主要观点总结
我国科学家在类脑计算领域取得重要进展，提出了新型类脑神经元模型构建方法。该模型借鉴大脑神经元的复杂动力学特性，通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性。该模型在处理复杂任务时表现出有效性和可靠性，并且能提高计算资源的利用效率，减少内存和计算时间的使用。这一成果为有效利用神经科学发展人工智能提供了新的案例。
关键观点总结
关键观点1: 类脑神经元模型的重要进展
研究团队提出新型类脑神经元模型构建方法，借鉴大脑神经元的复杂动力学特性。
关键观点2: 内生复杂性模型的优点
该模型能提高计算资源的利用效率，减少内存和计算时间的使用，整体提高运算效率。
关键观点3: 成果的意义
这项研究成果改善了传统模型在计算资源消耗增大的问题，为有效利用神经科学发展人工智能提供了新案例。
文章预览
我国科学家在类脑计算领域取得重要进展！ 8月16日，《自然·计算科学》在线发表了一项类脑计算领域的重要进展。借鉴大脑神经元复杂动力学特性，中国科学院自动化研究所李国齐研究员、徐波研究员团队联合清华大学、北京大学的科研人员，提出了新型类脑神经元模型构建方法。 研究团队通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性，从而设计出“基于内生复杂性”的类脑神经元模型。实验结果验证了内生复杂性模型在处理复杂任务时的有效性和可靠性。 更重要的是，该模型对计算资源的利用效率更高，同时还显著减少了内存和计算时间的使用，从而提高了整体的运算效率。 这项研究成果改善了传统模型向外拓展规模带来计算资源消耗增大问题，为有效利用神经科学发展人工智能提供了新案例。 （更多国际新闻，参见《参考消息》数字报，
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