机构名称：
¥ 1.0
大脑微电路和区域的生物学现实模型的发展构成了计算神经科学中非常相关的主题。此类模型的主要挑战之一是不同尺度之间的通过，从显微镜（细胞）到中索（MicroCircuit）和Macroscale（区域或全脑级别），同时在同时限制对计算资源的需求的同时。在本文中，我们引入了海马CA1的多尺度建模框架，这是大脑的一个区域，在学习，记忆合并和导航等功能中起关键作用。我们的建模框架从单个单元格到宏观尺度，并利用本文中引入的新型CA1的平均场模型来弥合微型和宏观尺度之间的间隙。我们测试和验证模型
