无需大量神经元，用神经形态机器人玩桌上足球，讲求速度与准确率

慢速且很准确。速度是至关极其重要的，因为Smalltalk借鉴式需前头相一号机归因于的时间敏感性统计数据，每个意外事件才可一些小而直观的算出。虽然这个系统不会对老练的罚篮球员构成预想的严重威胁，但该局域网追踪之前可以阻挡对方的罚球，而进罚球投球仍是一项刚刚进行的管理工作。

应以，剖面自学可以执行者十分相似的操作，但它需详细信息整个图片，并对局域网的每一层执行者更多倍数的算出。这不大部分比该系统采用的统计数据多得多，而且还有助于将Smalltalk（event-driven）的输出转换回帧。

现今，ICNS 的借鉴式基于记录的意外事件统计数据应用软件培训，采用了一种性状最优解借鉴式，既可以自学罚球的外观，也可以很好地估计它再一的一段距离。该借鉴式自学如何从统计数据本身里识别罚球，而不是通过任何区块。此外，借鉴式还从罚球的实际正向移动方式里自学，而不是基于对罚球的正向移动考虑到，这一点很关键。

下一步，ICNS 将把基于应用软件培训的自学迁移到实时应用软件自学，让局域网在RPG进行里不断自学和适应环境。这或许有助于对系统其培训所在的特定柜子的精确度。

这种Smalltalk借鉴式是采用振幅神经共通点硬锥体（neuromorphic hardware）管理工作的借鉴式的里间两步。现今已有一些曾受脑干借鉴的执行者缓冲器，包括英特尔的类脑芯片 Loihi、世界性首家神经共通点执行者缓冲器商业的产品 BrainChip 的 Akida，它们将接收者区块为振幅序列，并与基于意外事件的感测缓冲器自然环境契合。一旦有了安定的振幅借鉴式，神经共通点算出就将取得更多的发展。

最后，ICNS 团队说明，在所设计人造人听音乐保龄球足罚球时，他们专注于降低生产并开源整个工程项目。

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