神经模拟英文解释翻译、神经模拟的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 neuron simulation

分词翻译：

神经的英语翻译：

nerve
【医】 nerve; nervi; nervus; neur-; neuro-

模拟的英语翻译：

imitate; simulate; simulation
【计】 A; analog; analogy; breadboarding; imitator; modeling; simulation
【化】 simulation
【医】 mimesis; mimicry; mimosis
【经】 simulation

专业解析

神经模拟（Shénjīng Mónǐ），在汉英词典中的核心释义为Neural Simulation 或Neuromimetic Emulation。它指代一种通过数学模型、计算机程序或专用电子电路来模仿生物神经系统（特别是大脑神经元及其网络）的结构、功能或信息处理机制的技术或方法领域。

其详细含义可从以下层面理解：

核心目标与本质：
- 模仿生物神经过程：神经模拟的核心在于尝试复制或模拟生物神经元如何接收信号（输入）、进行内部计算（整合与非线性处理）、产生输出信号（如发放动作电位）以及神经元之间如何通过突触连接形成网络并实现信息传递、学习和记忆等功能。
- 理解与工程应用：其目标具有双重性：一是作为科学研究工具，帮助神经科学家理解大脑复杂的工作原理；二是作为工程技术途径，为开发新型计算架构（神经形态计算）、人工智能算法（受神经启发的模型）和脑机接口等提供基础。
关键组成部分：
- 神经元模型：这是基础构建块。模型复杂度各异，从简单的“整合发放模型”到包含复杂离子通道动力学的详细生物物理模型。模型定义了单个计算单元如何响应输入。
- 网络拓扑：定义神经元之间的连接方式（如前馈、循环、随机连接等）以及连接的强度（突触权重）。
- 突触可塑性规则：模拟学习过程的关键机制，如赫布学习（Hebbian Learning）、脉冲时序依赖可塑性等，允许网络根据活动模式调整连接强度。
- 输入/输出接口：将模拟的神经系统与现实世界的数据（如感官输入）或其他计算系统连接起来。
主要类型与层次：
- 软件模拟：在通用计算机或超级计算机上运行的程序，模拟神经元和网络的行为。灵活性高，可模拟大规模网络和复杂模型。
- 硬件模拟：使用专用集成电路或现场可编程门阵列构建物理电路，其元件（如晶体管）被设计来直接模拟神经元的电学特性（如膜电容、电阻）。旨在实现更高的能效和速度，接近生物实时处理。
- 抽象层次：模拟可以在不同的生物细节层次上进行：
  - 生物物理层次：高度详细，模拟离子通道、神经递质释放等。
  - 现象学层次：关注神经元的输入-输出行为（如脉冲发放模式），而非底层生物物理细节。
  - 功能性层次：关注网络层面的计算功能（如模式识别、决策），神经元模型可能被高度简化。
应用领域：
- 神经科学研究：测试神经科学理论，预测实验结果，理解神经系统疾病机制。
- 人工智能：为深度学习等算法提供生物灵感，开发脉冲神经网络等新型AI模型。
- 神经形态工程：设计新一代计算机芯片，其架构直接受大脑启发，具有高并行、低功耗、实时处理等潜在优势。
- 脑机接口：理解神经编码，设计更好的解码算法。
- 机器人学：为机器人提供更自适应、鲁棒的控制系统。

权威参考来源：

Scholarpedia - Neural Simulation: 提供对神经模拟概念、方法和应用的学术性概述。
Nature Reviews Neuroscience: 经常发表关于神经模拟在理解大脑功能和疾病方面应用的综述文章。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems / IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems: 顶级期刊，涵盖神经模拟的理论、算法、硬件实现及其在工程和生物医学中的应用。
Human Brain Project (HBP): 大型欧洲研究计划，其核心目标之一就是通过多尺度的神经模拟来理解人脑。
Neuromorphic Engineering Wiki: 提供关于神经形态硬件（神经模拟的物理实现）的详细信息。

网络扩展解释

神经模拟（Neural Simulation）是指通过计算机模型或数学方法模拟神经系统（尤其是大脑）的结构和功能，以研究其工作机制或开发相关应用的技术。以下是详细解释：

核心定义
神经模拟主要关注对神经元、神经网络或整个脑区的生物学机制进行建模。例如，通过模拟离子通道活动、突触传递等微观过程，或脑区间的宏观功能连接，帮助科学家理解认知、记忆等复杂功能的生物学基础。
建模层次
- 生物学细节导向：包含神经元形态、电生理特性等精细特征，如Hodgkin-Huxley模型。
- 抽象功能导向：忽略部分生物细节，侧重信息处理机制（如人工神经网络），常用于人工智能领域。
应用领域
- 神经科学研究：验证神经科学理论（如癫痫发作机制）。
- 医学：药物作用预测或脑疾病模拟。
- 人工智能：受神经模拟启发的深度学习模型。
局限性
如引用的观点：“所有模型都是错误的，但部分是有用的”，神经模拟需在简化与真实性间平衡。此外，其英文对应术语为“neural simulation”或“neuron simulation”（）。

该领域正结合计算神经科学、高性能计算等技术发展，未来可能推动脑机接口等突破性应用。