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Michael Taynnan Barros
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神经形态计算：为计算工程化神经元连接
研究人员引入了集成通信驱动计算表征（IC$^3$），以研究不同神经元网络架构如何执行特定计算。一项使用九种不同架构的计算机模拟研究测试了它们在频率解码、时间顺序辨别和衰退记忆方面的能力。研究结果表明，主要是前馈电路在解码方面表现出色，而顺序链和微通道二极管架构虽然招募的神经元较少，但在分类任务上取得了最高分。这项工作引入了神经形态计算的概念，即神经元连接的物理组织被工程化为计算基底。
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新框架提出在生物和人工智能系统之间分配计算任务
一种名为生物-混合智能（BHI）的新概念框架已被提出，用于在生物和人工智能系统之间分配计算任务。BHI将生物和人工智能基底都视为活跃的计算资源，它们可以在运行过程中适应并改变职责。该框架概述了三种交互模式：对抗性、协作性和共生性，并为评估此类集成系统建立了基准。这种方法将生物-人工智能集成重新定义为计算分配和控制的系统级挑战。