在神經電路模型中，實現對「什麼」和「何時」的動態編碼可以通過使用連續吸引子神經網絡（Continuous Attractor Neural Networks, CANN）來達成。這種模型允許神經元的活動隨著時間的推移而變化，從而實現動態編碼。具體而言，通過設計神經元的感受野，使其能夠根據刺激的時間和類型進行調整，這樣可以在神經網絡中形成一個隨時間變化的活動模式。例如，拉普拉斯神經流形中的邊緣吸引子可以隨著時間的推移而移動，這樣就能夠動態地編碼「何時」信息，而環形吸引子則可以持續編碼「什麼」信息。這種動態編碼的能力使得神經網絡能夠在複雜的記憶任務中保持對多個刺激的準確記憶。