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近年来，脑机接口 (BMI) 发展迅速，但仍面临准确性和稳定性等关键问题。理想情况下，BMI 系统应是一种可植入的神经假体，与大脑紧密连接并集成。然而，大脑和机器的异质性阻碍了两者之间的深度融合。神经形态计算模型模仿了生物神经系统的结构和机制，为开发高性能神经假体提供了一种有前途的方法。神经形态模型的生物学合理性使大脑和机器之间能够以离散脉冲的形式进行同质信息表示和计算，促进了深度脑机融合，为高性能和长期可用的 BMI 系统带来了新的突破。此外，神经形态模型可以以超低能耗计算，因此适用于可植入大脑的神经假体设备。神经形态计算和 BMI 的交叉具有巨大的潜力，可以引领可靠、低功耗的可植入 BMI 设备的开发，并推动 BMI 的开发和应用。
神经形态计算促进深度脑机融合，实现高性能神经假体
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