人机融合的算法网络是指人类与计算机之间相互协作、共同完成任务的算法网络。这种融合可以通过多种方式实现，如人机交互、机器学习和人工智能等技术的结合。

传统的算法网络是指将多种算法优化技术结合起来，并在使用时根据具体情况进行适时选择的网络架构。它可以根据不同的任务需求和数据特征，动态地选择和调整多个算法优化技术来完成特定的任务。

算法网络通常由多个基础算法和优化技术组成，例如深度学习、遗传算法、模拟退火等。每个基础算法都有其特定的优势和适用范围，通过将它们组合在一起，可以充分发挥各算法的优点，提高整体的性能和效率。
在使用算法网络时，根据任务和数据的不同特点，可以动态地选择最适合的算法进行计算，或者将多个算法进行联合运算。这样可以在不同的情况下获得最佳的算法组合，提高系统的适应性和灵活性。

算法网络的设计和优化是一个复杂的问题，需要考虑算法选择策略、算法之间的协作和调度等方面的因素。通过合理的设计和优化，算法网络可以在各种应用领域中发挥重要作用，包括机器学习、图像处理、自然语言处理等。

简言之，算法网络是一种将多种算法优化技术结合在一起，并在使用时根据具体需求进行选择的网络架构，它可以提高算法的性能和适应性，适用于各种不同的任务和应用场景。

人类谋算的算法与人工智能计算的算法融合形成的算法网络可以理解为结合了人类的智慧和人工智能的计算能力，从而达到更高效、更智能的问题求解和决策能力。

在人机融合算法网络中，人类谋算的算法主要体现在对问题的分析和理解阶段。人类可以通过自己的知识和经验，对问题进行判断、做出决策，并将这些信息输入到算法网络中。人工智能计算的算法则负责运用机器学习、深度学习等技术，对大量数据进行处理和分析，并根据人类的输入和指导，生成更准确、更智能的解决方案。

在算法网络中，人类和人工智能可以相互补充和弥补不足。人类的直觉和判断能力可以帮助算法网络在复杂问题中作出更明智的决策；而人工智能的计算能力和对大量数据的处理能力则可以帮助人类更快速、更准确地找到问题的解决方案。

在人机融合的算法网络中，人类可以利用计算机提供的高效计算能力和大规模数据处理能力，来解决复杂的问题和完成繁琐的工作。同时，计算机可以通过学习和模仿人类的思维和行为，提供更智能化的服务和决策支持。

人机融合的算法网络可以应用于各种领域，如医疗保健、金融、交通、教育等。例如，在医疗保健领域，人机融合的算法网络可以通过分析患者的病历和医学文献，帮助医生快速诊断疾病和制定治疗方案。在金融领域，人机融合的算法网络可以通过分析市场数据和投资者行为，提供个性化的投资建议和风险管理策略。

人机融合的算法网络的关键是建立有效的人机交互接口和算法模型。人机交互接口应该能够方便人类与计算机之间的信息交流和指令传递。算法模型应该能够有效地处理人类提供的输入数据，并生成符合人类需求的输出结果。

总之，人机融合的算法网络是一种集人类智慧和计算机智能于一体的新型合作模式，能够提供更高效、更智能的服务和决策支持。随着人工智能和机器学习等技术的不断进步，人机融合的算法网络将在各个领域发挥越来越重要的作用。