背景对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中，简单的人工节点，称作神经元（neurons），连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。人工神经网络目前没有一个统一的正式定义。不过，具有下列特点的统计模型可以被称作是“神经化”的：具有一组可以被调节的权重，换言之，被学习算法调节的数值参数，并且可以估计输入数据的非线性函数关系这些可调节的权重可以被看做神经元之间的连接强度。人工神经网络与生物神经网络的相似之处在于，它可以集体地、并行地计算函数的各个部分，而不需要描述每一个单元的特定任务。神经网络这个词一般指统计学、认知心理学和人工智能领域使用的模型，而控制中央神经系统的神经网络属于理论神经学和计算神经学。在神经网络的现代软件实现中，被生物学启发的那种方法已经很大程度上被抛弃了，取而代之的是基于统计学和信号处理的更加实用的方法。在一些软件系统中，神经网络或者神经网...

CNN架构因为CNN具有多种不同的架构，所以很难替CNN处理器定下一个非常明确的定义。从架构的观点来看,CNN是属于细胞式架构，资料处理是以平行方式计算，因此运算速度可大幅提升。它是由固定数目、固定位置、固定拓普、局部互连、非线性的处理单元所组成，这个非线性的处理单元通常被叫做细胞或是神经元。在数学模型上，每个细胞为独立且非线性的单元，它具有初始状态、输入和行为。讯号的处理通常是连续的，例如Continuous-TimeCNN（CT-CNN）处理器，但也可以是离散的Discrete-TimeCNN（DT-CNN）处理器。文献综述CNN处理器的想法是由蔡少棠（LeonChua）和LinYang的在1988年的两部分文章中“细胞神经网络理论”和“细胞神经网络的应用程序”，发表在IEEE电路与系统通讯刊物上。相关的处理架构计算模型技术应用Notes参考D.Balya,G,Tímar,G.Cser...

共同特征代谢和遗传是最大两点，但在复杂生命中需要更多属性来定义，只是这些属性并非普遍存在，详见下。例如病毒就是相当特殊的生命表现形式。生物的共有属性主要有四个，一般我们会包含：新陈代谢（化学物质的生成与分解）生长发育（收集、储存资源）繁殖（遗传物质的传递，但很多生物的个体无法进行繁殖——尽管它们所属的物种可以繁殖）适应（外部物理环境变化不至于影响体内的化学变化）较不明显的有其他三个应激性（但有些生物无法直接对刺激产生反应，如植物没有神经）运动（许多生物无法独立移动）组织性（生物间如雌雄的互动、护幼、共生、社会组织等等）化学生物体是复杂的化学系统，其作用在维持生物体的生存及发展，以及繁衍后代。生物化学主要研究生物体内的化学现象。整个生物体的现象可以决定生物是否可以适合其环境，也决定了其中DNA内的基因是否可以继续存续。生物体的代谢及其他许多内部机能都和化学反应有关，特别那些有关大型有机分子的...

生态大多数的底栖生物处于食物链的中间位置。海洋中有机物的制造者（浮游单细胞藻类、大型底栖藻类、少数自养微生物）是植食性浮游动物、底栖生物（如双壳贝类少数腹足类）的食物。有的以大型藻类为食（如藻虾)；有的以浮游植物、有机碎屑为食（如大多数双壳贝类、毛虾），在食物链中处于第2级；另有以浮游、底栖动物为食，属食物链的第3级（如螺和许多虾、蟹）；而底栖动物又是鱼类等的食物；有的还是人类的食物。底栖动物适应潜底，或细长具有伸缩能力，或平扁易于挖掘潜伏，有尖形头、足，有能从底表获得水和食物的水管系统，或者能制造水流的构造（如双壳贝类的水管、一些虾蟹的附肢、海葵类的触手等），穴居或管栖的动物有自身份泌的黏液形成的沙管或分泌物形成的管道，称之为栖管。也有一些动物可以在沙内筑巢，如多毛类的海蚯蚓等。多数底栖动物生活史中都有一个浮游幼体阶段；幼体漂浮在水层中，随水流动，向远处扩散，绝大多数幼体对底质要求很严格...

脂质脂质双层膜磷脂磷脂酸的合成鞘脂类鞘氨醇的合成胆固醇胆固醇的合成途径核苷酸嘌呤核苷酸IMP的合成嘧啶核苷酸尿苷酸（UMP）的生物合成胸苷酸合成酶反应:dUMP+5,10-methylenetetrahydrofolate⇔dTMP+二氢叶酸DNA随着DNA聚合酶沿着模板链中的位置3’到5’移动，在位置5’到3’形成了新的链氨基酸氨基酸基本结构L-氨基酸谷氨酰胺转氨酶酮戊二酸和谷氨酰胺的合成氮源谷氨酸家族二氨基庚二酸的转化途径天冬氨酸家族二氨基赖氨酸的生物合成途径蛋白质tRNA反密码子与mRNA密码子交互，目的为结合特定的氨基酸来合成多肽链。tRNA的准备过程翻译翻译分为三个阶段：起始，延伸和终止翻译参见脂类细胞膜核苷酸蛋白氨基酸遗传密码氨基酸和标准氨基酸列表蛋白质组参考文献