散和整合，能量最低化导致的网络坍缩
构建逻辑构建的公式化的语言，可以利用数据库构建贝叶斯网络，而概率是可以动态变化的。
如同模糊逻辑，构建一个整体的网络，不能被整体观察；
每个元素都是可以扩散成为网络，其连接成为高维的网络，最终的坍缩路径是选择性的，这可以使用拓扑来描述；
语法是一定的组合，是约定俗成的模式，因为语言是统计的使用，尤其是贝叶斯公式，是概率网络的路径坍缩
语言是一定的序列，目标是解读基因组的atcg的意义，那我们就构造一套类似的语言，从量子层次的基元出发，不断地构建高维结构：基因，非编码结构，最终与物理世界的生物网络相结合
构建概率的坍缩进行逻辑的运算，整体的模块化就是一定的程序
语言可以表示为量子层次的对应的高维结构对应，但其是多层次的对应，最终是选择性的表达，其路径就是本征，概率网络坍缩的结果，是比较稳定的能级
一词多义和多词一义是网络的特殊节点，不仅是能量最低化，也是不同程度的表达
语法规则是基于量子序列的一阶模块，不同层次即不同阶的耦合使得整体网络正常运转
语言本身就是一种大数据的运用
