stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Bubur kampiun
Sejarah

Konon, pada sekitar tahun 1960-an, PRRI mengadakan Lomba Kreasi Membuat Bubur di Desa Jambu Air, Banuhampu, Bukittinggi. Saat itu, seorang nenek yang bernama Amai Zona datang terlambat ke lomba tanpa persiapan apa pun. Nenek Amai mencampurkan beberapa jenis buburnya yang tidak habis dijual saat pagi hari. Tak disangka, Nenek Amai memenangkan lomba ini. Setelah ditanya oleh panitia, apa nama bubur kreasi ini, dengan spontan nenek itu menjawab bubur kampiun, dari kata berbahasa Belanda kampioen yang berarti "juara".
Konsumsi

Bubur ini biasa dihidangkan sebagai hidangan sarapan, hidangan berbuka puasa, hingga hidangan saat pesta pernikahan adat Minangkabau.
Varian

Bubur kampiun menggunakan beberapa macam campuran sehingga terdapat beberapa variasi di beberapa daerah. Campuran bubur kampiun biasanya menggunakan sumsum, kolak pisang, ubi, bubur candil, nasi ketan putih atau ketan hitam. Namun varian lain terdapat lupis ketan putih sebagai pengganti nasi ketan atau bubur delima sebagai pengganti bubur conde. Juga terdapat campuran bahan lain seperti biji salak, srikaya, dan pacar cina. Persiapan memasak hidangan ini terbilang cukup rumit karena penjual akan memasak semua menu bubur dalam waktu bersamaan sehingga membutuhkan keahlian khusus untuk memasak hidangan ini.
Model (makanan)

Untuk kegunaan lain, lihat model.
Model pada dasarnya dibuat dari adonan yang sama dengan pempek kapal selam. Bedanya, model diisi dengan tahu dan digoreng sebelum disaji. Pada waktu dihidangkan, model di campur dengan kuah model yang terbuat dari kaldu udang. Selain dicampur dengan bihun, biasanya dicampur dengan timun dan ebi.
Sejarah model

Model adalah salah satu makanan tradisional khas Palembang yang sudah ada sejak abad ke-16, pada masa Kesultanan Palembang. Pada awalnya, makanan ini dikenal dengan nama "kelesan," yang berarti dapat bertahan lama jika disimpan. Model pertama kali dibuat oleh penduduk asli Palembang, namun dijual oleh pedagang Tionghoa yang sudah menetap di Palembang saat itu. Makanan ini menjadi bagian dari adat dan biasanya disajikan di rumah limas, rumah tradisional Palembang.
Asal-usul hidangan model masih dikelilingi oleh berbagai cerita. Salah satu versi mengatakan bahwa seorang nenek di Palembang menciptakan hidangan ini dengan cara mencampurkan ikan tenggiri dan tepung sagu, membentuknya menjadi bola-bola kecil, kemudian menggorengnya.
Nama "model" berasal dari kata dalam bahasa Palembang, "modol," yang berarti bola atau bulatan. Versi lain mengisahkan bahwa seorang pedagang ikan di Palembang yang pertama kali menciptakan hidangan ini untuk tujuan praktis. Ia mencampurkan ikan tenggiri dengan tepung sagu, membentuk bulatan kecil, dan menggorengnya hingga berwarna kecokelatan. Hidangan ini cepat disukai oleh pelanggannya dan menjadi populer di Palembang.
Jenis-jenis model

Jenis-jenis model ini terdiri dari 2 macam, yaitu model ikan dan model gendum. Model ikan dibuat dengan bahan yang hampir sama dengan pempek. Sedangkan model gendum terbuat dari tepung terigu. Biasanya model gendum ini lebih murah daripada model ikan. Model sangat terkenal juga di Kota Palembang.  Model ikan ini sendiri memiliki berbagai isian seperti isian tahu dan telur.
Kandungan bahan dan cara memasak

Cara membuat model cukup mudah dan praktis. Pertama, campurkan daging ikan yang sudah digiling dengan air, garam, bawang putih halus, dan tepung terigu yang sudah dicampur dengan air panas. Aduk hingga menjadi adonan yang kental. Setelah itu, tambahkan tepung sagu dan uleni hingga tercampur rata. Ambil sedikit adonan, isi dengan tahu, lalu bentuk menjadi bulatan-bulatan kecil. Goreng adonan dalam minyak panas hingga matang dan berwarna kuning kecoklatan.
Untuk membuat kuah model, haluskan bawang putih, ebi, udang cincang, dan merica. Tumis bumbu halus hingga harum, kemudian tambahkan air, gula, garam, dan penyedap rasa sesuai selera. Masak hingga mendidih, lalu masukkan irisan daun bawang. Kuah model siap disajikan bersama model yang sudah digoreng. Model dapat dinikmati dengan tambahan kecap manis, sambal, timun, jeruk nipis, atau bahan pelengkap lainnya sesuai selera.
Lapek bugih

| --- | --- |

Asal
Negara asal: Indonesia 
Rincian
Jenis: jajanan pasar, jajanan jalanan, hidangan penutup dan makanan manis 
Metode penyajian: kukus 
Bahan utama: kelapa, Beras ketan, Santan dan pandan wangi 
Lapek Bugih (dari bahasa Minangkabau: Lepat Bugis) merupakan salah satu kue tradisional Minangkabau  yang terbuat dari tepung ketan yang dikukus dan dibungkus daun pisang. Lopek bugi adalah makanan tradisional khas Kabupaten Kampar, Provinsi Riau.[butuh rujukan]
 Dalam bahasa Ocu Kampar, kata "bugi" berarti ketan.[butuh rujukan]
 Lopek bugi biasanya dihidangkan sebagai cemilan atau dalam berbagai acara[butuh rujukan]
Bentuk dan isi

Lapek bugih memiliki bentuk kerucut seperti piramida dan terasa lengket dan agak kenyal. Adapula yang berbentuk persegi panjang. Lapek bugih biasanya memiliki isian gula merah dan/atau parutan kelapa yang dibungkus dengan daun pisang. Lapek Bugih memiliki rasa gurih yang biasanya ada dalam makanan yang mengandung santan, Ada rasa manis di bagian tengahnya dari isiannya, yaitu parutan yang dicampur dan dimasak dengan gula merah.
Sejarah

Menurut ceritanya, lapek bugih berasal dari orang Bugis dari Makassar dan pergi merantau memalui laut dan membawanya ke Minangkabau. Makanan ini sering dijadikan hantaran dalam tradisi Maanta Pabukoan ketika memasuki bulan Ramadhan. Biasanya, menantu perempuan mengantarkan lapek bugih dan masakan lainnya ke rumah mertua (keluarga suami).[butuh rujukan]
A Sports

| A Sports |
| --- | --- |

Jenis: Jaringan televisi
Negara: Pakistan
Kantor pusat: Karachi, Sindh, Pakistan
Bahasa: Bahasa Urdu Bahasa Inggris
Format gambar: 1080p Full HD, 16:9
Pemilik: ARY Digital Network
Saluran seinduk:  ARY Digital  ARY News  ARY Qtv  ARY Musik  ARY Zindagi  ARY Zauq 
Diluncurkan: 16 Oktober 2021; 3 tahun lalu (2021-10-16)
a-sports.tv
A Sports merupakan stasiun televisi dari Pakistan yang fokus menyiarkan acara olahraga. Stasiun tersebut diluncurkan pada 16 Oktober 2021. Rencana peluncuran stasiun sudah direncanakan sejak tahun 2016. A Sports dimiliki oleh ARY Digital Network.
Model komputasi saraf

Model komputasi saraf adalah usaha untuk menjelaskan, secara abstrak dan matematis, prinsip-prinsip inti yang mendasari pengolahan informasi pada sistem saraf biologis, dan komponen fungsional yang di dalamnya. Artikel ini bertujuan untuk memberikan gambaran umum tentang model komputasi neuro-biologis yang paling pasti serta alat yang biasa digunakan untuk membangun dan menganalisisnya.
Pengenalan

Karena kompleksitas perilaku sistem saraf, batas kesalahan eksperimental yang terkait tidak jelas, namun manfaat relatif dari berbagai model subsistem tertentu dapat dibandingkan berdasarkan seberapa dekat model tersebut mereproduksi perilaku asli atau merespons sinyal masukan tertentu. Dalam bidang neuroetologi komputasi yang terkait erat, caranya adalah dengan memasukkan lingkungan ke dalam model sedemikian rupa, sehingga sistemnya tertutup. Dalam kasus di mana model-model pesaing tidak tersedia, atau hanya respons kasar yang dapat diukur atau dikuantifikasi, model yang dirancang dengan jelas dapat memandu ilmuwan dalam merancang eksperimen untuk menyelidiki mekanisme biokimia atau konektivitas jejaring.
Dalam semua kasus kecuali yang paling sederhana, persamaan matematika yang membentuk dasar dari sebuah model tidak dapat diselesaikan secara pasti. Meskipun begitu, teknologi komputer, dalam bentuk software dan arsitektur hardware yang terspesialisasi, memungkinkan ilmuwan untuk mengerjakan perhitungan berulang kali untuk mencari jawaban yang memuaskan. Chip komputer atau robot yang dapat berinteraksi dengan lingkungan natural dengan berbagai cara yang mirip seperti makhluk hidup asli adalah salah satu perwujudan dari model yang berguna. Namun, ukuran utama keberhasilan adalah kemampuan membuat prediksi yang dapat diuji.
Kriteria umum untuk mengevaluasi model > Kecepatan pengolahan informasi

Laju pengolahan informasi di sistem saraf biologis dibatasi oleh kecepatan potensial-aksi yang merambat di serabut saraf. Kecepatan penghantaran tersebut berkisar dari 1 m/s sampai lebih dari 100 m/s, dan secara umum meningkat seiring dengan diameter serabut saraf. Dalam skala waktu peristiwa biologis di mana cepat-lambatnya ditentukan oleh kecepatan suara atau gaya gravitasi, sistem saraf lebih memilih komputasi paralel dibanding serial dalam penerapan yang time-critical.
Kriteria umum untuk mengevaluasi model > Ketahanan

Suatu model dianggap tahan atau robust apabila dalam input yang bervariasi atau sebuah parameter operasi diperkenalkan oleh kebisingan (noise), ia dapat menghasilkan hasil komputasi yang sama. Sebagai contoh, sebuah arah gerak yang dikomputasi oleh pendeteksi gerak (motion detector) yang tahan tidak akan berubah meskipun ada perubahan kecil dari pencahayaan, kontras, atau perubahan kecepatan sejenak. Untuk model matematika neuron sederhana, contohnya adalah pengaruh pola lonjakan ketika ada hambatan sinyal jauh lebih lebih lemah daripada pengaruh dari perubahan "berat" di koneksi antarneuron.
Kriteria umum untuk mengevaluasi model > Kontrol Gain

Hal ini mengacu pada prinsip di mana respon dari sistem sarah harus berada di dalam rentang yang pasti bahkan ketika input dari lingkungan berubah secara drastis. Sebagai contoh, ketika menyesuaikan antara siang yang cerah dan malam tanpa bulan, retina mengubah hubungan antara tingkat cahaya dengan output sampai lebih dari  10^{6} sehingga sinyal yang dikirim ke tahap selanjutnya (dari sistem penglihatan) selalu berada di dalam rentang amplitudo yang jauh lebih sempit.
Kriteria umum untuk mengevaluasi model > Linaeritas versus nonlinearitas

Sistem linear adalah sistem yang responsnya dalam satuan unit tertentu, terhadap sekumpulan input yang dipertimbangkan sekaligus, adalah sum ( \sum ) dari respon-resnponnya karena input-input tersebut dipertimbangkan secara individual.
Sistem linier lebih mudah dianalisis secara matematis dan merupakan asumsi persuasif dalam banyak model, termasuk pada neuron McCulloch dan Pitts neuron, model pengkodean populasi, dan neuron sederhana yang sering digunakan dalam jejaring saraf tiruan. Linearitas dapat terjadi pada elemen dasar sirkuit saraf seperti respons neuron pascasinaps, atau sebagai properti yang muncul dari kombinasi subsirkuit nonlinier. Meskipun linearitas sering dianggap tidak tepat, ada penelitian terbaru yang menunjukkan hal tersebut bisa saja memungkinkan secara biofisik dalam beberapa kasus.
Contoh

Model saraf komputasi mungkin dibatasi pada tingkat sinyal biokimia pada masing-masing neuron atau dapat menggambarkan keseluruhan organisme di lingkungannya. Contoh-contoh di sini dikelompokkan menurut ruang lingkupnya.
Contoh > Model transfer informasi di neuron

Artikel utama: biological neuron model
Model transfer informasi yang paling banyak digunakan dalam neuron biologis didasari dengan analogi rangkaian listrik. Persamaan yang harus diselesaikan adalah persamaan diferensial bergantung waktu dengan variabel elektrodinamik seperti arus, konduktansi atau hambatan, kapasitansi dan tegangan.
Contoh > Model transfer informasi di neuron > Model Hodgkin–Huxley dan turunannya

Artikel utama: Model Hodgkin-Huxley
Model Hodgkin–Huxley, yang secara luas dianggap sebagai salah satu pencapaian besar biofisika abad ke-20, menjelaskan bagaimana potensial aksi di neuron dimulai dan disebarkan di akson melalui saluran ion berpintu tegangan (bahasa inggris: voltage-gated ion channels). Ini adalah seperangkat persamaan diferensial biasa nonlinier yang diperkenalkan oleh Alan Lloyd Hodgkin dan Andrew Huxley pada tahun 1952 untuk menjelaskan hasil eksperimen penjepit tegangan pada akson raksasa cumi-cumi. Tidak ada solusi analitik pada model ini, tetapi algoritma Levenberg–Marquardt, sebuah algoritma Gauss–Newton yang dimodifikasi, sering digunakan untuk menyesuaikan persamaan ini dengan data penjepit tegangan.
Model FitzHugh–Nagumo merupakan penyederhanaan dari model Hodgkin–Huxley. Model Hindmarsh–Rose adalah ekstensi yang menggambarkan ledakan lonjakan saraf. Model Morris–Lecar adalah modifikasi yang tidak menghasilkan lonjakan, tetapi menggambarkan propagasi gelombang lambat, yang terlibat dalam mekanisme penghambatan sinaptik generator pola terpusat.
Contoh > Model transfer informasi di neuron > Soliton

Artikel utama: Model soliton di neurosains
Model soliton merupakan alternatif dari model Hodgkin-Huxley yang mengklaim dapat menjelaskan bagaimana potensial aksi diinisiasi dan dihantarkan dalam bentuk pulsa suara (atau densitas) soliton tertentu yang dapat dimodelkan sebagai soliton di sepanjang akson, berdasarkan pada teori termodinamika perambatan impuls saraf.
Contoh > Model transfer informasi di neuron > Fungsi transfer dan filter linier

Pendekatan ini, dipengaruhi oleh teori kontrol dan pengolahan sinyal, memperlakukan neuron dan sinapsis sebagai entitas invarian-waktu yang menghasilkan output yang merupakan kombinasi linier dari sinyal input, sering kali digambarkan sebagai gelombang sinus dengan frekuensi temporal atau spasial yang terdefinisi jelas.
Seluruh perilaku neuron atau sinapsis dikodekan dalam fungsi transfer, meskipun demikian, pemahaman mengenai mekanisme yang mendasarinya masih kurang baik. Hal ini menyebabkan matematika yang sudah berkembang dipakai mengatasi masalah transfer informasi.
Taksonomi filter linier yang menyertainya ternyata berguna dalam mengkarakterisasi sirkuit saraf. Tapis pelewat rendah dan tinggi diduga hadir dalam beberapa bentuk di sistem sensorik, karena keduanya bertindak untuk mencegah hilangnya informasi di lingkungan kontras tinggi dan rendah.
Memang benar, pengukuran fungsi transfer neuron pada retina kepiting tapal kuda menurut analisis sistem linier menunjukkan bahwa pengukuran tersebut menghilangkan fluktuasi jangka pendek dalam sinyal input dan hanya menyisakan tren jangka panjang, seperti pada filter tapis pelewat rendah. Hewan-hewan ini tidak dapat melihat objek dengan kontras rendah tanpa bantuan distorsi optik yang disebabkan oleh arus bawah air.
Contoh > Model komputasi dalam sistem sensorik > Penghambatan lateral di retina: Persamaan Hartline–Ratliff

Di retina, reseptor saraf yang tereksitasi dapat menekan aktivitas neuron di sekitarnya dalam area yang disebut lapang penghambatan. Efek ini, yang dikenal sebagai penghambatan lateral, meningkatkan kontras dan ketajaman respons visual, namun mengarah pada epifenomena pita Mach. Hal ini sering diilustrasikan dengan ilusi optik berupa garis-garis terang ataugelap di samping batas tajam antara dua wilayah dalam gambar dengan pencahayaan berbeda.
Model Hartline-Ratliff menggambarkan interaksi dalam sekelompok sel fotoreseptor p. Dengan asumsi interaksi ini linier, mereka mengusulkan hubungan berikut untuk tingkat respons kondisi stabil  r_{p} dari fotoreseptor ke-p dalam hal tingkat respons keadaan stabil  r_{j} dari j reseptor di sekitarnya:
r_{p}=\left|\left[e_{p}-\sum _{j=1,j\neq p}^{n}k_{pj}\left|r_{j}-r_{pj}^{o}\right|\right]\right| .
Di sini,
e_{p} adalah eksitasi target reseptor ke-p dari transduksi sensorik
r_{pj}^{o} adalah ambang batas terkait sel penembak (bahasa inggris: firing cell), dan
k_{pj} adalah koefisien interaksi penghambatan antara reseptor ke-p dan ke-j . Interaksi penghambatan menurun seiring dengan jarak target reseptor ke-p .
Contoh > Model komputasi dalam sistem sensorik > Korelasi silang dalam lokalisasi suara: model Jeffress

Menurut Jeffress,  untuk menghitung lokasi sumber suara dalam ruang dari perbedaan waktu antaraural, sistem pendengaran bergantung pada garis penundaan: sinyal yang diinduksi dari reseptor pendengaran ipsilateral ke neuron tertentu ditunda untuk waktu yang sama dengan yang diperlukan agar suara asli berpindah dari telinga itu ke telinga lainnya. Setiap sel pascasinaps memiliki penundaan yang berbeda, dan karenanya spesifik untuk perbedaan waktu antar-aural tertentu. Teori ini setara dengan prosedur matematika korelasi silang .
Mengikuti Fischer dan Anderson, respons neuron pascasinaps terhadap sinyal dari telinga kiri dan kanan diberikan oleh
y_{R}\left(t\right)-y_{L}\left(t\right)
Di mana
y_{L}\left(t\right)=\int _{0}^{\tau }u_{L}\left(\sigma \right)w\left(t-\sigma \right)d\sigma
y_{R}\left(t\right)=\int _{0}^{\tau }u_{R}\left(\sigma \right)w\left(t-\sigma \right)d\sigma
Dan
w\left(t-\sigma \right) mewakili fungsi penundaan. Ini tidak sepenuhnya benar dan diperlukan kecermatan untuk menyusun simbol-simbol tersebut.
Struktur telah ditempatkan di burung hantu di mana konsisten dengan mekanisme tipe Jeffress.
Contoh > Model komputasi dalam sistem sensorik > Korelasi silang untuk deteksi gerakan: model Hassenstein Reichardt

Detektor gerak harus memenuhi tiga persyaratan umum: input berpasangan (bahasa inggris: pair-inputs), asimetri, dan nonlinearitas. Operasi korelasi silang yang diterapkan secara asimetris dari respons sepasang fotoreseptor memenuhi kriteria minimal ini, dan lebih lagi, memprediksi fitur yang telah diamati dalam respons neuron pelat lobula pada serangga bersayap dua.
Persamaan utama untuk respons adalah
R=A_{1}(t-\tau )B_{2}(t)-A_{2}(t-\tau )B_{1}(t)
Model HR memprediksi puncak dari respons pada frekuensi input temporal tertentu. Model Barlow-Levick yang secara konseptual serupa memiliki kekurangan dalam artian stimulus yang diberikan hanya kepada satu reseptor dari pasangan tersebut sudah cukup untuk menghasilkan respons. Hal ini berbeda dengan model HR, yang memerlukan dua sinyal berkorelasi yang disampaikan dalam diurutkan berdasarkan waktu. Namun model HR tidak menunjukkan respons saturasi pada kontras tinggi, seperti yang diamati dalam eksperimen. Pengembangan model Barlow-Levick dapat mengatasi perbedaan ini.
Contoh > Model komputasi dalam sistem sensorik > Model Watson–Ahumada untuk perkiraan gerakan manusia

Ini menggunakan korelasi silang baik dalam arah spasial maupun temporal, dan terkait dengan konsep aliran optik.
Contoh > Adaptasi Anti-Hebbian: plastisitas yang bergantung pada waktu lonjakan

Tzounopoulos, T; Kim, Y; Oertel, D; Trussell, LO (2004). "Cell-specific, spike timing-dependent plasticities in the dorsal cochlear nucleus". Nat Neurosci. 7 (7): 719–725. doi:10.1038/nn1272. PMID 15208632.
Roberts, Patrick D.; Portfors, Christine V. (2008). "Design principles of sensory processing in cerebellum-like structures". Biological Cybernetics. 98 (6): 491–507. doi:10.1007/s00422-008-0217-1. PMID 18491162.
Contoh > Model integrasi sensorik-motorik > Metronom neurofisiologis: sirkuit saraf untuk menghasilkan pola

Proses yang saling menghambat merupakan tema pemersatu dari semua generator pola terpusat. Hal ini telah dibuktikan pada sistem saraf stomatogastrik (STG) udang karang dan lobster. jejaring osilasi dua dan tiga sel berdasarkan STG yang 'menyetujui' analisis matematis telah dapat dibuat, dan bergantung secara sederhana pada kekuatan sinaptik dan aktivitas keseluruhan. Matematika yang terlibat adalah teori sistem dinamik.
Contoh > Model integrasi sensorik-motorik > Umpan balik dan kontrol: model kontrol penerbangan pada lalat

Pengendalian penerbangan pada lalat diyakini dimediasi oleh input dari sistem visual dan juga halter, sepasang organ berbentuk kenop yang bergungsi untuk mengukur kecepatan sudut. Model komputer terintegrasi pada Drosophila telah dibuat untuk menyelidiki detail kontrol penerbangan. Model tersebut dibuat berdasarkan pedoman umum dari teori kontrol dan data yang didapat dari penerbangan lalat yang terikat. Tetapi model tersebut masih belum memiliki sirkuit persarafan.
Contoh > Model integrasi sensorik-motorik > Kontrol motorik-sensorik otak kecil

Teori jejaring tensor merupakan teori fungsi otak kecil yang memberikan model matematis transformasi koordinat ruang-waktu sensorik menjadi koordinat motorik dan sebaliknya oleh jejaring saraf otak kecil. Teori ini dikembangkan oleh Andras Pellionisz dan Rodolfo Llinas pada tahun 1980-an sebagai geometrisasi fungsi otak (khususnya sistem saraf pusat) dengan menggunakan tensor .
Pendekatan dan alat pemodelan perangkat lunak > jejaring saraf

Artikel utama: Jaringan persarafan
Dalam pendekatan ini kekuatan dan tipe, rangsang atau penghambatan, dari koneksi sinaptik diwakili oleh besaran dan tanda bobot, yaitu koefisien numerik  w' di depan input  x untuk-ke neuron tertentu. Respon dari  Neuron ke-𝑗 diberikan oleh sum fungsi nonlinier, biasanya "sigmoidal "  g dari input sebagai:
f_{j}=\sum _{i}g\left(w_{ji}'x_{i}+b_{j}\right) .
Respons ini kemudian dimasukkan sebagai input ke neuron lain dan seterusnya. Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan bobot neuron untuk menghasilkan respons yang diinginkan pada lapisan output masing-masing terhadap set input yang diberikan pada lapisan input. Optimalisasi bobot neuron ini sering dilakukan dengan menggunakan algoritma perambatan mundur dan metode optimasi seperti penurunan gradien atau metode optimasi Newton. Perambatan mundur membandingkan output jejaring dengan output yang diharapkan dari data pelatihan, kemudian memperbarui bobot setiap neuron untuk meminimalkan kontribusi masing-masing neuron terhadap total kekeliruan jejaring.
Pendekatan dan alat pemodelan perangkat lunak > Algoritma genetik

Algoritma genetika digunakan untuk mengembangkan sifat saraf (dan terkadang tubuh) dalam model sistem lingkungan otak-tubuh untuk menunjukkan kinerja perilaku yang diinginkan. Agen yang berevolusi kemudian dapat dianalisis secara mendetail untuk mengungkap prinsip operasinya. Pendekatan evolusioner sangat berguna untuk mengeksplorasi kemungkinan solusi terhadap tugas perilaku tertentu, karena pendekatan ini meminimalkan asumsi apriori tentang bagaimana perilaku tertentu harus diterapkan. Mereka juga dapat berguna untuk mengeksplorasi berbagai cara untuk menyelesaikan model neuroetologi komputasional ketika hanya sebagian sirkuit saraf yang tersedia untuk sistem biologis yang diinginkan.
Pendekatan dan alat pemodelan perangkat lunak > NEURON

Perangkat lunak NEURON, yang dikembangkan di Duke University, adalah lingkungan simulasi untuk memodelkan neuron individu dan jejaring neuron. Lingkungan NEURON adalah lingkungan mandiri yang memungkinkan antarmuka melalui GUI-nya atau melalui skrip dengan hoc atau python. Mesin simulasi NEURON didasarkan pada model tipe Hodgkin–Huxley menggunakan formulasi Borg–Graham. Beberapa contoh model yang ditulis dalam NEURON tersedia dari database online ModelDB.
Perwujudan dalam perangkat keras elektronik > Neuron silikon berbasis Antaran

Sistem saraf berbeda dari sebagian besar perangkat komputasi berbasis silikon karena menyerupai komputer analog (bukan pemroses data digital) dan prosesor paralel secara masif, bukan prosesor sekuensial . Untuk memodelkan sistem saraf secara akurat dan real-time, diperlukan perangkat keras alternatif.
Sirkuit paling realistis hingga saat ini memanfaatkan properti analog dari alat elektronik digital yang ada (dioperasikan dalam kondisi non-standar) untuk mewujudkan model tipe Hodgkin–Huxley in silico.
Pranala luar

Dinamika Neural di NSI – Halaman web Patrick D Roberts di Neurological Sciences Institute
Dickinson Lab - Halaman web grup Dickinson di Caltech yang mempelajari kontrol penerbangan di Drosophila
Templat:NeuroethologyTemplat:Animal cognition