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Krasovskaya, Sofia, et W. Joseph MacInnes. « Salience Models : A Computational Cognitive Neuroscience Review ». Vision 3, no 4 (25 octobre 2019) : 56. http://dx.doi.org/10.3390/vision3040056.
Texte intégralBisht, Raj Kishor. « Design and Development of Mathematical Models for Computational Neuroscience ». Mathematical Statistician and Engineering Applications 70, no 1 (31 janvier 2021) : 612–20. http://dx.doi.org/10.17762/msea.v70i1.2515.
Texte intégralMartin, Andrea E. « A Compositional Neural Architecture for Language ». Journal of Cognitive Neuroscience 32, no 8 (août 2020) : 1407–27. http://dx.doi.org/10.1162/jocn_a_01552.
Texte intégralChirimuuta, M. « Minimal models and canonical neural computations : the distinctness of computational explanation in neuroscience ». Synthese 191, no 2 (27 novembre 2013) : 127–53. http://dx.doi.org/10.1007/s11229-013-0369-y.
Texte intégralFellous, Jean-Marc, et Christiane Linster. « Computational Models of Neuromodulation ». Neural Computation 10, no 4 (1 mai 1998) : 771–805. http://dx.doi.org/10.1162/089976698300017476.
Texte intégralMigliore, Michele, Thomas M. Morse, Andrew P. Davison, Luis Marenco, Gordon M. Shepherd et Michael L. Hines. « ModelDB : Making Models Publicly Accessible to Support Computational Neuroscience ». Neuroinformatics 1, no 1 (2003) : 135–40. http://dx.doi.org/10.1385/ni:1:1:135.
Texte intégralJiang, Weihang. « Applications of machine learning in neuroscience and inspiration of reinforcement learning for computational neuroscience ». Applied and Computational Engineering 4, no 1 (14 juin 2023) : 473–78. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/4/2023308.
Texte intégralGardner, Justin L., et Elisha P. Merriam. « Population Models, Not Analyses, of Human Neuroscience Measurements ». Annual Review of Vision Science 7, no 1 (15 septembre 2021) : 225–55. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-vision-093019-111124.
Texte intégralGrindrod, Peter, et Desmond J. Higham. « Evolving graphs : dynamical models, inverse problems and propagation ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 466, no 2115 (11 novembre 2009) : 753–70. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2009.0456.
Texte intégralGisiger, T. « Computational models of association cortex ». Current Opinion in Neurobiology 10, no 2 (1 avril 2000) : 250–59. http://dx.doi.org/10.1016/s0959-4388(00)00075-1.
Texte intégralO’Reilly, Randall C., Seth A. Herd et Wolfgang M. Pauli. « Computational models of cognitive control ». Current Opinion in Neurobiology 20, no 2 (avril 2010) : 257–61. http://dx.doi.org/10.1016/j.conb.2010.01.008.
Texte intégralGeffner, Hector. « Computational models of planning ». Wiley Interdisciplinary Reviews : Cognitive Science 4, no 4 (18 mars 2013) : 341–56. http://dx.doi.org/10.1002/wcs.1233.
Texte intégralCharpentier, Caroline J., et John P. O’Doherty. « The application of computational models to social neuroscience : promises and pitfalls ». Social Neuroscience 13, no 6 (12 septembre 2018) : 637–47. http://dx.doi.org/10.1080/17470919.2018.1518834.
Texte intégralPoirazi, Panayiota, et Athanasia Papoutsi. « Illuminating dendritic function with computational models ». Nature Reviews Neuroscience 21, no 6 (11 mai 2020) : 303–21. http://dx.doi.org/10.1038/s41583-020-0301-7.
Texte intégralBazhenov, Maxim, Igor Timofeev, Mircea Steriade et Terrence J. Sejnowski. « Computational Models of Thalamocortical Augmenting Responses ». Journal of Neuroscience 18, no 16 (15 août 1998) : 6444–65. http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.18-16-06444.1998.
Texte intégralGonzalez, Bryan, et Luke J. Chang. « Arbitrating Computational Models of Observational Learning ». Neuron 106, no 4 (mai 2020) : 558–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuron.2020.04.028.
Texte intégralHerd, Seth A., Kai A. Krueger, Trenton E. Kriete, Tsung-Ren Huang, Thomas E. Hazy et Randall C. O'Reilly. « Strategic Cognitive Sequencing : A Computational Cognitive Neuroscience Approach ». Computational Intelligence and Neuroscience 2013 (2013) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2013/149329.
Texte intégralVladusich, Tony. « Towards a computational neuroscience of autism-psychosis spectrum disorders ». Behavioral and Brain Sciences 31, no 3 (juin 2008) : 282–83. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x08004433.
Texte intégralO'Reilly, Randall C. « Generalization in Interactive Networks : The Benefits of Inhibitory Competition and Hebbian Learning ». Neural Computation 13, no 6 (1 juin 2001) : 1199–241. http://dx.doi.org/10.1162/08997660152002834.
Texte intégralPeyser, Alexander, Sandra Diaz Pier, Wouter Klijn, Abigail Morrison et Jochen Triesch. « Editorial : Linking experimental and computational connectomics ». Network Neuroscience 3, no 4 (janvier 2019) : 902–4. http://dx.doi.org/10.1162/netn_e_00108.
Texte intégralDodig-Crnkovic, G. « Natural morphological computation as foundation of learning to learn in humans, other living organisms, and intelligent machines ». Philosophical Problems of Information Technologies and Cyberspace, no 1 (14 juillet 2021) : 4–34. http://dx.doi.org/10.17726/philit.2021.1.1.
Texte intégralDodig-Crnkovic, Gordana. « Natural Morphological Computation as Foundation of Learning to Learn in Humans, Other Living Organisms, and Intelligent Machines ». Philosophies 5, no 3 (1 septembre 2020) : 17. http://dx.doi.org/10.3390/philosophies5030017.
Texte intégralKawato, Mitsuo, et Aurelio Cortese. « From internal models toward metacognitive AI ». Biological Cybernetics 115, no 5 (octobre 2021) : 415–30. http://dx.doi.org/10.1007/s00422-021-00904-7.
Texte intégralLevenstein, Daniel, Veronica A. Alvarez, Asohan Amarasingham, Habiba Azab, Zhe S. Chen, Richard C. Gerkin, Andrea Hasenstaub et al. « On the Role of Theory and Modeling in Neuroscience ». Journal of Neuroscience 43, no 7 (15 février 2023) : 1074–88. http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.1179-22.2022.
Texte intégralYang, Charles. « Computational models of syntactic acquisition ». Wiley Interdisciplinary Reviews : Cognitive Science 3, no 2 (5 décembre 2011) : 205–13. http://dx.doi.org/10.1002/wcs.1154.
Texte intégralPetzschner, Frederike H., Sarah N. Garfinkel, Martin P. Paulus, Christof Koch et Sahib S. Khalsa. « Computational Models of Interoception and Body Regulation ». Trends in Neurosciences 44, no 1 (janvier 2021) : 63–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.tins.2020.09.012.
Texte intégralVoytek, B. « Emergent Basal Ganglia Pathology within Computational Models ». Journal of Neuroscience 26, no 28 (12 juillet 2006) : 7317–18. http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.2255-06.2006.
Texte intégralGluck, Mark A. « Computational models of hippocampal function in memory ». Hippocampus 6, no 6 (1996) : 565–66. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1098-1063(1996)6:6<565 ::aid-hipo1>3.0.co;2-g.
Texte intégralRaffone, Antonino. « Synthetic computational models of selective attention ». Neural Networks 19, no 9 (novembre 2006) : 1458–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2006.09.002.
Texte intégralStabler, Edward P. « Computational models of language processing ». Behavioral and Brain Sciences 9, no 3 (septembre 1986) : 550–51. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x0004704x.
Texte intégralGerstner, Wulfram, Henning Sprekeler et Gustavo Deco. « Theory and Simulation in Neuroscience ». Science 338, no 6103 (4 octobre 2012) : 60–65. http://dx.doi.org/10.1126/science.1227356.
Texte intégralBorisyuk, Roman. « Encyclopedia of computational neuroscience : The end of the second millennium ». Behavioral and Brain Sciences 23, no 4 (août 2000) : 534–35. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00243367.
Texte intégralRanken, D. M., et J. S. George. « MRIVIEW : Computational Models for Functional Brain Imaging ». NeuroImage 7, no 4 (mai 1998) : S801. http://dx.doi.org/10.1016/s1053-8119(18)31634-3.
Texte intégralKatritzky, Alan R., Dimitar A. Dobchev, Iva B. Stoyanova-Slavova, Minati Kuanar, Maxim M. Bespalov, Mati Karelson et Mart Saarma. « Novel computational models for predicting dopamine interactions ». Experimental Neurology 211, no 1 (mai 2008) : 150–71. http://dx.doi.org/10.1016/j.expneurol.2008.01.018.
Texte intégralQuartz, Steven R. « FROM COGNITIVE SCIENCE TO COGNITIVE NEUROSCIENCE TO NEUROECONOMICS ». Economics and Philosophy 24, no 3 (novembre 2008) : 459–71. http://dx.doi.org/10.1017/s0266267108002083.
Texte intégralGoddard, Nigel H., Michael Hucka, Fred Howell, Hugo Cornelis, Kavita Shankar et David Beeman. « Towards NeuroML : Model Description Methods for Collaborative Modelling in Neuroscience ». Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B : Biological Sciences 356, no 1412 (29 août 2001) : 1209–28. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2001.0910.
Texte intégralVan Pottelbergh, Tomas, Guillaume Drion et Rodolphe Sepulchre. « Robust Modulation of Integrate-and-Fire Models ». Neural Computation 30, no 4 (avril 2018) : 987–1011. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01065.
Texte intégralSejnowski, Terrence J. « Computational models and the development of topographic projections ». Trends in Neurosciences 10, no 8 (août 1987) : 304–5. http://dx.doi.org/10.1016/0166-2236(87)90081-6.
Texte intégralLitwin-Kumar, Ashok, et Srinivas C. Turaga. « Constraining computational models using electron microscopy wiring diagrams ». Current Opinion in Neurobiology 58 (octobre 2019) : 94–100. http://dx.doi.org/10.1016/j.conb.2019.07.007.
Texte intégralChoi, C. T. M., W. D. Lai et Y. B. Chen. « Optimization of Cochlear Implant Electrode Array Using Genetic Algorithms and Computational Neuroscience Models ». IEEE Transactions on Magnetics 40, no 2 (mars 2004) : 639–42. http://dx.doi.org/10.1109/tmag.2004.824912.
Texte intégralCarrillo, José Antonio, Stéphane Cordier et Simona Mancini. « One-dimensional Fokker-Planck reduced dynamics of decision making models in computational neuroscience ». Communications in Mathematical Sciences 11, no 2 (2013) : 523–40. http://dx.doi.org/10.4310/cms.2013.v11.n2.a10.
Texte intégralGoldstone, Robert L., et Marco A. Janssen. « Computational models of collective behavior ». Trends in Cognitive Sciences 9, no 9 (septembre 2005) : 424–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.tics.2005.07.009.
Texte intégralYousefi, Bardia, et Chu Kiong Loo. « Biologically-Inspired Computational Neural Mechanism for Human Action/activity Recognition : A Review ». Electronics 8, no 10 (15 octobre 2019) : 1169. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8101169.
Texte intégralD’Mello, Sidney K., Louis Tay et Rosy Southwell. « Psychological Measurement in the Information Age : Machine-Learned Computational Models ». Current Directions in Psychological Science 31, no 1 (février 2022) : 76–87. http://dx.doi.org/10.1177/09637214211056906.
Texte intégralBrette, Romain. « Exact Simulation of Integrate-and-Fire Models with Synaptic Conductances ». Neural Computation 18, no 8 (août 2006) : 2004–27. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2006.18.8.2004.
Texte intégralMujica-Parodi, Lilianne R., et Helmut H. Strey. « Making Sense of Computational Psychiatry ». International Journal of Neuropsychopharmacology 23, no 5 (27 mars 2020) : 339–47. http://dx.doi.org/10.1093/ijnp/pyaa013.
Texte intégralO’Reilly, Jamie A., Jordan Wehrman et Paul F. Sowman. « A Guided Tutorial on Modelling Human Event-Related Potentials with Recurrent Neural Networks ». Sensors 22, no 23 (28 novembre 2022) : 9243. http://dx.doi.org/10.3390/s22239243.
Texte intégralPelot, Nicole, Eric Musselman, Daniel Marshall, Christopher Davis, Edgar Pena, Minhaj Hussein, Will Huffman, Andrew Shoffstall et Warren Grill. « Advancing autonomic nerve stimulation through computational models ». Brain Stimulation 16, no 1 (janvier 2023) : 164–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.brs.2023.01.151.
Texte intégralLouie, Kenway. « Asymmetric and adaptive reward coding via normalized reinforcement learning ». PLOS Computational Biology 18, no 7 (21 juillet 2022) : e1010350. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010350.
Texte intégralBirgiolas, Justas, Vergil Haynes, Padraig Gleeson, Richard C. Gerkin, Suzanne W. Dietrich et Sharon Crook. « NeuroML-DB : Sharing and characterizing data-driven neuroscience models described in NeuroML ». PLOS Computational Biology 19, no 3 (3 mars 2023) : e1010941. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010941.
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