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在人脑中实现树状信号处理对于时空神经形态工程具有重要意义。在这里，研究者提出了一种具有多通道通信的离子树突器件，即使在80 mV的超低动作电位下也可以实现突触行为。
该装置不仅可以模拟轴突一对一的信息传递，还可以实现树突的多对一调制模式。通过两个突触前的调节，巴甫洛夫的狗条件反射实验学习成功。此外，该装置还可以通过三个前突触的共调制来模拟生物突触竞争和突触合作现象，这对于人工神经网络（ANN）的实现至关重要。
最后，进一步构建人工神经网络，实现时尚图案的高效、抗干扰识别。通过引入协作设备，可以改进突触权重更新，以在神经形态计算中获得更高的线性度和更大的动态调节范围，从而获得更高的识别精度和效率。这种人工树状器件在处理更复杂的信息和构建更多功能的ANN系统方面具有巨大的应用前景。
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