neural

英 /ˈnjʊərəl/美 /ˈnʊrəl/

adj. 形容词

神经的;神经系统的

含义详解

neural 的核心含义是“神经的”,指与神经或神经系统有关的事物。本义为解剖学和生理学上的“神经的”,如 neural tissue(神经组织)、neural pathway(神经通路)。引申义为“神经系统的”,指整个神经系统相关的过程或功能,如 neural activity(神经活动)。在现代科技中,进一步引申为“模拟神经网络的”,如 neural network(神经网络)和 neural computing(神经计算),强调模仿生物神经系统的信息处理方式。各义项一脉相承,从具体解剖结构到抽象功能,再到技术应用。

词源解析

neural 源自希腊语 neuron(神经),加上形容词后缀 -al(属于…的),构成“属于神经的”之意。neuron 本身源于希腊语 neura(腱、筋),后转义为神经。记忆时可拆解为 neuron(神经元)+ -al(形容词后缀),理解为“神经元的”,进而扩展为“神经的”。该词与 neuro-(神经)前缀相关,如 neurology(神经学)、neurotransmitter(神经递质)。

使用场景

neural 主要出现在学术写作和科技领域,尤其是神经科学、医学、心理学和人工智能。在学术论文中,它常与具体术语搭配,如 neural circuit(神经回路)、neural development(神经发育),语气正式、精确。在医学文献中,用于描述神经系统疾病,如 neural damage(神经损伤)。在科技报道中,常见于神经网络相关话题,如 neural network(神经网络),语气中性。在日常口语中极少使用,若使用也多为技术讨论。在商务邮件中,可能出现在人工智能产品介绍中,如 neural processing unit(神经处理单元),语气专业。

用法须知

neural 是形容词,无比较级和最高级,通常作定语修饰名词,如 neural signals(神经信号)。也可作表语,如“The response is neural.”(该反应是神经性的)。常见句型为“neural + 名词”或“be neural to/for”,但后者较少见。易错点:不要与 neutral(中性的)混淆,两者拼写相近但含义完全不同。neural 不可作名词,若需名词可用 neuron(神经元)或 neural network(神经网络)。

近义辨析

neural 与 neuronal 都指“神经的”,但 neuronal 更强调“神经元的”,特指与神经元细胞相关,如 neuronal activity(神经元活动);而 neural 更宽泛,可指整个神经系统。neuro- 作为前缀,如 neurophysiological(神经生理学的),更专业。在人工智能领域,neural 常用于 neural network,而 neuronal 不用于此。因此,当泛指神经系统时用 neural,特指神经元时用 neuronal。

使用提示

neural 为中性术语,无褒贬色彩,语域较高,属科技类正式用语。常见误用包括:与 neutral 混淆,拼写错误;在非技术语境中随意使用,显得不自然;在口语中过度使用,可能被认为做作。此外,neural 在人工智能语境中常与“学习”组合,如 neural learning,但需注意与“神经学习”的区分,避免歧义。

常见搭配

  • neural network神经网络
  • neural activity神经活动
  • neural pathway神经通路
  • neural tissue神经组织
  • neural signal神经信号
  • neural development神经发育
  • neural processing神经处理

用法示例

  1. The neural pathways in the brain are complex and interconnected.大脑中的神经通路复杂且相互连接。
  2. Neural activity can be measured using functional magnetic resonance imaging.神经活动可以通过功能性磁共振成像来测量。
  3. The company is developing a neural processing unit for faster AI computing.该公司正在开发一种神经处理单元,以实现更快的人工智能计算。
  4. Damage to neural tissue can result in loss of motor function.神经组织的损伤可能导致运动功能丧失。
  5. Deep learning relies on artificial neural networks with many layers.深度学习依赖于具有多层的神经网络。