Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
هاینریش اشنایدرایت (؛ ۲۳ دسامبر ۱۸۸۴ – ۳۰ سپتامبر ۱۹۱۵) وزنه بردار و ورزشکار طناب کشی اهل آلمان بود. وی در مسابقات کشوری و بین المللی در مجموع برندهٔ ۲ مدال طلا، ۲ مدال نقره، ۳ مدال برنز شده است.
یوزف کرامر (; – ) ورزشکار طناب کشی، ورزشکار دو و میدانی و ژیمناست هنری اهل آلمان بود.
یولیوس واگنر (; – ) ورزشکار طناب کشی و دو و میدانی اهل آلمان بود. وی در مسابقات کشوری و بین المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده است.
اشتفان تیوس (؛ زادهٔ ۲۴ نوامبر ۱۹۶۷) بازیکن هاکی روی چمن اهل آلمان بود. وی در مسابقات کشوری و بین المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده است.
ویلهم دور (; – ) ورزشکار دو و میدانی و طناب کشی اهل آلمان بود.
یاکوب ارخرات ده بری (; – ) شمشیرباز اهل آلمان بود. وی در مسابقات کشوری و بین المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده است.
مخاچ مرتضی علیف (به ؛ زادهٔ ۴ ژوئن ۱۹۸۴) کشتی گیر پیشین روسیه ای و مربی کشتی آزاد است. او در دو دستهٔ وزنی ۶۶ و ۷۴ کیلوگرم برندهٔ دو مدال طلای مسابقات قهرمانی کشتی جهان (۲۰۰۵، ۲۰۰۷) و مدال برنز بازی های المپیک ۲۰۰۴ آتن شده است. مرتضی علیف همچنین دارندهٔ چهار مدال طلای مسابقات قهرمانی کشتی اروپا از ۲۰۰۴ تا ۲۰۰۸ است که سه بار پیاپی در ۲۰۰۶، ۲۰۰۷ و ۲۰۰۸ عنوان قهرمانی این رقابت ها را کسب کرد. او از معدود کشتی گیرانی است که توانست بووایسار سایتیف را در دوران حرفه ای او شکست بدهد که این نتیجه در مسابقات انتخابی تیم ملی کشتی روسیه در دستهٔ ۷۴ ک گ رخ داد و مرتضی علیف با شکست سایتیف به قهرمانی جهان ۲۰۰۷ باکو رفت و مدال طلا را کسب کرد.
ایراکلی دوم (؛ – ) شاه اهل پادشاهی کارتلی-کاختی بود. نام او را در منابع فارسی ارکلی خان هم نوشته اند. ایراکلی دوم در سال ۱۷۴۴ م. پادشاهی خود بر کاختی را در ازای وفاداری اش، از نادرشاه به عنوان پاداشی دریافت کرد و تا ۱۷۹۸ بر آن حکومت کرد. در ضمن او از ۱۷۶۲ م. پادشاه کارتلی هم بود. پادشاهی او یکی از آخرین پرده های پادشاهی در گرجستان است. او که برای اولین بار در سه قرن اخیر گرجستان شرقی را زیر یک پرچم متحد کرده بود، تلاش کرد اصلاحات اداری، اقتصادی و نظامی در دولت خود انجام دهد. ایراکلی در ۱۷۸۳ عهدنامه گرجیوسک را با روس ها به امضا رساند و دولت خود را تحت الحمایه امپراتوری روسیه قرار داد. این عمل آغامحمدخان قاجار را خوش نیامد و در ۱۷۹۵ م. به تفلیس حمله و مردم آنجا را کشتار کرد اما روس ها به کمکش نیامدند. ایراکلی پس از این اتفاق ۳ سال زنده بود، تا اینکه در ۱۷۹۸ درگذشت و گیورگی دوازدهم جانشینش شد.
موتور دفعی نوعی از موتور الکتریکی است که با جریان متناوب (AC) کار می کند. در گذشته به عنوان موتور کششی برای قطارهای برقی مورد استفاده قرار می گرفت (به عنوان مثال قطار خودگرانشی برقی اس آر کلاس سی پی و اس آر کلاس سی ال) اما توسط انواع دیگر موتورها کنار گذاشته شد. موتورهای دافعی تحت موتورهای تک فاز طبقه بندی می شوند. در موتورهای دافعی سیم پیچ استاتور مستقیماً به منبع تغذیه AC متصل می شود و روتور به کموتاتور و جاروبک متصل می شود، مشابه موتور جریان مستقیم (DC). کاربردها. کاربردهای موتور دفعی شامل:
محاصره اورشلیم ، محاصره ای است در سال ۵۸۹ که توسط رهبر بابلیان، بخت نصر، علیه پادشاهی یهودا صورت گرفت که طی دو سال محاصره شهر، سرانجام نیروهای بابلی شهر را مسخر کردند. این اتفاق منجر به سقوط پادشاهی یهودا شد. همچنین بخت نصر را اولین کسی می دانند که به هیکل سلیمان، یهودیان در اورشلیم حمله و آن را نابود کرد و یهودیان را به اسارت گرفت.
در مهندسی برق و الکترونیک، یک آمپرمتر انبری، که به عنوان پراب جریان نیز شناخته می شود ، یک دستگاه الکتریکی با فکی است که برای گیرکردن در اطراف یک رسانا الکتریکی باز می شود. این اجازه می دهد تا اندازه گیری جریان در یک رسانا را بدون نیاز به برقراری تماس فیزیکی با آن، یا جداکردن آن برای قرار دادن پراب بین آن ممکن شود. آمپرمتر انبری به طور معمول برای خواندن مقدار جریان متناوب (AC) استفاده می شود و با ابزار اضافی می توان فاز و شکل موج را نیز اندازه گیری کرد. برخی از آمپرمترهای انبری می توانند جریان ۱۰۰۰ آمپر و بیشتر را اندازه گیری کنند. گیره های اثر هال و نوع پره دار نیز می توانند جریان مستقیم (DC) را اندازه گیری کنند. انواع آمپرمتر انبری. ترانسفورماتور جریان. یک شکل متداول از آمپرمتر انبری شامل یک حلقه شکاف دار، ساخته شده از فریت یا آهن نرم است. یک سیم پیچ به دور یک یا هر دو نیمه پیچیده شده و یک سیم پیچ ترانسفورماتور جریان را تشکیل می دهد. رسانایی که در دور گیره است سیم پیچ دیگر را تشکیل می دهد. مانند هر ترانسفورماتور، این نوع فقط با شکل موج های AC یا پالس کار می کند، و برخی از نمونه ها در محدوده مگاهرتز گسترش می
یابند. اثر هال. نوع اثر هال حساس تر است و قادر به اندازه گیری DC و AC است، در برخی از نمونه ها تا محدوده کیلوهرتز (هزاران هرتز). این نوع اغلب با اسیلوسکوپ ها مورد استفاده قرار می گرفت و آوومتر گران قیمت و با کیفیت دیجیتالی رایانه ای، با این حال آن ها برای استفاده کلی تر در دسترس عموم قرار گرفته اند.
مسیحیت سلتیک یا سلتی (؛ ؛ ؛ مانکن: Credjue Creestee / Creestiaght؛ ؛ برتون: Kristeniezh) به اجزایی رایج یا مشترکی از مسیحیت در سراسر جهان سلتیک زبان در سده های نخستین میانه گفته می شود. مسیحیت سلتی چه بسا به مصداق های متفاوتی داشته باشد یا دست به رویه های متفاوتی از ویژگی ها اشاره کند. بعضی از نویسندگان از این اصطلاح نهادی مشخص اراده می کنند، که سلت ها را هم بسته و از کلیسایی رومی جدا می کند، در حالی که برخی دیگر آن را تنها گردایه ای از اعمال متمایز طبقه بندی می کنند، که در آن مناطق روان و رایج بوده است. پژوهشگران دیگری این نگاه را رد می کنند، هرچند می پذیرند، که در کلیساهای ایرلند و انگلستان سنت هایی روا بود، که در باقی جهان مسیحی دیده نمی شد. این سنت های متفاوت عبارت اند از: راه و روشی ویژه برای تعیین عید پاک، سبکی در سر تراشیدن راهبان، راژمانی یگانه از ادعا و محبوبیت رفتن به «تبعید برای مسیح». افزون بر این ها سنت ها یا آیین های دیگری نیز در مناطق خاصی از انگلستان و ایرلند رایج بوده اند، که به نظر نمی رسد، چندان فراگیرشده می بودند. این اصطلاح به طور معمول سنت های منطقه یی حکایت دارد تا تفاوت های کلامی و الا
هیاتی. بسیاری از مورخان اصطلاح «کلیسای سلتیک» را صحیح نمی دانند و زیرا چنین اصطلاحی نهادی یکپارچه و بازشناختنی و جدا از جریان اصلی مسیحیت در اروپا را در ذهن ترسیم می کند. آنان اصطلاح «مسیحیت جزیره ای» را برمی گزینند؛ چراکه چنان که پاتریک ورمالد نگیخته است، «یکی از پنداشت های نادرست رایج این است، که کلیسایی رومی بوده، که کلیسای سلتی مخالف محلی یا ملی اش بوده است.» اصطلاح «ایروسکاتی» که بیشتر با کارهای مورخ آلمانی، لوتس فون پادبرگ، رایج شد، بیشتر برای همین به کار می رود، که دوگانه مسیحیت ایرلندی-اسکاتلندی و مسحیت رومی را بینگاراند. در برابر می توان سرزمین های سلتیک زبان را بخشی از مسیحیت کاتولیک دانست، که گوناگونی منطقه ییِ پیدا و چشم گیری در زبان و ساختار ش داشتند. هرچند احترام عمومی به مقام پاپ در سرزمین های سلتیک زبان چندان کم تر نبود. با این همه سنت ها و آیین هایی جدا هم در ایرلند و هم در انگلستان، به ویژه در سده های ششم و هفتم، بسط یافت و گسترده شد، که شاید برخی از اجزای ش را قدیس پاتریک رومی-بریتانی به ایرلند آورده باشد و برخی دیگر نیز با تبلیغات مذهبی قدیس کولومبا از ایرلند به انگلستان راه یافته باشند. ب
ا این حال، تاریخ کلیساهای ایرلندی، ولزی، اسکاتلندی، بریتون، کورنی و مانکس پس از سده هشتم (میلادی) به طور چشمگیری متفاوت شد. علاقه به این موضوع باعث شده است، که جنبش های «احیای مسیحیت سلتی» پدید آیند، که برداشت هایی عوامانه از سلت ها و اعمال دینی شان را شکل داده است. مهم ترین شان سلتومنیا است. تاریخ. طبق روایات سده های میانه، مسیحیت در سده های یکم یا دوم میلادی به انگلستان درآمد.
مدل نورون بیولوژیک معمولاً به عنوان یک مدل نورون اسپایک شناخته می شود، توضیحی ریاضی از خواص سلول های خاص و مشخص در سیستم عصبی است که پتانسیل های الکتریکی نیز در سراسر غشای سلولی خود ایجاد می کند در تقریباً یک میلی ثانیه ، همان طور که در شکل ۱ نشان داده مشاهده میکنید. نورون های اسپایک به عنوان یک واحد مهم سیگنالینگ سیستم عصبی شناخته می شوند و به همین دلیل توصیف عملکرد آنها از اهمیت بالایی برخوردار است. شایان ذکر است که تمام سلولهای سیستم عصبی نوع اسپایکی را تولید نمی کنند که در دامنه ی تعریفی مدل نورون های اسپایک تعریف شده است. به عنوان مثال سلولهای موی حلزون، سلولهای گیرنده شبکیه و سلولهای دو قطبی شبکیه اسپایک ندارند. علاوه بر این، بسیاری از سلولهای سیستم عصبی به عنوان سلولهای عصبی طبقه بندی نمی شوند بلکه درعوض به عنوان گلیا طبقه بندی می شوند. درنهایت، مدلهای عصبی بیولوژیکی با هدف بازگرداندن قابلیتهای کنترل از دست رفته مانند ادراک ، تصمیم گیری و کنترل مداوم اندام، مکانیسمهای اساسی عملکرد سیستم عصبی را توضیح می دهند. به این معنا، مدل های نورون بیولوژیکی با مدل های نورون مصنوعی که پیش بینی نتایج آزمایش های مربو
ط به بافت عصبی بیولوژیکی فرض نمی شوند متفاوت است (اگرچه مدل های نورون مصنوعی نیز به اجرای وظایف ادراک و تخمین مربوط هستند). بر این اساس، یک جنبه مهم از مدل های نورون بیولوژیکی، اعتبار سنجی آزمایشی و استفاده از واحدهای فیزیکی برای توصیف روش آزمایشی مرتبط با پیش بینی های مدل است. مدل های نورون را می توان با توجه به واحدهای فیزیکی رابط مدل، به دو دسته تقسیم کرد. هر طبقه می تواند بیشتر با توجه به سطح انتزاع و جزئیات تقسیم شود: اگرچه در علم و مهندسی چند مدل توصیفی برای سطوح مختلف انتزاع وجود ندارد، اما تعداد مدلهای نورون های مختلف، گاهی متناقض، بسیار زیاد است. این وضعیت تا حدودی نتیجه بسیاری از تنظیمات آزمایشی مختلف است . دشواری جدا کردن خصوصیات ذاتی یک نورون واحد از اثرات اندازه گیری و تعامل بسیاری از سلول ها (اثرات شبکه) نیز مسبب این وضعیت نیز هست. برای تسریع همگرایی به یک نظریه واحد، ما در هر گروه چندین مدل را لیست می کنیم، و در صورت کاربرد، اشاراتی نیز به پشتیبانی از آزمایش ها می کنیم. مدلهای ولتاژ غشایی ورودی-خروجی برقی. مدل های این گروه ارتباط بین جریان های غشای عصبی در مرحله ورودی و ولتاژ غشای موجود در مرحل
ه خروجی را توصیف می کنند. گسترده ترین تحقیق تجربی در این دسته از مدل ها توسط دو دانشمند به نام های هاچکین و هاکسلی در اوایل دهه ۱۹۵۰ با استفاده از یک آزمایش انجام شد که به خاطر نام این دو این دسته هاچکین-هاکسلی نامیده شد که پروسه تقریبی آزمایش این گونه بود با استفاده از یک آزمایش غشای سلولی را سوراخ شد و اجازه اعمال فشار یک ولتاژ یا جریان غشایی خاص را صادر شد.اکثر رابط های عصبی برقی مدرن از تحریک الکتریکی خارج سلولی استفاده می کنند تا از سوراخ شدن غشاء که منجر به مرگ سلول و آسیب بافت می شود، تا حد امکان جلوگیری شود. از این رو، مشخص نیست که مدل های نورون الکتریکی تا چه اندازه تحریک خارج سلولی را در خود نگه می دارند (به مراجعه کنید) انباشت و شلیک (به انگلیسی: Integrate-and-fire). یکی از اولین مدلهای توصیف رفتار یک نورون است که برای اولین بار در سال ۱۹۰۷ توسط لوئیس لاپیک بررسی شد. در این مدل، نورون به یک مدار شامل یک خازن و یک باتری تشبیه می شود که به صورت متوالی بسته شده اند. باتوجه به قوانین الکترومغناطیس، توصیف این مدار به راحتی قابل انجام است. با گذشت زمان، خازن باردار شده و اگر مقدار بار صفحات خازن از حدی ب
یشتر شود، جرقه ای بین دو صفحه خازن زده می شود و به این ترتیب بار خازن خالی می شود. مشابه این تخلیه ی بار خازن، همان تیزه زدن نورون در دنیای واقعی است. همچنین باتری ذکر شده در مدار، مشابه کانال های یونی غشای نورون است که اختلاف پتانسیل داخل و خارج غشا را به وسیله ی تغییر غلظت یون ها تنظیم می کند. که فقط مشتق قانون ظرفیت است ،. هنگامی که یک جریان ورودی اعمال می شود، ولتاژ غشایی با گذشت زمان افزایش می یابد تا اینکه به یک آستانه ثابت برسد، که در آن نقطه جرقه ای بین صفحات خازن زده شده و خازن تخلیه می شود و ولتاژ را به پتانسیل استراحت خود بازنشانی می کند، پس از آن مدل همچنان به کار خود ادامه می دهد. فرکانس شلیک این مدل به طور خطی و بدون محدود شدن با افزایش جریان ورودی افزایش می یابد. کاستی باقی مانده از این مدل این است که هیچ حافظه ای وابسته به زمان ندارد. اگر مدل مدتی سیگنال زیر آستانه را دریافت کند، آن را افزایش می دهد ولتاژ را برای همیشه حفظ می کند تا دوباره شلیک کند(معادلا نورون تیزه بزند.). این ویژگی به وضوح با رفتار عصبی مشاهده شده مطابقت ندارد. هاجکین-هاکسلی. مدل هاجکین-هاکسلی (H&amp;H مدل)الگویی از رابطه جر
یان جریانهای یونی در غشای سلول عصبی و ولتاژ غشای سلول است.این مجموعه شامل مجموعه ای از معادلات دیفرانسیل غیرخطی است که رفتار کانال های یونی را که در غشای سلولی آکسون غول پیکر مرکب نفوذ می کنند، توصیف می کند. هاچکین و هاکسلی برای این کار جایزه نوبل فیزیولوژی یا پزشکی در سال ۱۹۶۳ دریافت کردند. توجه داشته باشید که قبل از رابطه ولتاژ جریان ما، این بار تعمیم یافته است تا چندین جریان وابسته به ولتاژ را شامل شود: هر جریان توسط قانون اهم به عنوان داده می شود جایی که رسانایی یا مقاومت معکوس است که می تواند از نظر میانگین ثابت گسترش یابد و به ترتیب کسری فعال سازی و غیرفعال سازی و تعیین می کند که چه تعداد یون می تواند از طریق کانالهای غشایی موجود جریان یابد. این بسط توسط فرمول و بخشهایی از سینتیک مرتبه اول پیروی می کنند. با دینامیک مشابه برای ساعت، که در آن ما می توانیم از و یا و استفاده کنیم برای کسری دروازه خود را تعریف کنیم. مدل هوچکین-هاکسلی ممکن است گسترش یابد تا جریانهای یونی اضافی را دربرگیرد. به طور معمول، این شامل جریان های ورودی Ca2+ and Na+ و Na+ به سمت داخل، و همچنین چندین نوع جریان K+ بیرونی از جمله جریان «
نشت» است.نتیجه نهایی می تواند در ۲۰ پارامتر انتهای کوچک باشد که باید برای یک مدل دقیق تخمین زده یا اندازه گیری شود و برای سیستم های پیچیده نورون هایی که به راحتی توسط کامپیوتر قابل ردیابی نیستند. در نتیجه ساده سازی های دقیق مدل هوچکین-هاکسلی مورد نیاز است. مدل انباشت و شلیک نشتی (به انگلیسی: Leaky integrate-and-fire). مدل انباشت و شلیک نشتی، همچنین توسط لوئیز لاپیکمورد مطالعه قرار گرفته است، مشکل حافظه با اضافه کردن یک اصطلاح «نشت» به پتانسیل غشاء، حل می شود، و نشان دهنده ی انتشار یون هایی است که در هنگام تیزه زدن از طریق غشای نورون با محیط خارج تبادل می شود. در حقیقت ایرادی که به مدل قبلی وارد است ایده آل فرض کردن غشای سلولی است، در صورتی که وجود کانال های یونی به معنای تبادل یون ها و در نتیجه خازت ایده آل نبودن غشا است. این جریان ورودی حاصل از تبادل یون ها با محیط خارج باعث می شود که پتانسیل نورون از پتانسیل آستانه بیشتر شده و در نتیجه نورون تیزه می زند. که برای جریانهای ورودی بزرگ به مدل بدون نشت قبلی همگرا می شود. این مدل همچنین می تواند به سلولهای عصبی مهاری گسترش یابد. کسری ادغام شده و آتش (به انگلیسی:
Fractional-order leaky integrate-and-fire). پیشرفت های اخیر در محاسبات کسری محاسباتی و نظری منجر به شکل جدیدی از مدل می شود، به نام کسری ادغام شده و آتش توسط تدانشمندی به نام تکا و همکارانش ایجاد شده است. مزیت بزرگ این مدل این است که می تواند تمام فعالیت های گذشته را ضبط و یکپارچه کند و می تواند اقتباس های وابسته به زمان مشاهده شده در نورونهای هرمی را تولید کند. مدل دارای شکل زیر است . جزئیات بیشتری را می توان در اینجا یافت. Galves–Löcherbach. مدل Galves-Löcherbach یک توسعه خاص از مدل یکپارچه و آتش نشت است، ذاتاً تصادفی است. این مدل وسط آنتونیو گالوز و اوا لوچباخ ساخته شده است.با توجه به مشخصات مدل ، formula_9 احتمال وجود دارد که نورون داده شده در یک بازه زمانی می لرزد formula_10 ممکن است توسط formula_11 جایی که یک وزن سیناپسی است و تأثیر نورون را توصیف می کند formula_12 روی نورون formula_9, formula_14نشت را بیان می کند و formula_15 تاریخچه نورون اسپایک formula_9 را قبل از formula_10 فراهم میکند.البته با توجه به formula_18 ادغام و آتش نمایی(به انگلیسی: Exponential integrate-and-fire). در مدل انتگرال و آتش نما
یی، تولید اسپایک، به دنبال معادله نمایی است: جایی که formula_20 پتانسیل غشایی است ، formula_21 آستانه بالقوه غشاء است ، formula_22 زمان غشاء است. ثابت ، formula_23 پتانسیل استراحت است. که درآن formula_24 میزان وضوح ابتکار عمل پتانسیل ، معمولاً در حدود ۱ میلی ولت برای نورونهای هرمی قشر مغز است. هنگامی که پتانسیل غشاء از formula_21 عبور کند، در زمان محدود به بی نهایت منحرف می شود. FitzHugh–Nagumo. ساده سازی ها در مورد هاجکین-هاکسلی توسط FitzHugh و Nagumo در سال ۱۹۶۱ و ۱۹۶۲ معرفی شدند. به دنبال توصیف «خود تحریک احیا کننده» توسط یک ولتاژ غشای بازخورد مثبت و بازگرداندن توسط یک ولتاژ دروازه بازخورد منفی، آنها این مدل را توصیف کردند. جایی که ما مجدداً دارای ولتاژ و جریان ورودی مانند غشاء با ولتاژ عمومی ورودی کندتر و پارامترهای تعیین شده آزمایشی a = -۰٫۷، b = ۰٫۸، τ = ۱ / ۰٫۰۸ هستیم. اگرچه به وضوح از زیست شناسی مشتق نشده است، مدل اجازه می دهد یک دینامیک ساده و فوراً در دسترس باشد، بدون اینکه بی اهمیت باشد. Morris–Lecar. در سال ۱۹۸۱ موریس و لکار مدل های هوچکین-هاکسلی و فیتز هیو-ناگومو را به یک مدل کانال کلسیم با ولتاژ
دردار با یک کانال پتاسیم یکسوساز تأخیر، ترکیب کردند. که در آن formula_28 Hindmarsh–Rose. با تکیه بر مدل FitzHugh-Nagumo , Hindmarsh و Rose در سال ۱۹۸۴ مدلی از فعالیت عصبی توصیف شده توسط سه معادله دیفرانسیل مرتبه اول همراه: با , and به طوری که متغیر z فقط بسیار کند تغییر کند. این پیچیدگی ریاضی اضافی اجازه می دهد تا تنوع زیادی از رفتارهای پویا برای پتانسیل غشاء، شرح داده شده توسط متغیر x مدل، که شامل پویایی هرج و مرج است. این امر باعث می شود که مدل نورون Hindmarsh-Rose بسیار مفید باشد، زیرا هنوز ساده بودن، توصیف کیفی خوبی از الگوهای مختلف پتانسیل عمل مشاهده شده در آزمایش ها را می دهد. نظریه کابل. نظریه کابل، سنگ قبر دندریتیک را به عنوان یک ساختار استوانه ای که تحت الگوی منظم شکاف، که مانند شاخه های یک درخت قرار دارد، توصیف می کند. برای یک سیلندر منفرد یا یک درخت کامل، هدایت ورودی در پایه (جایی که درخت با بدن سلول یا هر مرز دیگری ملاقات می کند) تعریف می شود جایی که طول الکتروتونیک استوانه است که به طول، قطر و مقاومت آن بستگی دارد. مقیاس بازگشتی ساده الگوریتم به صورت خطی با تعداد شاخه ها انجام می شود و می تواند
برای محاسبه هدایت مؤثر درخت استفاده شود. که در آن مساحت کل درخت از طول کل است، و طول کل الکتروتونیک آن است. برای یک نورون کل که در آن هدایت بدن سلول است و هدایت غشاء در هر واحد مساحت است، می توانیم با با افزودن کلیه هدایت درخت و سوماً، می توانیم هدایت نورونی کل را برای درختان دندریت پیدا کنیم. جایی که می توانیم با ذکر ، فاکتور تصحیح کلی را به صورت تجربی پیدا کنیم. مدل های محاسباتی. مدل کابل برای ارائه نتایج تحلیلی بسته، تعدادی ساده سازی را ایجاد می کند، یعنی اینکه آبرور دندریتیک باید در یک الگوی ثابت در جفت های کم رنگ شاخه ای داشته باشد. یک مدل محفظه ای امکان هر گونه توپولوژی درخت مورد نظر را با شاخه ها و طول های دلخواه فراهم می کند، اما در جابجایی بین شاخه ها، ساده سازی ها را انجام می دهد؛ بنابراین، دو مدل نتایج مکمل را ارائه می دهند، که هیچ یک از آنها لزوماً دقیق تر نیستند. هر قطعه جداگانه یا محفظه از یک دندریت توسط یک سیلندر مستقیم از طول و قطر دلخواه مدل می شود که با مقاومت ثابت به هر تعداد سیلندر شاخه ای متصل می شود. نسبت هدایت سیلندر th را به عنوان تعریف می کنیم، جایی که formula_33 و مقاومت بین محفظه فع
لی و بعدی است. ما یک سری معادلات را برای نسبتهای رسانایی در داخل و خارج از یک محفظه با انجام اصلاحات در دوره پویای عادی، بدست می آوریم. جایی که آخرین معادله با والدین و دختران در شعب سر و کار دارد و formula_37. ما می توانیم این معادلات را از طریق درخت تکرار کنیم تا جایی که نقطه ای که دندریت ها به بدن سلولی متصل می شوند، که نسبت هدایت بن . بدست آوریم. سپس هدایت عصبی کل ما توسط داده می شود مدل های نورون محرک ورودی طبیعی. مدل های این گروه پس از آزمایش های مربوط به تحریک طبیعی مانند نور، صدا، لمس یا بو به وجود آمده اند. در این آزمایش ها، الگوی اسپایک ناشی از هر نمایش محرک از هر آزمایشی با آزمایشی دیگر متفاوت است، اما پاسخ متوسط از چندین آزمایش اغلب به یک الگوی واضح تبدیل می شود. در نتیجه، مدل های این گروه یک رابطه احتمالی بین محرک ورودی به وقوع اسپایک ایجاد می کنند. مدل فرایند پواسون غیر همگن (Siebert). سیبریت الگوی آتش (Fire) (به انگلیسی: Fire) اسپایک نورون با استفاده از یک مدل فرایند پواسون غیر همگن مدل، به دنبال آزمایش ها مربوط به سیستم شنوایی است. به دنبال آزمایش ها مربوط به سیستم شنوایی، الگوی آتش (Fire) (به
انگلیسی: Fire) اسپایک نورون را با استفاده از یک مدل فرایند پواسون غیر همگن مدل کرد.طبق گفته Siebert، احتمال وقوع اسپایک در فاصله زمانیformula_39 متناسب با عملکرد غیر منفی formula_40 است، جایی که formula_41 محرک خام است: formula_42 سیبرت چندین عملکرد را به عنوان formula_40 در نظر گرفت، از جملهformula_44 برای شدت کم تحریک. مهمترین مزیت مدل Siebert سادگی آن است. کاستی مدل عدم توانایی آن در بازتاب درست پدیده های زیر است: این کاستی ها توسط مدل مارکوف دو ایالت بررسی شده است مدل دو حالت مارکوف (Nossenson &amp; Messer). مدل نورون پرشکسته توسط Nossenson &amp; Messer احتمال نورون را به آتش سوزی اسپایک به عنوان تابعی از محرک خارجی یا دارویی تولید می کند. این مدل شامل یک آبشار از یک مدل لایه گیرنده و یک مدل نورون اسپایک است، همان طور که در شکل ۴ نشان داده شده است. اتصال بین محرک خارجی با احتمال اسپایک در دو مرحله انجام می شود: اول، یک مدل سلول گیرنده محرک خارجی خام را ترجمه می کند. یک مدل نورون پرشور بین غلظت انتقال دهنده عصبی با میزان آتش (احتمال اسپایک) ارتباط می یابد؛ بنابراین، مدل نورون اسپایک به خودی خود به غلظت ان
تقال دهنده عصبی در مرحله ورودی بستگی دارد. یکی از ویژگی های مهم این مدل پیش بینی برای آتش (Fire) نورون های الگوی سرعت آتش نورون است که با استفاده از تعداد کم پارامترهای آزاد، لبه مشخصه بر پاسخ نورون ها به یک پالس محرک تأکید می کند، همان طور که در شکل ۵ نشان داده شده است. میزان آتش هر دو مشخص می شود. به عنوان یک احتمال عادی برای آتش اسپایک عصبی، و به عنوان یک مقدار متناسب با جریان انتقال دهنده های عصبی منتشر شده توسط سلول است. عبارت نرخ آتش به شکل زیر است: formula_45 جایی که، formula_46 P0 به طور کلی می تواند به صورت بازگشتی با استفاده از روش اویلر محاسبه شود، اما در صورت پالس محرک، یک عبارت ساده بسته بسته را نشان می دهد. formula_47 به دست آمده، باformula_48 با میانگین زمانی کوتاه قدرت محرک (داده شده در وات یا انرژی دیگر در هر واحد زمان). پیش بینی های دیگر این مدل شامل موارد زیر است: ۱) به طور متوسط پتانسیل پاسخ برانگیخته (ERP) به دلیل جمعیت تعداد زیادی از نورون ها در اندازه گیری های فیلتر نشده شبیه سرعت آتش (Fire) (به انگلیسی: Fire) است ۲) واریانس ولتاژ فعالیت ناشی از فعالیت نورون های متعدد شبیه به میزان آتش
است (همچنین به عنوان قدرت چند منظوره یا MUA شناخته می شود). ۳) توزیع احتمال فاصله میان اسپایک شکل یک توابع توزیع گاما مانند عملکرد را به خود می گیرد. مدل های نورون محرک ورودی دارویی. مدل های این گروه پیش بینی هایی را برای آزمایش های مربوط به تحریک دارویی ارائه می دهند. انتقال سیناپسی (Koch &amp; Segev). طبق مدلی که توسط کوچ و سگف انجام شد، پاسخ یک نورون به انتقال دهنده های عصبی فردی را می توان به عنوان یک الگوی پسوند مدل کلاسیک هاچکین-هاکسلی با هر دو جریان جنبشی استاندارد و غیر استاندارد مدل کرد. چهار انتقال دهنده عصبی در درجه اول در CNS تأثیر دارند. گیرنده های AMPA / kainate واسطه تحریکی سریع هستند در حالی که گیرنده های NMDA واسطه جریان های به طور قابل توجهی کندتر هستند. جریان مهاری سریع از طریق گیرنده های GABAA receptors عبور می کند، در حالی که گیرنده های GABAB receptors توسط کانال های پتاسیم فعال شده با پروتئین G واسطه می شوند. این طیف میانجیگری دینامیک فعلی را تولید می کند: جایی که رسانایی (در حدود 1S) و E پتانسیل تعادل یون یا فرستنده داده شده (AMDA , NMDA , Cl یا K) بیشینه است، در حالی که کسری از گیرنده
های باز را توصیف می کند. برای NMDA، یک اثر قابل توجهی از بلوک منیزیم وجود دارد که به طور متفاوتی به غلظت منیزیم داخل سلولی توسط بستگی دارد. از نظر GABAB, غلظت پروتئین G است و تفکیک G در اتصال به دروازه های پتاسیم را توصیف می کند. پویایی این مدل پیچیده تر به صورت تجربی مورد مطالعه قرار گرفته است و از نظر تقویت سیناپسی بسیار سریع است و افسردگی،به معنای یادگیری سریع، کوتاه مدت است. مدل دو حالت مارکوف (Nossenson &amp; Messer). مدل توسط Nossenson و Messer غلظت انتقال دهنده عصبی را در مرحله ورود به احتمال آزاد شدن انتقال دهنده عصبی در مرحله خروجی ترجمه می کند. برای توضیحات بیشتر در مورد این مدل، به بخش دو حالت مارکوف مدل بالا مراجعه کنید.. مدل نورون HTM. مدل نورون HTM توسط جف هاوکینز و محققان Numenta ساخته شده است و مبتنی بر نظریه ای به نام حافظه موقت سلسله مراتبی است که در ابتدا در کتاب On Intelligence شرح داده شده است. این مبتنی بر علوم اعصاب و فیزیولوژی و تعامل نورون های هرمی در نئوکورتکس مغز انسان است. رابطه بین مدلهای عصبی مصنوعی و بیولوژیکی. اساسی ترین مدل یک نورون شامل یک ورودی با مقداری بردار وزن سیناپسی و
یک تابع فعال سازی یا عملکرد انتقال در داخل خروجی تعیین کننده نورون است. این ساختار اساسی است که برای نورونهای مصنوعی به کار می رود، که در یک شبکه عصبی اغلب به نظر می رسد formula_53 در جایی که خروجی نورون th است ، سیگنال نورون ورودی th است، وزن سیناپسی (یا قدرت اتصال) بین نورون های i و j است، و φ عملکرد فعال سازی است. در حالی که این مدل در برنامه های کاربردی یادگیری ماشین موفقیتی داشته است، این یک الگوی ضعیف برای نورون های واقعی (بیولوژیکی) است، زیرا فاقد وابستگی زمانی است که اسپایک های نورون واقعی به نمایش می گذارد. مدل های بیولوژیکی از نوع «یکپارچه و آتش » اساساً این شکل را به خود می گیرند. در ادبیات پزشکی و دارویی آنها تا حد زیادی توسط مدلهای جنبشی مانند مدل هوچکین-هاکسلی جانشین شده اند.در مورد مدل سازی یک نورون بیولوژیکی، از آنالوگ های فیزیکی به جای انتزاع هایی مانند «وزن» و «عملکرد انتقال» استفاده می شود. یک نورون پر از آب است و حاوی یونهایی است که بار الکتریکی دارند. نورون توسط یک غشای سلولی عایق محدود شده و می تواند غلظت یون های بارشی را از هر طرف که تعیین کننده یک ظرفیت خازن است، حفظ کند. آتش یک نورون
شامل حرکت یون ها به داخل سلول است که وقتی انتقال دهنده های عصبی باعث می شوند کانال های یونی در غشای سلولی باز شوند رخ می دهد. ما این موضوع را با یک جریان فیزیکی وابسته به زمان توصیف می کنیم. با این کار تغییر ولتاژ یا اختلاف انرژی پتانسیل الکتریکی بین سلول و محیط اطراف آن مشاهده می شود که گاهی اوقات منجر به ایجاد سنسور ولتاژ به نام پتانسیل عمل می شود که طول سلول را طی می کند و باعث ترشح انتقال دهنده های عصبی بیشتر می شود. ولتاژ، بنابراین مقدار علاقه است و توسط داده می شود. حدس دربارهٔ نقش نورون در زمینه وسیع تر از اصل عمل مغز. طرح تشخیص انرژی مبتنی بر انتقال دهنده عصبی. طرح تشخیص انرژی مبتنی بر انتقال دهنده عصبی نشان می دهد که بافت عصبی شیمیایی یک روش تشخیص رادار مانند را انجام می دهد. همان طور که در شکل ۶ نشان داده شده است، ایده اصلی حدس حساب این است که غلظت انتقال دهنده های عصبی، تولید انتقال دهنده های عصبی و انتقال مواد انتقال دهنده عصبی را به عنوان مقادیر مهم در انجام کار تشخیص، حساب کند، در حالی که اشاره به پتانسیل های الکتریکی اندازه گیری شده به عنوان یک اثر جانبی که فقط در موارد مشخص است شرایط همزمان با