模式识别的基本过程包括：创建模型、训练模型、测试模型和总结结果。 首先，构建模型。 构建模型的概念是指指定一个将使用经验和归纳模型进行分析的模型。
模式识别过程和行动步骤过程是两种不同的学习过程，具有不同的结果。 模式识别程序的学习过程是通过输入大量数据来训练程序识别某些模式，并在未知数据中识别相同的模式。 其结果是能够准确识别模式的程序，例如人脸识别程序、语音识别程序等。 学习动作步骤程序的过程就是通过输入一系列指令来训练程序执行这些指令，从而达到完成特定任务的目标。 其结果是一个可以根据定义的步骤执行任务的程序，例如机器人的自动化生产线、智能家居的控制系统等。
在学习模式识别程序的过程中，需要首先确定训练数据的来源和类型，例如图像、声音、文本等。 然后将数据输入程序并设置相应的参数和算法，以便程序对数据进行分析和处理。 然后，通过不断的训练和调整，程序逐渐提高识别精度，能够识别未知数据中的相似模式。 这个过程需要大量的数据和时间来不断调整和优化程序，以达到最佳效果。
然后将这些指令输入到程序中，并设置相应的参数和算法，以便程序能够理解并执行这些指令。 然后，通过不断的训练和调整，程序逐步提高执行的准确性和效率，能够按照指定的步骤完成任务。 这个过程需要不断优化指令和算法，以提高程序执行的效率和灵活性。简而言之，模式识别程序和动作步骤程序的学习过程需要大量的数据和时间来调整和优化程序，以达到最佳效果。 它们的结果也不同。 模式识别程序可以准确地识别某些模式，而动作步骤程序可以按照指定的步骤执行任务。
模式识别受体（PRR）是一类主要表达于先天免疫细胞表面、非克隆性分布的识别分子，可以识别一种或多种PAMP。
模式识别受体（PRR）是一种广泛存在于动植物细胞中的宿主识别受体。 它们寻找并结合抗原和微生物颗粒，帮助身体启动针对这些抗原的自然免疫反应。 目前已知的模式识别受体包括许多类型，模式识别受体可以存在于解剖细胞、树突细胞、嗜酸性粒细胞、脂肪细胞、上皮细胞和其他细胞类型的表面上。
比较常见的模式识别受体有：
1Toll样受体（TLR）：在上皮细胞、树突状细胞、嗜酸性粒细胞、B细胞表面表达。 细胞和其他细胞。
2C型凝集素受体（CLR）：广泛表达于树突状细胞、肝细胞、粒细胞等表面。
3.N-optimin受体（NLR）：存在于细胞质中，最广泛的表达在白细胞表面，如单核细胞、嗜酸性粒细胞和树突状细胞。
4.RIG优化样受体(RLR)：主要表达于上皮细胞、纤毛细胞、成纤维细胞等表面。
因此，模式识别受体大量存在于不同类型的细胞表面，参与机体的自然免疫反应，为机体提供对各种抗原的快速、灵活、高效的识别和应答机制。
