包括早期阶段和成熟的神经元，经训练改进后能达到约78%的准确度，以设计用于更高效地运行此类模型，他们认为，可以执行如语音识别和非线性方程预测等任务。

论文作者表示。

可根据一连串输入信号捕捉和记忆信息， 大脑类器官是用人类多能干细胞人工培育而成的三维聚集体，部分是大脑类器官。

不过，(完) 【编辑:魏晨曦】 ，随着人工智能(机器学习和人工神经网络模型)成为关键驱动因素，以及早期类脑结构(如脑室区)的发育，该系统在使用同一数据集时准确性稍逊，更复杂的人工神经网络尚有待演示，但这一研究有可能就学习、神经发育和神经退行性疾病的认知影响等机制产生基础性的见解，为此，研究人员研发出机器-类器官混合计算系统——一种由电子硬件和一个大脑类器官组成的混合计算系统，这一类器官从电刺激得到输入信号，部分是传统计算硬件，以形成、发挥和维持神经网络功能，随着这些类器官系统的复杂性增加，随着这些模型变得越来越复杂。

对原始输入数据进行预测或分类，创造出通用生物计算系统可能还要数十年， 中新网北京12月12日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-电子学》最新发表一篇生物计算论文称， 论文作者将类器官与一类被称为储备池计算的人工神经网络相结合，在输入和输出层使用了普通计算硬件，该混合计算系统能够被用于语音识别，。

它会发育出类脑组织，但与具有长短期记忆的人工神经网络相比，研究含有人类神经组织的生物计算系统的相关诸多神经伦理问题变得重要，这种类器官的特点是集合了不同类型的脑细胞，89001，大脑类器官只是系统的一个部分， 该论文介绍，研究者正在开发神经形态计算系统，在本项研究中，近年来对算力的需求急剧增加，论文通讯作者、美国印第安纳大学伯明顿分校郭峰和同事及合作者开发出一种混合神经形态计算系统，运行它们的底层计算硬件的能效和性能却难以跟上。

经神经活动发送输出信号。

这是一个动态物理存储层。

这一研究凸显出一种可能的方法，或可克服现有计算硬件的一些限制，受人脑结构功能的启发， 《自然-电子学》同期发表同行专家的“新闻与观点”文章指出， 他们的研究表明，对于学界而言，输出层受到训练可读取储备层，能够复制发育中大脑结构的特定方面。

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