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摘要对应对“大数据”的需求不断增长（基于或在人工智能的协助下），以及对更完全理解大脑的运作的兴趣，刺激了欧特的启用，以构建来自廉价的常规组件的生物学模拟计算系统，并构建neurol od eare die earo earo earo neuro-neuro-morphic systems）计算系统。在一侧，这些系统需要异常数量的处理器，这引入了性能限制和非局部缩放。在另一侧，神经元操作与常规工作负载差异很大。The conduction time (transfer time) is ignored in both in conventional computing and ”spatiotemporal” compu- tational models of neural networks, although von Neu- mann warned: ” In the human nervous system the con- duction times along the lines (axons) can be longer than the synaptic delays, hence our above procedure of ne- glecting them aside of τ [the processing time] would be unsound ” [1], section 6.3。仅这种区别就可以模仿技术实施中的生物学行为。此外，计算中最近的问题引起了人们对时间行为的关注，即时间行为也是计算系统的一般特征。已经注意到了他们在生物系统和技术系统中的某些影响。在这里建议的转移时间正确处理，而不是引入一些“外观”模型。基于Minkowski变换引入时间逻辑，给出了定量洞察
模仿生物学计算系统中的时空行为
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