এই ফাইলটি উইকিমিডিয়া কমন্স থেকে আগত এবং অন্যান্য প্রকল্পে ব্যবহৃত হতে পারে।
সেখানে থাকা ফাইলটির বিবরণ পাতার বিবরণ নিচে দেখানো হলো।
সারাংশ
বিবরণDPI Silicon Neuron.jpg
English: The DPI neuron circuit. (A) Circuit schematic. The input DPI low-pass filter (yellow, ML1 − ML3) models the neuron's leak conductance. A spike event generation amplifier (red, MA1 − MA6) implements current-based positive feedback (modeling both sodium activation and inactivation conductances) and produces address-events at extremely low-power. The reset block (blue, MR1 − MR6) resets the neuron and keeps it in a reset state for a refractory period, set by the Vref bias voltage. An additional DPI filter integrates the spikes and produces a slow after hyper-polarizing current Ig responsible for spike-frequency adaptation (green, MG1 − MG6). (B) Response of the DPI neuron circuit to a constant input current. The measured data was fitted with a function comprising an exponential ∝e−t/τK at the onset of the stimulation, characteristic of all conductance-based models, and an additional exponential ∝e+t/τNa (characteristic of exponential I&F computational models; Brette and Gerstner, 2005) at the onset of the spike (Indiveri et al., 2010).
Giacomo Indiveri, Bernabé Linares-Barranco, Tara Julia Hamilton, André van Schaik, Ralph Etienne-Cummings, Tobi Delbruck, Shih-Chii Liu, Piotr Dudek, Philipp Häfliger, Sylvie Renaud, Johannes Schemmel, Gert Cauwenberghs, John Arthur, Kai Hynna, Fopefolu Folowosele, Sylvain Saighi, Teresa Serrano-Gotarredona, Jayawan Wijekoon, Yingxue Wang, and Kwabena Boahen
বণ্টন করতে পারেন – এ কাজটি অনুলিপি, বিতরণ এবং প্রেরণ করতে পারেন
পুনঃমিশ্রণ করতে পারেন – কাজটি অভিযোজন করতে পারেন
নিম্নের শর্তাবলীর ভিত্তিতে:
স্বীকৃতিপ্রদান – আপনাকে অবশ্যই যথাযথ স্বীকৃতি প্রদান করতে হবে, লাইসেন্সের একটি লিঙ্ক সরবরাহ করতে হবে এবং কোনো পরিবর্তন হয়েছে কিনা তা নির্দেশ করতে হবে। আপনি যেকোনো যুক্তিসঙ্গত পদ্ধতিতে এটি করতে পারেন। কিন্তু এমন ভাবে নয়, যাতে প্রকাশ পায় যে লাইসেন্সধারী আপনাকে বা আপনার এই ব্যবহারের জন্য অনুমোদন দিয়েছে।
একইভাবে বণ্টন – আপনি যদি কাজটি পুনঃমিশ্রণ, রুপান্তর, বা এর ওপর ভিত্তি করে নতুন সৃষ্টিকর্ম তৈরি করেন, তবে আপনাকে অবশ্যই আপনার অবদান একই লাইসেন্স বা একই রকমের লাইসেন্সের আওতায় বিতরণ করতে হবে।