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人工智能 (AI)、认知计算、机器学习和脑启发计算是信息物理系统 (CPS) 中最热门的研究重点。脑启发计算可以更快、更有效地检测 CPS 中的威胁。这导致了脑启发计算算法的发展，包括自然启发算法、遗传算法、群体算法和模式识别算法，用于解决困难的计算问题和 CPS 研究挑战。认知信息物理系统 (CCPS) 正在经历快速转型，成为一种跨学科技术，它融合了物理组件和计算设备以实现基于 AI 的解决方案。CCPS 正在将机器学习/AI 与脑启发计算相结合，以实现智能系统。这个时代正在见证数字技术的快速转型，具有脑启发计算解决方案的 AI 将在工业信息学中发挥至关重要的作用。CCPS 与脑启发计算在工业 4.0 工业革命中的应用使智能工厂成为工业革命的一部分。其他应用，如智能家居设备、医疗系统、自动驾驶系统、连接设备中的机器人系统、数据分析、云计算和人工智能，使该过程进一步自动化。这些支持技术具有提供互操作性、信息透明度、技术援助和分散决策的全部功能。第五次工业革命有望将人类和机器配对，进一步利用人类的智力和创造力，通过将工作流与智能系统相结合来提高流程效率。在工业 5.0 中，机器人不仅将是可编程的机器，而且在某些情况下还将转变为理想的人类伴侣。随着脑启发计算和人工智能的最新发展，现在可以创建更现实和脑智能级别的算法。本社论的目的是探索支持 CPS 技术及其最新方法的研究成果，介绍最新进展，从而展示脑启发计算在 CCPS 中的潜力。在本期特刊中，发表的论文展示了脑启发学习和计算的全面概述/方法论方法，重点关注 CCPS 感兴趣的应用。
社论：工业信息学中受认知大脑启发的网络物理系统
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