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摘要
根据人脑神经元的结构和动作电位信号产生的主要工作原理,对人工神经元器件在人工智能计算系统中的应用优势进行了简单介绍,重点阐述了Mc Culloch-Pitts(M-P)、Hodgkin-Huxley (H-H)和Leaky-Integrate-and-Fire (LIF)三种典型的神经元理论模型及其在人工智能计算方面的优点和缺点,并对国内外研究的人工神经元器件的不同工作原理、结构、关键材料和性能等分别进行了详细介绍,总结了近年来报道的电阻型、电容型和电化学型三类典型人工神经元器件的研究进展。最后,对现有人工神经元器件的研究现状和不足之处进行了论述,展望了该领域未来研究和应用的发展方向。
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