Neuro-Hodgkin-Huxley 计算神经科学：霍奇金-赫克斯利（Hodgkin-Huxley）神经突增模型 对Hodgkin-Huxley神经元微分方程系统进行数值建模 可视化以下各项之间的关系： 时间 外部电流（不同类型，幅度，频率） 点火频率 钾（K）/钠（Na）电容电流 K / Na独立电压 钾/钠内部状态 钾/钠 充电（电流的积分） 磁通量（电压的积分） 实验和探索： 尖峰射击条件 带限白噪声对发射频率的影响 非线性振荡模式 K和Na通道之间的差异

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matlab的欧拉方法代码神经复合体 （课程于2019年Spring举行） 本课程旨在了解通过计算机模拟的不同数值模型在大脑神经元之间传递信号的过程，从而导致决策，记忆和学习。 用MATLAB编写的代码。 练习： 单神经元模型 PS4：使用欧拉方法对积分和发射模型进行编码，以近似估算不同的电流I。 神经网络 PS5：对环形网络的活动进行编码（具有连接），该网络提供正反馈以关闭神经元，而负反馈则向较远的神经元提供反馈。 然后提供一个输入，该输入也取决于每个神经元的方向。 最后，测试有无连接时输入方向的变化如何影响神经元活动。 PS6（提供的大量代码）：模拟神经网络中神经元的活动，其激发速率具有不同的均值和标准差。 突触重量和神经元数量之间的关系是从理想行为的平均值（低）和SD（高）得出的。 学习与记忆 PS7（a）：Bienenstock-Cooper-Munro（BCM）学习规则的实现，给定在每次模拟开始时随机选择的两种输入模式。 PS7（b）：在两个神经元之间执行尖峰时序相关可塑性（STDP），其中重量变化取决于与突触前神经元尖峰的时间差。 PS8：实现感知器以根据体重变化学习模式。

本研究利用神经网络深度学习的算法研究不同级别文本的语言特征，进而构建自动评分的评分量表及机制

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Neuro NRO加密货币旨在支持机器学习任务，大数据和神经网络的解决方案。 Neuro是一个科学技术项目，它将受此想法启发的科学家，工程师和程序员联合起来，打造出更大，更漂亮，更明亮的产品。 从工作的第一阶段开始，我们将致力于神经网络的新架构和算法的开发。 毫无疑问，总有一天，我们将参加一年一度的ImageNet挑战赛，与GoogLeNet Inception和Microsoft ResNet等巨头竞争。 在工作的进一步阶段，我们调整神经网络以计算蛋白质环境中的分子相互作用。 我们的系统将帮助寻找用于治疗癌症，阿尔茨海默氏病和其他现代医学严重问题的新型药物。 我们计划为提高人类预期寿命做出重大贡献。

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