本文探讨了储备计算（RC）在时间信号处理中的应用，提出了新的储层计算模型欧拉状态网络（EuSN），并展示其在长期记忆任务和时间序列分类中的优越性能。研究表明，EuSN在计算效率和能源消耗上显著优于传统模型，并提供了对RNN储层系统的统一强普适性分析，强调其在混沌时间序列预测中的高性能。

储备计算（RC）是一种利用随机连接神经元处理时间信号的递归神经网络，兼具丰富动力学、线性可分性和记忆能力，涉及机器学习、物理、生物及神经科学。本文综述其模型、应用与脑机制建模，涵盖物理实现、编码框架统一及与认知神经科学和进化的互动，并介绍多项最新研究进展。

储备计算是一种递归神经网络，可用于处理时间信号，具有丰富的动力学、线性可分性和记忆能力。本文综合回顾了RC的发展，包括模型、应用和脑机制的建模，并提供了新视角。