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神经形态计算代表了人工智能的一种变革性方法，利用大脑启发式架构来提高能源效率和计算性能。本文探讨了神经形态系统背后的原理和创新，这些系统模仿了生物大脑的神经结构和过程。我们讨论了这些架构在处理信息方面比传统冯·诺依曼模型更高效的优势，特别是在涉及模式识别、感官处理和自适应学习的任务中。通过将神经科学的概念与尖端硬件开发（例如脉冲神经网络和忆阻器）相结合，神经形态计算解决了人工智能应用中功耗和可扩展性的关键挑战。本综述重点介绍了最近的进展、正在进行的研究工作以及潜在的未来方向，说明了神经形态计算如何通过使系统不仅更快、更高效，而且还能够在动态环境中进行实时学习和决策来重新定义人工智能的格局。关键词：神经形态计算、节能人工智能、脑启发式架构、人工智能、神经网络、脉冲神经网络、低功耗计算、类脑处理、认知计算、硬件加速、机器学习、模拟计算、并行处理、自适应学习、边缘计算、生物启发系统、智能传感器、计算神经科学、突触处理、机器人应用、事件驱动计算、神经形态芯片、高效算法、弹性系统、自组织网络。
神经形态计算：推进节能人工智能......
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