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基于冯·诺依曼架构和经典神经网络的现代人工智能系统与大脑相比具有许多基本局限性。本文讨论了这些局限性及其缓解方法。接下来，本文概述了当前可用的神经形态人工智能项目，这些项目通过将一些大脑特征引入计算系统的功能和组织中来克服这些局限性（TrueNorth、Loihi、Tianjic、SpiNNaker、BrainScaleS、NeuronFlow、DYNAP、Akida）。此外，本文还介绍了根据神经形态人工智能系统所使用的大脑特征（神经网络、并行性和异步性、信息传输的脉冲性质、局部学习、稀疏性、模拟和内存计算）对其进行分类的原理。除了基于现有硅微电子技术的神经形态设备中使用的新架构方法外，本文还讨论了使用新忆阻器元件基的前景。本文还给出了在神经形态应用中使用忆阻器的最新进展示例。
神经形态人工智能系统
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