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安静继续介绍设计图：“这些逻辑电路芯片是可以接受参数和指令，需要先统计信息元，然后对信息元的类型及连接做统一规划”
。
“师姐，你，你们早就开始设计芯片了。”
林久浩刚发现，别人也在工作。
“当然，我们内二实验室的第三小组，就是对接芯片设计的，好了，现在知道你的任务了吗？”
安静问道
“知道了，我们第一步先归纳统计，规范化信息元，这个工作量巨大，师姐，如果我去做，需要人力。”
林久浩说道。
“给你一个加强班，你去当班代，执行命令，完成任务。”
安静下达命令。
“是，老大。”
林久浩。
“叫我安少校，你叫首长也可以，但是，不能叫老大。
。
。
我又不是山大王。”
安静说完，把早就安排好的工作递给林久浩，人员也配备好了，林久浩不用事无巨细，只要盯住自己的小组，按照进度和规范完成任务，而林久浩自己，还要并行计算。
第二步任务，固定的执行脑算法定制计算芯片。
当内容解析为信息元后，这些信息元将被储存到特定的队列组或者集合组中，这种信息元集合组被标注到拟脑模型中，作为条件环境参与计算。
把执行脑的过程类固定算法制作成芯片，例如，信息元捕捉函数，在所有分析群体趋势，及设定预设态等执行脑算法中，会被反复调用，这样固定的算法就可以定制为芯片。
只要输入相关参数，这些芯片可以按照参数，运行固定算法，输出需要的结果。
其中最重要的是思维行走函数芯片，这是多元关联拟脑模型最关键的函数。
该函数的作用是，当执行脑发起一个最简单的指令，例如，对某信息元发起【+++】象限方向的行走，行走函数会向这个象限方向发起行走指令，并按照关联信息元路径行走。
每一个思维行走函数都具备基础的思维路径发散控制方法，例如，令牌控制和深度阈值控制。
在行走的过程中可以积累距离、权重，重复计算角度的叠加状态，检查容忍度，传导参数等。
【+++，缺省参数】指令是向【+++】象限发起全路径行走，即所有关联信息元都发起行走，直到出现闭环，行走函数【深度阈值】自动湮灭掉没有闭环的路由。
如果执行脑发布的是【+++，指令参数】，例如该指令参数是择优最短，则行走函数按照象限方向，先比对多个直接连接关联信息元的角度距离权重，先择优最短，如果无法形成闭环，再次短，直到形成闭环。
如果【+++，H=N】，这是传参数到行走函数，H=N可以替换掉核心信息元原有的固化条件，替换为H=N，这样也改变的了最终闭环的可执行条件。
这些技术在早期的多元关联拟脑模型中已经实现，现在芯片化了。
为了减少参数和指令的传递，加快运算速度，安静团队将原来的行走函数的参数指令调节方式，变更为多个算法芯片，即，如果需要采用全路径行走，就调用算法芯片一，如果最短择优行走就调用芯片二，依次类推。
实验室的电脑屏幕上，林久浩检查着芯片设计图，程序在这些芯片中模拟执行过程，林久浩用自己的经验，做着分析判断。
“师姐，最短路径不是最终闭环比对吗？这里为什么还有最短路径行走，这样选择可以直接得到最短路径闭环吗？”
林久浩看着规划说明解释部分问道。
“这里最短路径行走，不是最终的最短闭环，而是先走最短距离的直接关联元，形成的闭环不一定是最短闭环，因为最短闭环是路径总和。
在第一步行走的时候，就有可能把最短闭环错失了。”
安静解释着。
“这样不好吧，不是闭环最短路径最优吗？”
林久浩接着问。
“直接发起最短关联元行走，这是一种选择方式，给那些有特定应用的部门使用，我们不讨论这个问题。
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