Neurospaces parameter handling
Neurospaces parameter handling
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DOI：
10.1016/j.neucom.2004.01.169
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发表时间：
2004-06-01
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
De Schutter, E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cornelis, H;De Schutter, E
在神经生物建模中，目前还没有好的软件技术可以节省内存并提供访问大型模型的所有数学细节。在这里，我们介绍了处理大型模型参数转换的使能技术。所讨论的技术允许以内存有效的方式存储模型。(C)2004年，爱思唯尔出版。
In neuro-biological modeling, no good software technologies currently exist that are memory-efficient and give access to all the mathematical details of a large model. Here we present enabling technologies that deal with transformations of parameters of a large model. The discussed techniques allow to store models in a memory-effective way. (C) 2004 Published by Elsevier B.V.