模拟计算

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2020年12月2日机构名称:

模拟计算和表示形式

图3：一个机械系统，该机械系统由质量M组成，该机械系统通过弹簧（带有弹簧k），摩擦（b）连接到墙壁，并在其左侧施加力（y）。

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2020年9月30日机构名称:

从单处理器到超级计算机，传统计算系统的有效载荷性能已达到自然所能承受的极限。应对“大数据”（基于或由人工智能辅助）的需求日益增长，人们对更全面地了解大脑运作的兴趣也刺激了人们努力用廉价的传统组件构建模拟生物的计算系统，并构建不同的（“神经形态”）计算系统。一方面，这些系统需要异常多的处理器，这会带来性能限制和非线性扩展。另一方面，神经元操作与传统工作负载截然不同。传统计算（包括其数学背景和物理实现）基于假设即时交互，而生物神经元系统具有“时空”行为，尽管传导时间在神经网络功能的计算模型中通常被忽略。单是这种差异就使得在技术实现中模仿生物行为变得困难。此外，计算领域的最新问题也引起了人们的注意，即时间行为也是计算系统的普遍特征。它们对生物和技术系统的一些影响已经引起人们的注意。然而，这些问题的处理是不完整/不恰当的。引入基于明可夫斯基变换的时间逻辑，可以定量地洞察这两种计算系统的运行，此外还可以自然地解释几十年前的经验现象。如果不正确考虑它们的时间行为，就不可能有效地实现生物神经系统，也不可能真正模仿生物神经系统。

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2020年8月24日机构名称:

模拟计算生物学模型，而不是...

摘要模型的创建和分析对于所有科学学科都是不可或缺的，并且建模被认为是本科生物学教育的核心能力。了解建模活动如何支持学生神经表现的变化仍然存在差距。本研究的目的是评估模拟模型对生物系统推理时的行为准确性和神经反应模式的影响。在简短的教程中，学生（n = 30）模拟了计算机模型或阅读基因调节系统的专家分析。随后，在响应系统特定的问题和有关建模概念的系统特定问题的问题时进行了功能磁共振成像。尽管组显示出相似的行为准确性，但在系统特定任务和系统总决赛期间，模拟组显示的激活水平比在系统特定的任务以及后岛和后岛和扣带回的过程中显示出更高的激活水平。学生在系统特定的任务中的不适时准确性与独立于教学组的前额叶前脑活动相关。的发现突出了神经IM老化方法的灵敏度，以识别在行为层面上可能无法明显的表示形式变化。这项工作为研究的基础奠定了基础，该研究是关于在推理生物逻辑现象时如何影响学生参与的神经网络的基础。

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