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95个基于硬件的SNN是模拟或数字的。模拟SNN系统[20]显示的功耗低于数字SNN [21]。相比之下,数字SNN更加灵活,因此更适合原型制作,同时显示整体的设计时间更快,因此构成了初步实验和新一代神经假体设计的最佳选择。突出的SNN硬件平台是Merolla [22],Brainscales-2 [23],Spinnaker [24]和Loihi [25]。尽管其中一些系统呈现出移动版本,例如[26]用于BrainScales-2,但它们通常不适合嵌入式应用程序。在本手稿中,我们介绍了实时仿生Snn Biouthmus的功能,以实现独立的神经元和完全连接的网络,展示了系统集成,促进了多功能性和易用性。

亚公行器官通过分泌的肽调节大脑发育Bi–mus

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