【摘 要】
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受脑启发的类脑智能是发展新一代人工智能的重要路径，如何借鉴生物智能实现人工智能的突破仍然面临巨大挑战。全脑计算从全脑规模与介观尺度逆向解析大脑智能，是类脑智能研究的关键技术。本文综述了目前该领域的发展现状。神经元尺度网络的全脑模拟不仅需要超大规模计算能力的支撑，为发展适应生物脑结构计算系统提出新的挑战，此外，构建面向生物脑实验数据的新型计算构架，发展认知智能相关功能实验数据的统计推断方法，将是通过
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受脑启发的类脑智能是发展新一代人工智能的重要路径，如何借鉴生物智能实现人工智能的突破仍然面临巨大挑战。全脑计算从全脑规模与介观尺度逆向解析大脑智能，是类脑智能研究的关键技术。本文综述了目前该领域的发展现状。神经元尺度网络的全脑模拟不仅需要超大规模计算能力的支撑，为发展适应生物脑结构计算系统提出新的挑战，此外，构建面向生物脑实验数据的新型计算构架，发展认知智能相关功能实验数据的统计推断方法，将是通过大脑模拟计算反解大脑信息处理与智能工作机制的关键技术。本文提出,，基于全脑介观尺度计算与同化的数字脑孪生技术，可为大脑的逆向工程研究提供一种新范式础理论与关键技术支撑。
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