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研究显示，对于许多问题，特别是输入数据条件较差且计算可相对指定的问题，生物解决方案比数字方法高出数个数量级。这种优势主要归因于使用基本的物理现象作为计算原语，以及通过模拟信号的相对值而非数字信号的绝对值来表示信息。这种方法需要采用自适应技术来减轻组件差异的影响。这种适应性自然导致系统能够学习其环境。大规模自适应模拟系统对组件退化和故障的鲁棒性优于传统系统，并且功耗远低于传统系统。因此，自适应模拟技术有望充分利用晶圆级硅制造的全部潜力。
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Carver Mead (Mon,) 研究了这个问题。
www.synapsesocial.com/papers/69d81739ba18484428d18679 — DOI: https://doi.org/10.1109/5.58356
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Carver Mead
Proceedings of the IEEE
California Institute of Technology
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