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以將這個模型與自適應權重調整演算法結合起來，讓系統在計算時動態選擇最優路徑。這樣不僅可以減少處理器的負荷，還能顯著降低功耗。我會在模擬環境下對這種組合進行測試，看看它的效果。”
張博凱接著說道：“這個突觸動態加權模型的靈感，部分來自於我們對大腦突觸可塑性的理解。科學家已經發現，大腦中神經元之間的突觸連線會隨著神經元的活動頻率而動態變化，這種可塑性正是學習和記憶的基礎。近年來，多個研究團隊在這一領域取得了突破性進展。
例如，2032 年，神經科學家邁克爾·哈羅德（Michael Harold）在《自然神經科學》（Nature Neuroscience）期刊上發表了一篇題為《動態突觸權重調整及其在大腦學習中的作用》（Dynamic Synaptic Weight Adjustment and Its Role in Brain Learning）的論文。他的研究揭示了神經元之間的突觸連線會根據活動頻率和訊號強度進行自我調節，這一機制對大腦的學習和記憶過程至關重要。當時，整個科學界都為之轟動，無數的研究團隊紛紛跟進，試圖在這個基礎上拓展更多的應用。
同年，數學家艾米麗·卡特（Emily Carter）在《應用數學通訊》（Journal of Applied Mathematics）上發表了《基於突觸可塑性的動態神經網路建模》（Modeling Dynamic Neural Networks Based on Synaptic Plasticity）。她的研究從數學角度分析了突觸可塑性對神經網路計算效率的影響，提出了一種新的動態加權演算法，能夠自適應地調整網路中各節點的權重，從而顯著提升計算效率。她的論文一經發表，就引起了數學界和電腦科學界的廣泛關注，成為了後續研究的重要基石。
此外，2040 年，物理學家亞歷山大·維寧斯基（Alexander Vininsky）在《物理評論快報》（Physical Review Letters）上發表了一篇名為《神經突觸的量子動力學與計算最佳化》（Quantum Dynamics of Neural Synapses and Computational Optimization）的論文，探討了突觸連線的量子效應對神經網路運算的潛在影響。他提出了一種結合量子力學與突觸可塑性的全新計算模型，
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