Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) - Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) epub indir Online

Uluslararası Dijital Yayıncılık Forumu (ePub, “ipab” olarak telaffuz edilir), Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) adlı kitabın Dijital Yayınları Tartışma Forumu ile bağlantılı olarak oluşturulan extension.epub ile birlikte, çeşitlerin elektronik yayınlanması için bir düzendir. Düzen, dijital dergiyi tek bir dosyaya dağıtır ve yayınlar, bu da elektronik yayınlar ePub ile uygun yazılım ve donanımın yanı sıra Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) içindeki diğer birkaç dergiyi kullanmayı mümkün kılar. Normal bir kitap Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems). EPub HTML 5'i ifade eder, stil oldukça karmaşıktır, ancak kolayca indirebilirsiniz. İki sistem - bu, HTML 5'i destekleyen minimum miktardır ve aslında, birbirine uymaz (iBooks ve Android), ayrıca HTML'nin bir kısmını destekleyen çok sayıda eski telefonun yanı sıra limitleri ve yanlışlıkları. EPub'ın sınırlamaları arasında - yazarın Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) adlı kitabının Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) küçük HTML belgelerine bölünmesi gerekecektir. Büyük belgeler içeren cihazlar kolay çalışmayabilir. Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) etkileşimli medya nesneleri ve dönüştürücü öğelerinin yenilenmiş tasarımı kolayca korunmaz. Epub ayrıca html verilerinin yanı sıra, içerikte kullanılan öğeleri içeren bir metin mesajına da sahiptir - grafikler, stiller, el yazmaları, yazı tipleri. Tüm bunları Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) kitabında ücretsiz olarak indirebilirsiniz. HTML, CSS, vb. İçin belirli "ekler" veya "kısıtlamalar" Epub belirtmez. İnternet çok fazla dinamik içerik barındırıyor ve pek çok kitabın içeriği değişiyor ya da bozuluyor. Sitemizde, Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) yazarının Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) kitabı orijinal, saf haliyle sunulmaktadır. Epub düzeni basitlik, üretilebilirlik, açıklık ve ayrı DRM bakımıdır. Bu stil, Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) kılavuzuna elektronik biçimde rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Birçok uygulama indirmek için Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) EPub'u ücretsiz görüntülemenizi sağlar. Bu tarzda epub Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) aslında bir belge olarak dağıtılır.

Simulation of brain neurons in real-time using biophysically-meaningful models is a pre-requisite for comprehensive understanding of how neurons process information and communicate with each other, in effect efficiently complementing in-vivo experiments. In spiking neural networks (SNNs), propagated information is not just encoded by the firing rate of each neuron in the network, as in artificial neural networks (ANNs), but, in addition, by amplitude, spike-train patterns, and the transfer rate. The high level of realism of SNNs and more significant computational and analytic capabilities in comparison with ANNs, however, limit the size of the realized networks. Consequently, the main challenge in building complex and biophysically-accurate SNNs is largely posed by the high computational and data transfer demands. Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems presents novel real-time, reconfigurable, multi-chip SNN system architecture based on localized communication, which effectively reduces the communication cost to a linear growth. The system use double floating-point arithmetic for the most biologically accurate cell behavior simulation, and is flexible enough to offer an easy implementation of various neuron network topologies, cell communication schemes, as well as models and kinds of cells. The system offers a high run-time configurability, which reduces the need for resynthesizing the system. In addition, the simulator features configurable on- and off-chip communication latencies as well as neuron calculation latencies. All parts of the system are generated automatically based on the neuron interconnection scheme in use. The simulator allows exploration of different system configurations, e.g. the interconnection scheme between the neurons, the intracellular concentration of different chemical compounds (ions), which affect how action potentials are initiated and propagate.