提出了一种混合神经融合架构，模拟人类核糖体的动态tRNA修饰循环，基于高带宽内存（HBM）平台。该框架结合了双向长短期记忆（Bi-LSTM）预测器和强化学习（RL）控制器，能够实时重新分配内存银行，相较于传统静态调度实现了48%的吞吐量提升。通过使用3200个实验核糖体动力学数据集和GPU加速的蒙特卡洛模拟引擎，展示了神经融合策略在优化甲基转移酶位置方面的有效性，将周期时间方差降低至3.2%，并提...