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以将这个模型与自适应权重调整算法结合起来，让系统在计算时动态选择最优路径。这样不仅可以减少处理器的负荷，还能显着降低功耗。我会在模拟环境下对这种组合进行测试，看看它的效果。”
张博凯接着说道：“这个突触动态加权模型的灵感，部分来自于我们对大脑突触可塑性的理解。科学家已经发现，大脑中神经元之间的突触连接会随着神经元的活动频率而动态变化，这种可塑性正是学习和记忆的基础。近年来，多个研究团队在这一领域取得了突破性进展。
例如，2032 年，神经科学家迈克尔·哈罗德（Michael Harold）在《自然神经科学》（Nature Neuroscience）期刊上发表了一篇题为《动态突触权重调整及其在大脑学习中的作用》（Dynamic Synaptic Weight Adjustment and Its Role in Brain Learning）的论文。他的研究揭示了神经元之间的突触连接会根据活动频率和信号强度进行自我调节，这一机制对大脑的学习和记忆过程至关重要。当时，整个科学界都为之轰动，无数的研究团队纷纷跟进，试图在这个基础上拓展更多的应用。
同年，数学家艾米丽·卡特（Emily Carter）在《应用数学通讯》（Journal of Applied Mathematics）上发表了《基于突触可塑性的动态神经网络建模》（Modeling Dynamic Neural Networks Based on Synaptic Plasticity）。她的研究从数学角度分析了突触可塑性对神经网络计算效率的影响，提出了一种新的动态加权算法，能够自适应地调整网络中各节点的权重，从而显着提升计算效率。她的论文一经发表，就引起了数学界和计算机科学界的广泛关注，成为了后续研究的重要基石。
此外，2040 年，物理学家亚历山大·维宁斯基（Alexander Vininsky）在《物理评论快报》（Physical Review Letters）上发表了一篇名为《神经突触的量子动力学与计算优化》（Quantum Dynamics of Neural Synapses and Computational Optimization）的论文，探讨了突触连接的量子效应对神经网络运算的潜在影响。他提出了一种结合量子力学与突触可塑性的全新计算模型，
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