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在人类机器人交互环境中大脑的抽象建模功能需要实时了解机器人的每个部分（电动机，传感器，情感等）在与环境互动时，它们如何工作以及它们如何相互作用，以完成复杂的行为任务。人类的大脑非常有效，因为它们使用基于事件的冲动处理信息，也称为尖峰，这使生物非常有效，并且能够在几乎每个需要实时互动的任务中都超越当前主流机器人系统。近年来，神经科学家，生物学家，计算机科学家和工程师的共同努力使设计具有生物学现实的硬件和模型可以使机器人具有基于神经形态计算和尖峰神经网络（SNN）所需的类似人类的处理能力。然而，尽管已经进行了一些尝试，但仍缺少神经形态计算和机器人技术的全面组合。在本文中，我们介绍了针对社会互动机器人技术的神经形态计算应用的系统综述。我们首先介绍了神经形态计算的基本原理，模型和体系结构。根据其关注的应用程序对其余文章进行分类。最后，我们确定了完全整合社会互动性神经形态机器人的潜在研究主题。
Basatvat，Shaghayegh，Russell，J.M.，Saare，M.，Thurston，L.M。，Salumets，A。和Fazeli，A。（2021）。 的潜在先天免疫相关标记 评估糖尿病代谢失调与乳腺癌进展之间的联系 超临界二氧化碳的研究和技术发展的进步和前景热对流 Orpin，Joy，Rodriguez，Alison，Harrop，Deborah，Mills，Elizabeth，Campbell，Fiona，Fiona，Martin-Kerry，Jacqueline，Turner，Turner，James，Horsman，Janet，Janet，Painter，J 超越个人：妊娠糖尿病后影响活动的社会生态因素 金属的基于粉末的激光混合添加剂
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