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神经形态离子计算的知识差距 |科学
神经形态离子计算的灵感来自于大脑使用离子进行超低能量计算——其大规模并行性、适应性和学习能力。这种新兴范例可以克服传统硅基计算的局限性......
来源:Science MagazineD. Kudithipudi、M. Aguilar-Simon、J. Babb、M. Bazhenov、D. Blackiston、J. Bongard、A. P. Brna、S. Chakravarthi Raja、N. Cheney、J. Clune、A. Daram、S. Fusi、P. Helfer、L. Kay、Z. Ketz、N. Kira、J. L. Krimar、J. L.克里马尔，A.P.布尔纳。 S. Kriegman、M. Levin、S. Madireddy、S. Manicka、A. Marjaninejad、B. McNaughton、R. Miikkulainen、Z. Navratilova、T. Pandit、A. Parker、P. K. Pilly、S. Risi、T. J. Sejnowski、A. Soltoggio、N. Soures、A. Urdez、A. Urdez、D.乌尔维纳。 F. J. Valero-Cuevas、G. M. van de Ven、J. T. Vogelstein、F. Wang、R. Weiss、A. Yanguas-Gil、X. Zou、H. Siegelmann，终身学习机器的生物学基础。力量。 Intel.4，196–210 (2022)。