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摘要。随着神经形态硬件的最近出现，人们对刺激神经网络模型的兴趣相应地增加，以控制现实世界中的人工制剂，例如机器人。尽管在峰值神经网络中实例化的认知机制模型并不是什么新鲜事物，但很少有它们被转化为真实的机器人平台。在本文中，我们尝试了这样的翻译：我们实施了在UR5E机器人组上2D模拟中显示的现有的，生物学上合理的覆盖模型（触及模型）。我们特别对这种翻译的运作效果感兴趣，因为这暗示了与现有的认知模型库的类似练习的暗示。在这种特殊情况下，在3D中的操作扩展之后，对于使用的特定硬件，我们确实发现该模型能够在真实平台上与原始模拟中所做的那样，尽管没有达到相同的性能水平。
从认知模型到机器人控制和使用...
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