1引言突触可塑性(Synapticplasticity)指经验能够修改神经回路功能的能力。特指基于活动修改突触传递强度的能力，是大脑适应新信息的主要调查机制。分为短期和长期突触可塑性，分别作用于不同时间尺度，对感官刺激的短期适应和长期行为改变及记忆存储至关重要。非对称ST

   神经元是赋予我们思考力的生物学奇迹。大脑中藏着近千亿个这样的神经元，它们通过错综复杂的连接形成了我们的神经系统。每个神经元由细胞体、树突和轴突构成，这些部分使得神经元能够接收、处理和传递信息。   在人工智能领域，神经网络其实是模仿生物神经元工作方

导读：2023和鲸社区年度科研闭门会以“对话AIforScience先行者，如何抓住科研范式新机遇”为主题，邀请了多个领域的专家学者共同探讨人工智能在各自领域的发展现状与未来趋势。在脑科学领域，数字化大脑通过数学模型和计算机仿真对大脑进行精确的建模和重构，可以更好地理解和探索大脑

随着近几年深度学习、神经科学、数字孪生和量子计算的迅速发展，人工智能成为了无论学术界还是互联网领域的一个重要的研究热点。然而，人类在认识世界和改造世界的过程中从自然界和生物特征汲取了大量的灵感和经验。追根溯源，人工智能的发展离不开脑科学的研究。历史上，神经科学和人工智

神经元的基本结构（高中生物x）图源wiki。接收区（receptivezone）：为树突（dendrite）到胞体（soma）的部分。在计算建模时，往往把树突作为接受区看待。树突接受突触前神经元的信号，在ANN结构中表现为当前神经元接受前一层的输入，并以突触的权重进行加权和。触发区（triggerzone）：为细胞体与轴突交

受大脑启发的人工智能程序的一个早期例子是感知机（Perceptron），它由心理学家弗兰克·罗森布拉特于20世纪50年代末提出。感知机是一种基于神经网络的二分类模型，它可以用于对输入数据进行分类任务。感知机的结构简单，易于实现和训练，是神经网络的基础。大脑神经系统大脑神经系统无论从构造

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Proceedingsofthe39thInternationalConferenceonMachineLearning Abstract短期可塑性（STP）是一种将衰退记忆储存在大脑皮层突触中的机制。在计算实践中，STP已经被使用，但主要用于脉冲神经元，尽管理论预测它是某些

受大脑启发的人工智能程序的一个早期例子是感知机（Perceptron），它由心理学家弗兰克·罗森布拉特于20世纪50年代末提出。感知机是一种基于神经网络的二分类模型，它可以用于对输入数据进行分类任务。感知机的结构简单，易于实现和训练，是神经网络的基础。大脑神经系统大脑神经系统无论从