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。

综述了Hamilton神经网络与量子Hamilton学习进展，涵盖可加性模型、贝叶斯在线学习、非可分辛网络、辛自编码器等方法，用于从数据回归向量场、诊断量子噪声、预测混沌系统，并实现长期稳定与低复杂度。