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第 28 届年度计算神经科学会议 CNS ∗ 2019 于 2019 年 7 月 13 日至 17 日在巴塞罗那举行。会议涵盖了各种各样的研究主题，欢迎来自世界各地的参与者，主题演讲包括 Ed Bullmore 教授的“大脑网络、青少年和精神分裂症”，Kenji Doya 教授的“心理模拟的神经回路”，Maria Sanchez-Vives 教授的“一个网络，多种状态：改变大脑皮层的兴奋性”，以及 Ila Fiete 教授的“灵活记忆和导航的神经回路”。本研究主题“计算神经科学进展”包含会议上介绍和讨论的一些前沿计算神经科学研究。与 CNS ∗ 2019 一样，本研究主题中的文章反映了计算神经科学研究的多样性和丰富性，从亚细胞尺度扩展到网络、从生物细节扩展到计算机技术、从计算方法扩展到大脑理论。在亚神经元层面，在“ROOTS：一种生成生物学上真实的皮质轴突的算法及其在电化学建模中的应用”中，Bingham 等人开发了用于构建更精确计算模型的计算方法，扩展了生成方法生成高度分支的皮质轴突末端树突的神经元形态的能力。在类似的领域，在“血清素轴突作为分数布朗运动路径：对区域密度自组织的洞察”中，Janušonis 等人描述了基于反射分数布朗运动的计算模型如何生成稳态分布，以近似于实验观察到的物理脑切片中的血清素纤维分布。 Gontier 和 Pfister 在《二项式突触的可识别性》一文中扩展了模型原理，引入了统计模型在实际中可识别的定义，并将这一概念应用于突触模型。Felton 等人在《评估 Ih 电导对模型锥体神经元中跨频耦合的影响》一文中分析了超极化激活混合阳离子电流 (Ih) 在跨频耦合动态现象中的作用。同样，Mergenthal 等人在《胆碱能调节 CA1 锥体细胞活动的计算模型》中提出了一种锥体细胞计算模型，其中包含前所未有的细节
社论：计算神经科学的进展
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