神經模拟英文解釋翻譯、神經模拟的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 neuron simulation

分詞翻譯：

神經的英語翻譯：

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

模拟的英語翻譯：

imitate; simulate; simulation
【計】 A; analog; analogy; breadboarding; imitator; modeling; simulation
【化】 simulation
【醫】 mimesis; mimicry; mimosis
【經】 simulation

專業解析

神經模拟（Shénjīng Mónǐ），在漢英詞典中的核心釋義為Neural Simulation 或Neuromimetic Emulation。它指代一種通過數學模型、計算機程式或專用電子電路來模仿生物神經系統（特别是大腦神經元及其網絡）的結構、功能或信息處理機制的技術或方法領域。

其詳細含義可從以下層面理解：

核心目标與本質：
- 模仿生物神經過程：神經模拟的核心在于嘗試複制或模拟生物神經元如何接收信號（輸入）、進行内部計算（整合與非線性處理）、産生輸出信號（如發放動作電位）以及神經元之間如何通過突觸連接形成網絡并實現信息傳遞、學習和記憶等功能。
- 理解與工程應用：其目标具有雙重性：一是作為科學研究工具，幫助神經科學家理解大腦複雜的工作原理；二是作為工程技術途徑，為開發新型計算架構（神經形态計算）、人工智能算法（受神經啟發的模型）和腦機接口等提供基礎。
關鍵組成部分：
- 神經元模型：這是基礎構建塊。模型複雜度各異，從簡單的“整合發放模型”到包含複雜離子通道動力學的詳細生物物理模型。模型定義了單個計算單元如何響應輸入。
- 網絡拓撲：定義神經元之間的連接方式（如前饋、循環、隨機連接等）以及連接的強度（突觸權重）。
- 突觸可塑性規則：模拟學習過程的關鍵機制，如赫布學習（Hebbian Learning）、脈沖時序依賴可塑性等，允許網絡根據活動模式調整連接強度。
- 輸入/輸出接口：将模拟的神經系統與現實世界的數據（如感官輸入）或其他計算系統連接起來。
主要類型與層次：
- 軟件模拟：在通用計算機或超級計算機上運行的程式，模拟神經元和網絡的行為。靈活性高，可模拟大規模網絡和複雜模型。
- 硬件模拟：使用專用集成電路或現場可編程門陣列構建物理電路，其元件（如晶體管）被設計來直接模拟神經元的電學特性（如膜電容、電阻）。旨在實現更高的能效和速度，接近生物實時處理。
- 抽象層次：模拟可以在不同的生物細節層次上進行：
  - 生物物理層次：高度詳細，模拟離子通道、神經遞質釋放等。
  - 現象學層次：關注神經元的輸入-輸出行為（如脈沖發放模式），而非底層生物物理細節。
  - 功能性層次：關注網絡層面的計算功能（如模式識别、決策），神經元模型可能被高度簡化。
應用領域：
- 神經科學研究：測試神經科學理論，預測實驗結果，理解神經系統疾病機制。
- 人工智能：為深度學習等算法提供生物靈感，開發脈沖神經網絡等新型AI模型。
- 神經形态工程：設計新一代計算機芯片，其架構直接受大腦啟發，具有高并行、低功耗、實時處理等潛在優勢。
- 腦機接口：理解神經編碼，設計更好的解碼算法。
- 機器人學：為機器人提供更自適應、魯棒的控制系統。

權威參考來源：

Scholarpedia - Neural Simulation: 提供對神經模拟概念、方法和應用的學術性概述。
Nature Reviews Neuroscience: 經常發表關于神經模拟在理解大腦功能和疾病方面應用的綜述文章。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems / IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems: 頂級期刊，涵蓋神經模拟的理論、算法、硬件實現及其在工程和生物醫學中的應用。
Human Brain Project (HBP): 大型歐洲研究計劃，其核心目标之一就是通過多尺度的神經模拟來理解人腦。
Neuromorphic Engineering Wiki: 提供關于神經形态硬件（神經模拟的物理實現）的詳細信息。

網絡擴展解釋

神經模拟（Neural Simulation）是指通過計算機模型或數學方法模拟神經系統（尤其是大腦）的結構和功能，以研究其工作機制或開發相關應用的技術。以下是詳細解釋：

核心定義
神經模拟主要關注對神經元、神經網絡或整個腦區的生物學機制進行建模。例如，通過模拟離子通道活動、突觸傳遞等微觀過程，或腦區間的宏觀功能連接，幫助科學家理解認知、記憶等複雜功能的生物學基礎。
建模層次
- 生物學細節導向：包含神經元形态、電生理特性等精細特征，如Hodgkin-Huxley模型。
- 抽象功能導向：忽略部分生物細節，側重信息處理機制（如人工神經網絡），常用于人工智能領域。
應用領域
- 神經科學研究：驗證神經科學理論（如癫痫發作機制）。
- 醫學：藥物作用預測或腦疾病模拟。
- 人工智能：受神經模拟啟發的深度學習模型。
局限性
如引用的觀點：“所有模型都是錯誤的，但部分是有用的”，神經模拟需在簡化與真實性間平衡。此外，其英文對應術語為“neural simulation”或“neuron simulation”（）。

該領域正結合計算神經科學、高性能計算等技術發展，未來可能推動腦機接口等突破性應用。