Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
فناوری رایانه، گاهی به صورت نرم افزارهای تخصصی یا معماری سخت افزاری، به دانشمندان امکان انجام محاسبات تکراری و جستجوی راه حل های قابل قبول را می دهد. یک تراشه رایانه یا یک ربات که می تواند از طریق راه های مشابه ارگانیسم اصلی با محیط طبیعی ارتباط برقرار کند، از تجسم های یک مدل مفید است. هرچند معیار نهایی موفقیت، توانایی در پیش بینی های قابل آزمایش است. معیارهای کلی ارزیابی مدل ها. سرعت پردازش اطلاعات. سرعت پردازش اطلاعات در سیستم های عصبی بیولوژیکی به سرعت انتشار یک پتانسیل فعالیت تا پایین فیبر عصبی محدود می شود. این سرعت رسانایی از ۱ متر بر ثانیه تا بیش از ۱۰۰ متر بر ثانیه است و به طور کلی با افزایش قطر فرایند عصبی افزایش می یابد. سرعت پایین در مقیاس های زمانی مربوط به رویدادهای مرتبط به بیولوژیک که توسط سرعت صدا یا نیروی جاذبه کنترل می شوند، باعث شده تا سیستم عصبی با قاطعیت بیشتر محاسبات موازی را بر محاسبات متوالی به ویژه در برنامه هایی که در آن ها بحران زمانی مطرح است، ترجیح دهد. استحکام. یک مدل دارای استحکام است در صورتی که تحت تغییرات ورودی یا پارامترهای عملیاتی معرفی شده توسط نویز، نتایج مشابه را تولید
کند. به عنوان مثال، جهت حرکت که توسط یک مستحکم محاسبه می شود، تحت تغییرات کوچک ، یا لرزش سرعت تغییر نمی کند. به عنوان مثال برای مدلهای ساده ریاضی نورون، وابستگی الگوهای اسپایکی به تأخیر سیگنال بسیار ضعیف تر است از وابستگی به تغییر در «وزن» اتصالات بین نورونی. به دست آوردن کنترل. این مورد به این اصل اشاره دارد که پاسخ سیستم عصبی باید در محدوده خاصی باقی بماند حتی هنگامی که ورودی از محیط به شدت تغییر می کند. به عنوان مثال شبکیه هنگام تنظیم بین یک روز آفتابی و یک شب بدون ماه، رابطه بین سطح نور و خروجی نورون را با ضریب بیش ازformula_1 تغییر می دهد تا سیگنال های ارسال شده به مراحل بعدی سیستم بینایی همیشه در یک دامنهٔ کوچکتر باقی بمانند. خطی یا غیر خطی بودن. سیستم خطی سیستمی است که پاسخ آن به مجموعه ای از ورودی ها که به یکباره در نظر گرفته شوند، در یک واحد اندازه گیری مشخص، مجموع پاسخ های آن به هر یک ورودی ها به صورت جداگانه است. تجزیه و تحلیل سیستم های خطی از نظر ریاضی آسان تر است و در بسیاری از مدل ها از جمله نورون مک کلوچ و پیتز، مدل های کدگذاری جمعیت و نورون های ساده که اغلب در شبکه عصبی مصنوعی استفاده می شوند،
یک فرض قانع کننده است. خطی بودن ممکن است در عناصر اساسی یک مدار عصبی مانند پاسخ یک نورون پس سیناپسی یا به عنوان یک ویژگی ظهور شده از ترکیبی از زیر مدارهای غیرخطی رخ دهد. گرچه خطی بودن اغلب نادرست تلقی می شود، اما کارهای اخیر حاکی از آن است که در برخی موارد از نظر فیزیکی قابل قبول است. مثال ها. یک مدل عصبی محاسباتی ممکن است محدود به سطح سیگنالینگ بیوشیمیایی در نورون های منفرد باشد یا ممکن است کل ارگانیسم موجود در محیط خود را توصیف کند. مثالهای اینجا با توجه به حوزهٔ آنها گروه بندی شده است. مدل های انتقال اطلاعات در سلول های عصبی. مقاله اصلی: مدل نورون بیولوژیکی پرکاربردترین مدلهای انتقال اطلاعات در سلولهای عصبی بیولوژیکی براساس قیاس آن ها با مدارهای الکتریکی است. معادلاتی که باید حل شوند معادلات دیفرانسیل وابسته به زمان با متغیرهای الکترو دینامیکی مانند جریان، رسانایی یا مقاومت، ظرفیت و ولتاژ هستند. مدل هاچکین – هاکسلی و مشتقات آن. مقاله اصلی: مدل هاچکین – هاکسلی مدل هاچکین – هاکسلی، که به طور گسترده ای از دستاوردهای بزرگ بیوفیزیک قرن بیستم شناخته می شود، توصیف می کند که چگونه پتانسیل عمل در سلول های عصبی از
طریق آغاز و در آکسون انتشار می یابد. این مجموعه ای از است که توسط و اندرو هاکسلی در سال ۱۹۵۲ برای توضیح نتایج آزمایش های در آکسون غول پیکر مرکب معرفی شد. راه حل های تحلیلی وجود ندارد، اما الگوریتم لونبرگ-مارکوارت، یک اصلاح شده، اغلب برای این معادلات با داده های ولتاژ جهش استفاده می شود. مدل فیتزهیو-ناگومو ساده شدهٔ مدل هاچکین-هاکسلی است. توسعه ای است که انفجار اسپایک های عصبی را توصیف می کند. مدل موریس- لکار یک تغییر است که اسپایک ایجاد نمی کند، اما انتشار موج آهسته را توصیف می کند، که در مکانیسم های سیناپسی بازدارنده نقش دارد. سالیتون. مقاله اصلی: مدل سالیتون در علوم اعصاب جایگزینی برای مدل هاچکین-هاکسلی است که ادعا می کند چگونگی شروع و هدایت پتانسیل عمل را به شکل انواع خاصی از پالس های صدای انفرادی (یا چگالی) که می تواند به عنوان سالیتون در امتداد آکسون، بر اساس یک نظریه انتشار پالس عصبی ترمودینامیک مدل سازی شود، توضیح می دهد. توابع انتقال و فیلترهای خطی. این رویکرد، تحت تأثیر نظریه کنترل و پردازش سیگنال، نورون ها و سیناپس ها را به عنوان موجوداتی نامتغیر در زمان که خروجی آن ها ترکیبی خطی از سیگنال های ورودی
است و اغلب به صورت امواج سینوسی با فرکانس های زمانی یا فضایی مشخص به تصویر کشیده می شوند، در نظر می گیرد. تمام رفتار یک نورون یا سیناپس در یک تابع تبدیل رمزگذاری می شود، با این وجود، عدم دانش دقیق در مورد مکانیزم اساسی وجود دارد. این مسئله یک ریاضیات کاملاً پیشرفته را بر مسئله انتقال اطلاعات تحمیل می کند. طبقه بندی همراه فیلترهای خطی در توصیف مدارهای عصبی مفید است. تصور می شود که هر دو فیلترپایین گذر و بالاگذر به نوعی در سیستم های حسی وجود دارد، زیرا به ترتیب برای جلوگیری از اتلاف اطلاعات در محیط های با کنتراست بالا و پایین عمل می کنند. در واقع، اندازه گیری عملکردهای انتقال سلول های عصبی در شبکیه خرچنگ نعل اسبی بر اساس تجزیه و تحلیل سیستم های خطی نشان می دهد که آنها نوسانات کوتاه مدت سیگنال های ورودی را به روش فیلترهای کم گذر از بین می برند و تنها روند طولانی مدت را از بر جای می گذارند. این حیوانات بدون کمک به تحریف های نوری ناشی از جریان های زیر آب قادر به دیدن اجسام با کنتراست کم نیستند. مدل های محاسبات در سیستم های حسی. مهار جانبی در شبکیه: معادلات هارت لاین - راتلیف. در شبکیه، یک گیرنده عصبی تحریک شده می
تواند فعالیت نورون های اطراف را در منطقه ای به نام میدان بازدارنده سرکوب کند. این اثر که به مهار جانبی معروف است، کنتراست و وضوح را در پاسخ بینایی افزایش می دهد، اما منجر به ظهور پدیدهٔ نوارهای می شود. این امر اغلب با توهم نوری نوارهای روشن یا تاریک در کنار مرز تیزبین دو منطقه در تصویری از درخشندگی متفاوت نشان داده می شود. مدل هارت لاین-راتلیف تعاملات درون گروهی از سلولهای گیرنده نوری p را توصیف می کند. با فرض خطی بودن این تعاملات، آنها رابطه زیر را برای نرخ پاسخ حالت پایدار formula_2 برای گیرنده نوری p داده شده را از طریق نرخ پاسخ حالت پایدار formula_3 از گیرنده های اطرافj مطرح می کنند: formula_4. در اینجا، formula_5میزان تحریک گیرنده هدف p از انتقال حسی است formula_6 آستانهٔ سلول شلیک کننده است، و formula_7ضریب تعاملات مهاری بین گیرنده های p و j است. تعاملات مهاری با فاصله گرفتن از گیرنده هدف p کاهش می یابد. همبستگی متقابل در محلی سازی صدا: مدل جفرس. به گفته ، به منظور محاسبه محل منبع صوتی در فضا از ، یک سیستم شنوایی به خطوط تأخیر متکی است: سیگنال القا شده از یک گیرنده شنوایی به یک نورون خاص در همان زمان ب
ه تأخیر می افتد که لازم است صدای اصلی از یک گوش به گوش دیگر برود. هر سلول پس سیناپسی به طور متفاوتی به تأخیر می افتد و بنابراین برای یک اختلاف زمانی بین شنیداری خاص است. این نظریه معادل روش ریاضی همبستگی متقابل است. به دنبال فیشر و اندرسون، پاسخ نورون پس سیناپسی به سیگنال های گوش چپ و راست توسطformula_8که formula_9 formula_10 و formula_11تابع تأخیر را نشان می دهد. این کاملاً درست نیست و برای نظم بخشیدن به نمادها به یک چشم واضح نیاز است. جغد سینه خال دارای ساختاری است که با مکانیسم های ار نوع جفرس سازگار است. همبستگی متقابل برای تشخیص حرکت: مدل هاسنشتاین-ریچارد. یک ردیاب حرکت باید سه نیاز کلی را برآورده کند: ورودی های جفتی، عدم تقارن و غیرخطی بودن.عملیات همبستگی متقابل که به طور نامتقارن بر روی پاسخ های یک جفت گیرنده نوری انجام می شود، این حداقل معیارها را برآورده می کند و علاوه بر این، ویژگی هایی را که در پاسخ نورون های صفحه لوبولا در حشرات دو بال مشاهده شده است، پیش بینی می کند. معادلهٔ اصلی برای پاسخ به صورت زیر است: formula_12 مدل HR اوج پاسخ را در یک فرکانس زمانی ورودی خاص پیش بینی می کند. مدل بارلو-لویک
که از نظر مفهومی مشابه این مدل است از این نظر ناکاراست که محرک ارائه شده به تنها یک گیرنده از جفت، برای تولید پاسخ کافی است. برخلاف آن مدل HR نیاز به دو سیگنال همبسته دارد از نظر زمانی مرتب تحویل داده می شوند. با این حال مدل HR اشباع پاسخ در کنتراست بالا را نشان نمی دهد، که در آزمایش مشاهده شده است. مدل های توسعه یافتهٔ مدل بارلو-لویک می توانند این اختلاف را فراهم کند. مدل واتسون-آهومادا برای تخمین حرکت در انسان. این مدل از همبستگی متقابل در دو جهت مکانی و زمانی استفاده می کند و به مفهوم شار نوری مرتبط است. مدل های. مترونوم های نوروفیزیولوژیک: مدارهای عصبی برای تولید الگو. فرایندهای متقابل نقشی متحد کننده برای تمام است. این امر در سیستم عصبی استوماتوگاستریک (STG) خرچنگ خاردار و خرچنگ دریایی نشان داده شده است. شبکه های نوسانی دو و سه سلولی مبتنی بر STG ساخته شده اند که قابل تجزیه و تحلیل ریاضی هستند و به روش ساده به قدرت سیناپسی و فعالیت کلی بستگی دارند، احتمالاً دستگیره های این موارد است. ریاضیات استفاده شده از نظریه سیستم های دینامیکی است. بازخورد و کنترل: مدل های کنترل پرواز در مگس. اعتقاد بر این است که کنت
رل پرواز در مگس با ورودی های سیستم بینایی و همچنین ، یک جفت اندام دستگیره مانند که سرعت زاویه ای را اندازه گیری می کند، صورت می گیرد. مدلهای کامپیوتری یکپارچه دروزوفیلا، کوتاه در مدارهای عصبی، اما براساس دستورالعمل های کلی ارائه شده توسط نظریه کنترل و داده های پروازهای پیوستهٔ مگس، برای بررسی جزئیات کنترل پرواز ساخته شده است کنترل موتور حسی مخچه. نظریه عملکرد مخچه است که یک مدل ریاضی از مختصات فضا زمان حسی به مختصات حرکتی و بالعکس توسط شبکه های عصبی مخچه فراهم می کند. این نظریه توسط آندراس پلیونیس و در دهه ۱۹۸۰ به عنوان عملکرد مغز (به ویژه دستگاه عصبی مرکزی) با استفاده از تنسورها ایجاد شد. رویکردها و ابزارهای مدل سازی نرم افزار. شبکه های عصبی. مقاله اصلی: شبکه عصبی در این رویکرد قدرت و نوع، تحریک کننده یا بازدارنده بودن، اتصالات سیناپسی با اندازه و علامت وزن ها نشان داده می شود، یعنی ضرایب عددی formula_13 در مقابل ورودی ها به یک نورون خاص. پاسخ نورون j ام توسط مجموع توابع غیرخطی، معمولاًتوابع «سیگمویدی» g از ورودی ها داده می شود: formula_14. این پاسخ سپس به عنوان ورودی به سایر نورون ها داده می شود. هدف این اس
ت که وزن نورون ها بهینه شود تا پاسخ مورد نظر در لایه خروجی مربوط به مجموعه ورودی در لایه ورودی، داده شود. این بهینه سازی وزن نورون اغلب با استفاده از الگوریتم پس انتشار و یک روش بهینه سازی مانند گرادیان کاهشی یا روش نیوتن انجام می شود. پس انتشار خروجی شبکه را با خروجی مورد انتظار از داده های آموزش مقایسه می کند، سپس وزن هر نورون را به روز می کند تا سهم آن نورون منفرد در خطای کل شبکه به حداقل برسد. الگوریتم های ژنتیک. از الگوریتم های ژنتیک برای تکامل ویژگی های عصبی (و گاهی ویژگی های بدن) در یک سیستم مدل مغز- بدن- محیط استفاده می شود تا عملکرد رفتاری مطلوبی را نشان دهد. سپس عوامل تکامل یافته می توانند مورد تجزیه و تحلیل دقیق قرار گیرند تا اصول عملکرد آنها کشف شود. رویکردهای تکاملی به ویژه برای کاوش در فضای راه حل های شدنی برای یک کار رفتاری معین مفید هستند زیرا این رویکردها پیش فرض های پیشینی راجع به چگونگی یک رفتار معین را به حداقل می رسانند. در مواقعی که فقط مدار عصبی جزئی برای سیستم بیولوژیکی مورد علاقه در دسترس است، می توانند برای کاوش در روش های مختلف برای تکمیل مدل عصبی محاسباتی مفید باشند. نورون. نرم افز
ار ، که در دانشگاه دوک ساخته شده است، یک محیط شبیه سازی برای مدل سازی سلولهای عصبی تکی و شبکه های عصبی است.محیط NEURON یک محیط مستقل است که از طریق رابط کاربر گرافیکی یا از طریق برنامه نویسی با یا پایتون امکان ایجاد رابط را فراهم می کند. موتور شبیه سازی NEURON بر اساس مدل هاچکین-هاکسلی با استفاده از فرمول بندی بورگ - گراهام ساخته شده است. چندین نمونه از مدل های نوشته شده در NEURON از پایگاه داده آنلاین ModelDB در دسترس است. تجسم در سخت افزار الکترونیکی. نورون های سیلیکونی مبتنی بر رسانایی. سیستم های عصبی با اکثریت دستگاه های محاسباتی مبتنی بر سیلیکون از این نظر که آن ها شبیه کامپیوترهای آنالوگ (نه پردازنده های داده دیجیتال) و شبیه پردازنده های کاملاً موازی و نه پردازنده های ترتیبی هستند، تفاوت دارند. برای مدل سازی دقیق سیستم های عصبی، در زمان واقعی، سخت افزار جایگزین مورد نیاز است. واقع بینانه ترین مدارها تاکنون، از خصوصیات آنالوگ الکترونیک دیجیتال موجود (تحت شرایط غیراستاندارد) برای تحقق مدل های نوع هاچکین-هاکسلی در سیلیکون استفاده می کنند.
علوم اعصاب اجتماعی یک رشته ترکیبی است که به درک رابطه بین تجربیات اجتماعی و دستگاه زیستی اختصاص دارد انسان ها اساساً یک گونه اجتماعی هستند، نه فردگرا. به همین ترتیب، "هومو ساپینس" سازمان های ظهوری فراتر از فرد ایجاد می کند - ساختارهایی از جفت ها، خانواده ها و گروه ها گرفته تا شهرها، تمدن ها و فرهنگ ها. در این راستا، مطالعات نشان می دهد که تأثیرات مختلف اجتماعی از جمله حوادث زندگی، فقر، بیکاری و تنهایی می تواند نشانگرهای زیستی مرتبط با سلامتی را تحت تأثیر قرار دهد. اصطلاح «علوم اعصاب اجتماعی» را می توان در نشریه ای تحت عنوان «بولتن علوم اعصاب اجتماعی» جستجو کرد که بین سال های ۱۹۸۸ و ۱۹۹۴ به صورت فصلی منتشر شده است. متعاقباً این اصطلاح در مقاله ای توسط جان کاچیوپو و گری برنتسن که در "روان شناس آمریکایی" در سال ۱۹۹۲ منتشر شد، رواج یافت. کاچیوپو و برنتسون به عنوان پدران قانونی علوم اعصاب اجتماعی در نظر گرفته می شوند. علوم اعصاب اجتماعی که هنوز یک حوزه جوان است، ارتباط نزدیکی با علوم اعصاب عاطفی و علوم اعصاب شناختی دارد و بر چگونگی واسطه مغز در تعاملات اجتماعی تأکید دارد، پایه های بیولوژیکی شناخت اجتماعی در علوم ا
عصاب شناختی اجتماعی بررسی می شود. دیدگاه کلی. علوم اعصاب سنتی سال هاست که سیستم عصبی را به عنوان موجودی منفرد در نظر گرفته و تأثیرات محیط اجتماعی را که انسان و بسیاری از گونه های جانوری در آن زندگی می کنند، نادیده می گیرد. در واقع، ما اکنون تأثیر قابل توجه ساختارهای اجتماعی را بر کارکرد مغز و بدن تشخیص داده ایم. این عوامل اجتماعی از طریق تعامل مداوم عوامل عصبی، اعصاب و غدد درون ریز، متابولیک و ایمنی بر روی مغز و بدن بر روی فرد کار می کنند، که در آنها مغز ارگان تنظیم کننده مرکزی است و همچنین هدف انعطاف پذیر این عوامل است. علوم اعصاب اجتماعی سازوکار زیست ی زیربنای فرایندها و رفتارهای اجتماعی را بررسی می کند، که به طور گسترده ای یکی از مهم ترین زمینه های علوم اعصاب در قرن ۲۱ محسوب می شود و مفاهیم و روش های زیست شناسی را برای توسعه نظریه های فرایندها و رفتارهای اجتماعی در علوم اجتماعی و رفتاری به کار می برد. علوم اعصاب اجتماعی از مفاهیم و روش های زیستی برای اطلاع رسانی و پالایش نظریه های رفتار اجتماعی بهره می برد و از ساختارها و داده های اجتماعی و رفتاری برای پیشبرد نظریه های سازمان و عملکرد عصبی استفاده می کند.
در بیشتر قرن بیستم، توضیحات اجتماعی و زیستی به طور گسترده ای ناسازگار تلقی می شد. اما پیشرفت های سال های اخیر منجر به توسعهٔ رویکرد جدیدی شده است که از علوم اجتماعی و زیست شناختی ساخته شده است. حوزهٔ جدید علوم اعصاب اجتماعی بر ارتباط مکمل بین سطوح مختلف سازمان، دامنه های اجتماعی و زیست شناختی (به عنوان مثال، مولکولی، سلولی، سیستم، شخص، رابطه ای، جمعی، اجتماعی) و استفاده از تجزیه و تحلیل های چند سطح برای تقویت تأکید دارد تا سازوکارهای اساسی ذهن و رفتار انسان درک شوند مواد و روش ها. یک سری روش برای بررسی تلاقی روندهای عصبی (neural) و اجتماعی در علوم اعصاب اجتماعی استفاده می شود. این روش ها از روش های رفتاری ایجادشده در روان شناسی اجتماعی، روان شناسی شناختی و روان شناسی عصب حاصل می شود و با انواع تکنیک های عصبی شناختی از جمله تصویربرداری تشدید مغناطیسی عملکردی، مغناطیسی سفالوگرافی، توموگرافی انتشار پوزیترون، الکترومیوگرافی صورت، تحریک مغناطیسی از راه جمجمه، الکتروانسفالوگرافی، پتانسیل های مربوط به رویداد، الکتروکاردیوگرام، الکترومیوگرام، غدد درون ریز ایمنی شناسی، پاسخ پوست گالوانیک، ضبط تک سلولی و مطالعات بیمارا
ن ضایعه کانونی مغز. در سال های اخیر، این روش ها با تکنیک های واقعیت مجازی و اقدامات هورمونی تکمیل شده است. مدل های جانوری نیز برای بررسی نقش قلبی ساختارهای خاص مغز، مدارها یا فرایندها (به عنوان مثال، سیستم پاداش و اعتیاد به مواد مخدر مهم هستند. علاوه بر این، فراتحلیل های کمی برای فراتر رفتن از ویژگی های منحصر به فرد مطالعات فردی مهم هستند و تحقیقات رشد عصبی می تواند به درک ما از انجمن های رفتاری مغز کمک کند. [۱۴ [۱۵] دو روش محبوب از روش های مورد استفاده در علوم اعصاب اجتماعی fMRI و EEG هستند. fMRI بسیار مقرون به صرفه و با وضوح مکانی بالا است. با این حال، وضوح زمانی کمی دارند و بنابراین بهترین راه برای کشف مسیرهایی در مغز است که در طول آزمایش های اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرند. وضوح زمانی fMRI کم است زیرا سطح خون اکسیژن دار را که در بخش های مغز فعال شده و به اکسیژن بیشتری نیاز دارند، می خوانند؛ بنابراین، خون برای رسیدن به بخشی از مغز در حال فعال شدن زمان می برد و برعکس توانایی کمتری در آزمایش زمان دقیق فعال سازی هنگام آزمایش های اجتماعی فراهم می کند. EEG بهتر است زمانی استفاده شود که یک پژوهشگر در تلاش برا
ی تهیه نقشه مغز از یک منطقه خاص باشد که با یک ساختار اجتماعی در حال مطالعه ارتباط دارد. EEGها وضوح زمانی بالا اما تفکیک مکانی کم را ارائه می دهند. در این موارد، زمان فعال سازی بسیار دقیق است اما تعیین دقیق نقاط مغز دشوار است، پژوهشگران باید مکان ها و مناطق را محدود کنند اما همچنین «سروصدا» ی زیادی ایجاد می کنند. یک شام برای بحث در مورد چالش ها و فرصت ها در زمینه بین رشته ای علوم اعصاب اجتماعی در نشست انجمن علوم اعصاب (شیکاگو، نوامبر ۲۰۰۹) سبب پدیدار شدن یک سری جلسات به رهبری جان کاسیوپو و ژان دتی با متخصصان علوم اعصاب، روان شناسان، مغز و اعصاب، روانپزشکان و روانپزشکان شد. متخصصان مغز و اعصاب در آرژانتین، استرالیا، شیلی، چین، کلمبیا، هنگ کنگ، اسرائیل، ژاپن، هلند، نیوزیلند، سنگاپور، کره جنوبی، تایوان، انگلستان و ایالات متحده شد. علوم اعصاب اجتماعی به طور گسترده ای به عنوان مطالعه میان رشته ای مکانیسم های عصبی، هورمونی، سلولی و ژنتیکی زیربنای ساختارهای ظهور دهنده تعریف گونه های اجتماعی تعریف شد؛ بنابراین، در میان شرکت کنندگان در این جلسات دانشمندانی بودند که از روش های بسیار متنوعی در مطالعات جانوری و همچنین انس
انی و بیماران و همچنین شرکت کنندگان عادی استفاده می کردند. این اجماع همچنین به وجود آمد که جامعه ای برای علوم اعصاب اجتماعی ایجاد شود تا به دانشمندان از رشته ها و دیدگاه های مختلف فرصت ملاقات، برقراری ارتباط و بهره مندی از کار یکدیگر را بدهد. جامعه بین المللی و بین رشته ای علوم اعصاب اجتماعی در پایان این مشاوره ها در اوکلند، نیوزیلند در ۲۰ ژانویه ۲۰۱۰ راه اندازی شد و جلسه افتتاحیه انجمن در ۱۲ نوامبر ۲۰۱۰، روز پیش از جلسه ۲۰۱۰ انجمن علوم اعصاب (سان دیگو، کالیفرنیا) برگزار شد.
ریخته گری سریع یک روش یکپارچه ریخته گری معمولی است که با نمونه سازی سریع / چاپ سه بعدی است. در این روش الگوی یکبار مصرفی که برای تشکیل قالب استفاده می شود با تکنیک های چاپ سه بعدی مانند رسوب ذوب شده، لیتوگرافی استریو یا هر روش چاپ دیگر 3D ایجاد می شود. یکی از زیر مجموعه های ریخته گری سریع است، ریخته گری سریع فلز است. [۱]. ابتدا این مورد را توضیح می دهیم: ریخته گری تحت فشار و ریخته گری دقیق معمولاً یک فرایند نمونه سازی سریع در نظر گرفته نمی شود. این امر به تجهیزات پرهزینه و تخصص بالایی نیاز دارد و به طور کلی برای مقادیر زیادی از قطعات فلزی مناسب است. این از بسیاری جهات، معادل فلزی قالب تزریق است، فرایند دیگری که برای تولید انبوه نسبت به کوتاه مدت یا نمونه سازی مطلوب است. همان طور که گفته شد ،3ERP نمونه اولیه سریع شما نیست. در طول سال ها ما در بین مشتریان خود اشتها به ریخته گری کم فشار را مشاهده کردیم، بنابراین با تعدادی از شرکت های ریخته گری همکاری کردیم تا خدمات ریخته گری حرفه ای - حتی در حجم بسیار کم - را ارائه دهیم. پاسخ بسیار مثبت بوده است. تبدیل قالب ریخته گری به یک فرایند نمونه سازی سریع فلز، یک تحول بزر
گ برای طراحان محصول است که اکنون می توانند قطعات فلزی ریخته گری را به راحتی قطعات ماشین کاری شده سفارش دهند. در این مقاله برخی از مزایای اصلی و کاربردهای احتمالی ریخته گری سریع فلز، به عنوان یک راه حل نمونه سازی سریع برای ریخته گری فلز، مورد بحث قرار گرفته است. چرا ریخته گری سریع فلز را انتخاب کنید؟. هنگام ساخت نمونه اولیه با ریخته گری سریع فلز، یک طراح محصول می تواند از دو مجموعه منحصر به فرد بهره مند شود. اولین مجموعه مزایا مربوط به خود فرایند ریخته گری فلز است. به عنوان مثال، ریخته گری تحت فشار یک فرایند تولید است که از حفره قالب برای ایجاد قطعات از فلز مذاب استفاده می کند. این فرایند به طور کلی یک فرایند بسیار گران است، زیرا به تجهیزات تخصصی نیاز دارد. با این حال، مزایای آن قابل توجه است. یکی از مزایای ریخته گری تحت فشار، اقتصاد مقیاس آن است. برخلاف ماشینکاری CNC، ریخته گری قالب هنگام سفارش در حجم زیاد مقرون به صرفه است. دلیل این امر این است که از یک حفره قالب می توان بارها برای ایجاد واحدهای زیادی از یک قطعه استفاده کرد، در حالیکه با افزایش اندازه سفارش، به تدریج هزینه هر واحد کاهش می یابد. این یکی از وی
ژگی هایی است که با قالب تزریق مشترک دارد، که همچنین دارای هزینه های راه اندازی بالایی است اما هزینه پس از آن برای هر واحد پایین است. مزیت دیگر ریخته گری تحت فشار، توانایی ساخت قطعات فلزی بسیار بزرگ مانند بلوک موتور اتومبیل، شاسی دوربین و محفظه های نور افکن است که ماشین کاری فلز دشوار است. این فرایند همچنین باعث کیفیت سطح عالی، دقت ابعادی و مقاومت کششی بالا می شود. مزایای ریخته گری فشار: دسته دوم مزایا مربوط به جنبه نمونه سازی سریع این روش است. مشتریانی که از خدمات ریخته گری سریع فلزات استفاده می کنند، نه تنها مزایای فرایند ریخته گری را به دست می آورند، بلکه می توانند قطعات خود را با سرعت، حجم و قیمت که معمولاً با فرایندهای نمونه سازی ارزان قیمت همراه است، تهیه کنند. مزیت عمده ریخته گری سریع فلز این است که نمونه مشابه محصول نهایی را به طراحان محصول می دهد که ممکن است تقریباً یکسان با قطعه تمام شده باشد. از آنجا که قالب ریخته گری فرایندی حرفه ای است که برای قطعات نهایی استفاده می شود، ریخته گری سریع فلز یکی از نمایندگی ترین نمونه های نمونه اولیه موجود برای این قطعات است. این نمونه اولیه با کیفیت استفاده نهایی ه
مراه است. به همین ترتیب، ریخته گری سریع فلزات به مهندسین این توانایی را می دهد تا نمونه های اولیه محصولات را با سرعت بیشتر، به روش دقیق تری آزمایش کنند. به عنوان مثال می توان نمونه اولیه بلوک موتور ریخته گری سریع را در کارخانه ارائه داد، تا تصویری دقیق از عملکرد قسمت نهایی بازیگران ارائه دهد. ترکیب قالب ریخته گری با نمونه سازی سریع به کسب و کارها این امکان را می دهد تا از جنبه های دیگر نمونه سازی سریع نیز بهره مند شوند. سرعت و راحتی این فرایند یکی از مهم ترین مزیت هاست. و با 3ERP، نمونه های اولیه فلزات ریخته گری شما را می توان با اضافه کردن جزئیات، حکاکی یا سایر ویژگی ها، با مهارت در مراکز ماشینکاری CNC ما به پایان رساند. کاربردهای ریخته گری سریع فلزات. از ریخته گری سریع فلز می توان برای ایجاد نمونه های اولیه و قطعات مورد استفاده در کوتاه مدت در چندین صنعت استفاده کرد. برخی از رایج ترین کاربردهای ریخته گری سریع فلزات عبارتند از: خودرو. ریخته گری تحت فشار به طور منظم برای ایجاد قطعات فلزی برای اتومبیل استفاده می شود و ریخته گری سریع فلزات به شرکت های خودروسازی امکان می دهد نمونه های اولیه را برای وسایل نقلیه ج
دید تهیه و آزمایش کنند. قطعات خودروی فلزی بازیگران شامل: پزشکی. مقاومت بیشتر و کیفیت سطحی بالاتر ریخته گری قالب باعث می شود که این فرایند برای چندین محصول پزشکی و بهداشتی مناسب باشد، که می تواند با مقادیر کم با ریخته گری سریع فلز ساخته شود. قطعات پزشکی ریخته گری شامل: الکترونیک. تولید انبوه قطعات الکترونیکی مصرفی اغلب با فرایند ریخته گری ساخته می شوند و ریخته گری سریع فلزات یک روش مؤثر برای نمونه سازی قطعات الکترونیکی یا ایجاد سفارشات کوتاه مدت محصولات الکترونیکی متخصص است. قطعات الکترونیکی فلز بازیگران عبارتند از: چاپ سه بعدی به عنوان روش ریخته گری سریع. به طور سنتی، چاپ سه بعدی به دلیل سهولت ساخت ، روی پلیمرها برای چاپ تمرکز می کرد. با این حال، این روش به سرعت پیشرفت کرده است تا علاوه بر چاپ انواع پلیمرهای مختلف [۲] بلکه همچنین از فلزات [۳] [۴] و سرامیک ها [۵]، چاپ سه بعدی گزینه ای همه کاره برای ساخت باشد. ساخت لایه به لایه مدل های فیزیکی سه بعدی یک مفهوم مدرن است که "از صنعت CAD همیشه در حال رشد، به طور خاص طرف مدل سازی جامد CAD نشات می گیرد. قبل از اینکه مدل جامد در اواخر دهه ۱۹۸۰ معرفی شود، مدلهای سه بعد
ی با قابها و سطوح سیم ایجاد شده است. [۶] "اما در همه موارد لایه های مواد توسط چاپگر و خصوصیات مواد کنترل می شوند. لایه مواد سه بعدی توسط میزان رسوبگذاری تنظیم می شود که توسط اپراتور چاپگر تنظیم شده و در پرونده کامپیوتر ذخیره می شود. اولین ماده چاپ شده اختراع شده، جوهر از نوع ذوب گرم برای چاپ الگوها با استفاده از آلیاژ فلز گرم است.
دمیرکوی یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. دمیرکوی ۲۰۵ نفر جمعیت دارد.
دمیرکنت یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. دمیرکنت ۳۵۴ نفر جمعیت دارد.
دمیردوون یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. دمیردوون ۱۵۱ نفر جمعیت دارد.
داریجا یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. داریجا ۲۵۱ نفر جمعیت دارد.
داغ اتغی یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. داغ اتغی ۱۴۰ نفر جمعیت دارد.
یونجولر یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یونجولر ۴۱۰ نفر جمعیت دارد.
بارش برف روی سروها فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی اسکات هیکس است. در این فیلم بازیگرانی همچون ایثن هاک، جیمز کرامول، ماکس فون سیدو، یوکی کودو، ریک یان، جیمز ربهورن، سام شپارد، ریچارد جنکینز، سلیا وستون، کری هیرویوکی تاگاوا، آن سوزوکی، ریو کارنی، آریجا باریکیس، ژلیکو ایوانک، دنیل وان بارگن، اکو، زاک اورث، کارولین کاوا، جان رابز، سائمی ناکامورا و هنری او ایفای نقش کرده اند.
یایلالار یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یایلالار ۱۸۵ نفر جمعیت دارد.
یاماچ اوستو یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یاماچ اوستو ۴۰۳ نفر جمعیت دارد.
یاغجی لار یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یاغجی لار ۱۷۴ نفر جمعیت دارد.
یارباشی یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یارباشی ۱۴۳ نفر جمعیت دارد.
ینی کوی یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. ینی کوی ۱۸۸ نفر جمعیت دارد.
یوکوش لو یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یوکوش لو ۱۳۲ نفر جمعیت دارد.
یوکسک اوبا یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در یوسف علی واقع شده است. یوکسک اوبا ۱۱۶ نفر جمعیت دارد.
لولک آباد ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد: