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摘要 - 神经编码，包括编码和解码，1是神经科学的关键问题之一：2大脑如何使用神经信号将感觉感知3和运动行为与神经系统联系起来。然而，其中大多数研究仅旨在处理神经系统的类比信号5，同时缺乏生物6神经元的独特特征，称为Spike，这是神经计算的基本信息7单元，以及8个脑氨基素界面的基础。针对这些局限性，我们构成了一个转码框架，将多模式感觉10信息编码为神经尖峰，然后从11个尖峰中重建刺激。可以将感官信息压缩为10％的神经峰值，但通过重建100％的信息100％。我们的框架不仅可以可行，14个准确地重建动态视觉和听觉场景，15，还可以重建功能性磁性16共振成像大脑活动的刺激模式。重要的是，它具有各种类型的人工噪声18和背景信号的噪声免疫的17种能力。所提出的框架提供了19种有效的方法来以高通量方式执行多模式特征表示和20种重建，在嘈杂的环境中，有效的神经形态计算的潜在用法21。22
使用神经尖峰稳健的转码感觉信息
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