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8．1 引言 8．2 一般基础 8．3 光学互连 8．4 结论

目录：第一章傅里叶光学基础 第二章经典光学信息处理 第三章非相干光学信息处理 第四章光学图像识别 第五章广义傅里叶变换及其光学实现 第六章光学小波变换 第七章空间光调制器 第八章光学神经网络 第九章光折变介质信息处理

 胶质细胞的基本知识  神经元-神经胶质网络  总结与展望 Ⅰ 神经胶质细胞（Glia） Ⅱ. Neuron-glia netwoks Ⅲ Perspective

复旦大学：《心灵哲学 Philosophy of Mind》课程教学资源（PPT课件，英文版）第5讲 人工神经元网络以及神经语义学 Artificial Neural Networks And Neurosemantics

模块(组合)网络 （1)产生的背景 （a)更好的映射非线性函数 （b)模拟人类神经系统分工

一、注意的概念  二、注意的理论模型 ◦ 早选择 VS. 晚选择模型  三、注意的效应及其神经基础 ◦ 空间选择性注意的效应 ◦ 特征选择性注意的效应 ◦ 物体选择性注意的效应  四、注意的来源及其神经基础 ◦ 背侧注意控制网络 ◦ 腹侧注意控制网络  五、注意障碍

一、生物体内的信号传递 二、海马趾CA1神经元区室化模型 三、establishing the individual pathways 四、develope the network model in stages

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

用人工神经元方法分析IF钢性能与成分、加工工艺之间关系.通过实验与现场数据训练1个前向网络的考核结果表明，该方法是用于大生产中IF钢成分与工艺设计的有效方法