Neuron Ein flexibler und leistungsstarker Simulator von Neuronen und Netzwerken
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Neuron Ranking & Zusammenfassung

Neuron Stichworte

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Neuron Beschreibung

Ein flexibler und leistungsstarker Simulator von Neuronen und Netzwerken Neuron ist eine Simulationsumgebung zum Modellieren von einzelnen Neuronen und Netzwerken von Neuronen. Es bietet Werkzeuge zum bequemen Bau, Verwalten und Verwenden von Modellen auf eine Weise, die numerisch gesund und rechnerisch effizient ist. Neuron eignet sich besonders gut für Probleme, die eng mit experimentellen Daten verknüpft sind, insbesondere solche, die Zellen mit komplexen anatomischen und biophysikalischen Eigenschaften beinhalten ), UNIX und Linux, und auf parallelen Hardware, einschließlich Beowulf-Clustern, der Cray XT3 und dem IBM-Blue-Gen. Hier sind einige wichtige Merkmale von "Neuron": · Ist ein flexibler und leistungsstarker Simulator von Neuronen und Netzwerken · Hat wichtige Vorteile gegenüber allgemeinen Simulatoren · Hilft Benutzern, sich auf wichtige biologische Fragen zu konzentrieren, anstatt rein rechenanfragen · Hat eine praktische Benutzeroberfläche · Verfügt über eine vom Benutzer erweiterbare Bibliothek mit biophysikalischen Mechanismen · Hat viele Verbesserungen für eine effiziente Netzwerkmodellierung · Bietet anpassbare Initialisierung und Simulationsflusssteuerung · Wird in der Neurowissenschaftsforschung von Experimentalisten und Theoretiker weit verbreitet verwendet · Ist gut dokumentiert und aktiv unterstützt · Ist frei, offene Quelle und läuft auf (fast) alles Was ist neu in dieser Version: · Ab heute ist die Multicore-Version (der derzeit Version 7.0) der SVN-Kofferraum geworden und ist somit der Hauptentwicklungsfaden. Wenn alles gut geht, wird von diesem Datum von diesem Zeitraum die einzelnen Thread-Version 6.2 nur für Fehlerbehebungen aufrechterhalten. Diese Ankündigung hat einen sofortigen Import für Benutzer, die die Alpha-Version oder den neuesten Entwicklungscode aus dem Subversion-Repository erhalten. Es bedeutet auch, dass Benutzer in der nicht fernen Zukunft die vollständige Rechenleistung ihrer Hardware zum Ausführen von Simulationen nutzen können, unabhängig davon, ob Neuron auf einem einzigen Kern oder einer Multicore-Maschine ausführt.

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