Zobrazeno 1 - 10
of 183
pro vyhledávání: '"Hodgkin-Huxley neurons"'
Publikováno v:
Frontiers in Physics, Vol 10 (2022)
An important question in computational neuroscience is how to improve the efficacy of deep brain stimulation by extracting information from the underlying connectivity structure. Recent studies also highlight the relation of structural and functional
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f83e38a9db064be39ae7512d58497e8a
Publikováno v:
Frontiers in Neuroinformatics, Vol 14 (2020)
Accurate simulations of brain structures is a major problem in neuroscience. Many works are dedicated to design better models or to develop more efficient simulation schemes. In this paper, we propose a hybrid simulation scheme that combines time-ste
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c5ca9b3b730446dd84212cc0e0f21699
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Borisenok, Sergey
Publikováno v:
Cybernetics and Physics. :7-12
© 2022, Institute for Problems in Mechanical Engineering, Russian Academy of Sciences. All rights reserved.The problem of detection and the following suppression of epileptiform dynamics in artificial neural networks (ANN) still is a hot topic in mo
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Neuroinformatics
Frontiers in Neuroinformatics, Frontiers, 2020, 14, pp.14. ⟨10.3389/fninf.2020.522000⟩
Frontiers in Neuroinformatics, Vol 14 (2020)
Frontiers in Neuroinformatics, 2020, 14, pp.14. ⟨10.3389/fninf.2020.522000⟩
Frontiers in Neuroinformatics, Frontiers, 2020, 14, pp.14. ⟨10.3389/fninf.2020.522000⟩
Frontiers in Neuroinformatics, Vol 14 (2020)
Frontiers in Neuroinformatics, 2020, 14, pp.14. ⟨10.3389/fninf.2020.522000⟩
International audience; Accurate simulations of brain structures is a major problem in neuroscience. Many works are dedicated to design better models or to develop more efficient simulation schemes. In this paper, we propose a hybrid simulation schem
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::fc56753917492d824413874bd7f352e6
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03041616/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03041616/document
Publikováno v:
Journal of Mathematical Biology
Journal of Mathematical Biology, Springer Verlag (Germany), 2019, ⟨10.1007/s00285-019-01326-7⟩
Journal of Mathematical Biology, 2019, ⟨10.1007/s00285-019-01326-7⟩
International Conference on Mathematical NeuroScience 2018
International Conference on Mathematical NeuroScience 2018, Jun 2018, Juan-les-Pins, France
Journal of Mathematical Biology, Springer Verlag (Germany), 2019, ⟨10.1007/s00285-019-01326-7⟩
Journal of Mathematical Biology, 2019, ⟨10.1007/s00285-019-01326-7⟩
International Conference on Mathematical NeuroScience 2018
International Conference on Mathematical NeuroScience 2018, Jun 2018, Juan-les-Pins, France
In this work we are interested in a mathematical model for the collective behavior of a fully connected network of finitely many neurons when their number and when time go to infinity. We assume that every neuron follows a stochastic version of the H
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::42f96d371ad78118290175fb9947102f
https://hal.inria.fr/hal-01678710
https://hal.inria.fr/hal-01678710