Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) Online kf8

KF8 (Kindle Format 8), Amazon tarafından geliştirilen ve Mobipocket tabanlı bir formattır. Şirket bu formatta çok iyi çalıştı. Bu format bu şirket tarafından üretilen tüm elektronik cihazlar tarafından desteklendiğinden, bu şaşırtıcı değildir. Bu cihazlardan birine Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) indirebilirsiniz. KF8 ile çizgi roman ve bilim kurgudan ansiklopedilere ve yazarın Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) anılarına kadar her türden renkli ve zengin kompozisyonlu dijital kitaplar oluşturabilirsiniz. Biçim, sabit düzen, kenar çubukları, CSS3 biçimlendirme, belirtme çizgileri, SVG grafikleri, iç içe geçmiş tablolar dahil olmak üzere 150'den fazla farklı biçimlendirme öğesine sahiptir. Bu, bu biçimi diğer mobil cihaz markalarının kullanımı için cazip hale getirir. KF8'in yeteneklerine harika bir örnek, Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) Amir Zjajo (editor) & Rene van Leuken (editor) bir kitapta açılır metin kullanma yeteneğidir. Bu araç, kitap içeriğinin dinamik bileşenini sembolize eder. Kindle Panel Görünümü modu da sağlanmıştır, bu sayede Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) kitabının resimlerini yüksek çözünürlüklü grafiklerle görüntüleyebilirsiniz. Bu çizgi roman severler ya da çocuk kurgu okurları için çok yararlı bir araçtır. Özellikle günümüzde, dijital teknolojinin gelişmede geniş çapta ilerlediği zaman. Enfes bir tasarıma sahip mutfak ve diğer kitaplar için yazı tiplerini gömmek, arka plan resimlerine metin yerleştirmek, dili harfleri, dipnotları ve kenar çubuklarını kullanmak mümkündür. Formatın yaratıcıları daha az renkli, ancak daha yararlı türleri unutmadı. Ansiklopediler ve teknik literatür için çok uygun araçlar vardır. SVG, CSS3, iç içe tablolar ve dolgulu metin çerçeveleri hakkında konuşuyoruz. Herhangi bir okuyucu, ister bilim adamı ister mühendis olsun, Kindle Format 8 formatının bu özelliklerini takdir edecektir. Kindle kitap formatının geçen yıldan beri HTML5 ses ve video etiketlerinin yanı sıra geçerli tüm HTML4 etiketlerini desteklediğini ekliyoruz. Diğer üreticilerin bazı e-kitapları, desteklenenler listesinde KF8'i içerir, ancak onlarla her zaman doğru çalışmazlar. Bu, bu biçimin önemli bir eksi. Ancak gelecekte böyle bir sorun olmayacağından ve Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems (River Publishers Series in Circuits and Systems) KF8'in tüm elektronik kitap üreticilerine genişletileceğinden eminiz.

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.