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在计算神经科学中，脑微电路和区域的生物学现实模型的发展是一个非常相关的主题。从基础研究到临床应用，对准确的模块的需求不断增长，该模型融合了局部细胞和网络特异性，能够捕获与给定大脑区域相关的广泛动态和功能。这些模型的主要挑战之一是不同尺度之间的通过，从微观（蜂窝）到中索（MicroCircuit）和Macroscale（区域或全脑级别），同时在同时限制计算资源的需求。解决此问题的一种新颖方法是使用神经元活动的平均场模型来构建大规模的模拟。这为相对较低的计算需求之间的量表之间的通过提供了有效的解决方案，这是由于系统维度的急剧降低而实现的。在本文中，我们引入了海马CA1的多尺度模拟框架，这是大脑的一个区域
海马CA1
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