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Computational Neuroscience und Neuronenmodell

Shortcuts: Differenzen, Gemeinsamkeiten, Jaccard Ähnlichkeit Koeffizient, Referenzen.

Unterschied zwischen Computational Neuroscience und Neuronenmodell

Computational Neuroscience vs. Neuronenmodell

Computational Neuroscience (von engl. computation: Berechnung, Informationsverarbeitung, und Neuroscience: Neurowissenschaften, Hirnforschung; meist synonym zu Theoretische Neurowissenschaft) ist eine interdisziplinäre Wissenschaftsrichtung, die sich mit den informationsverarbeitenden Eigenschaften des Nervensystems beschäftigt. Ein Neuronenmodell ist ein mathematisches Modell einer Nervenzelle (eines Neurons), das die zeitliche Änderung des Membranpotentials oder einer anderen Kenngröße der Zelle beschreibt.

Ähnlichkeiten zwischen Computational Neuroscience und Neuronenmodell

Computational Neuroscience und Neuronenmodell haben 22 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Abstraktion, Aktionspotential, Axon, Bifurkation (Mathematik), Biophysik, Computersimulation, Dendrit (Biologie), Dynamisches System, Elektrophysiologie, Hodgkin-Huxley-Modell, Ionenkanal, Kabeltheorie, Künstliches neuronales Netz, Lernen, Morphologie (Biologie), Mustererkennung, Nervenzelle, Neuroinformatik, Neuron (Software), Neuronales Netz, Soma (Zellbiologie), Zeitreihenanalyse.

Abstraktion

Das Wort Abstraktion (‚abgezogen‘, Partizip Perfekt Passiv von abs-trahere ‚abziehen‘, ‚entfernen‘, ‚trennen‘) bezeichnet meist den induktiven Denkprozess des erforderlichen Weglassens von Einzelheiten und des Überführens auf etwas Allgemeineres oder Einfacheres.

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Aktionspotential

Als Aktionspotential, abgekürzt AP, wird in der Physiologie eine vorübergehende charakteristische Abweichung des Membranpotentials einer Zelle vom Ruhepotential bezeichnet.

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Axon

Das Axon, selten der Axon (von altgr. ὁ ἄξων ho axōn ‚Achse‘), auch Neuraxon oder Achsenzylinder genannt, ist ein oft langer schlauchartiger Nervenzellfortsatz, ein Neurit, der in einer Hülle von Gliazellen verläuft und zusammen mit dieser Umhüllung als Nervenfaser bezeichnet wird.

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Bifurkation (Mathematik)

Eine Bifurkation oder Verzweigung ist eine qualitative Zustandsänderung in nichtlinearen Systemen unter Einfluss eines Parameters \mu.

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Biophysik

Die Biophysik ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die zum einen versucht, Prozesse in biologischen Systemen mit Hilfe der Gesetze der Physik und ihrer Messmethoden zu untersuchen und zu beschreiben, zum anderen sich aber auch mit der gezielten Neu- und Weiterentwicklung physikalischer Methoden zur Untersuchung biologischer Prozesse beschäftigt.

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Computersimulation

Physikalisch korrekte Simulation einer zähen Flüssigkeit Computersimulation der Wellen von Kielwasser Wellenanimation des Tsunamis in Asien Dezember 2004 Unter Computersimulation bzw.

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Dendrit (Biologie)

Dendriten (altgr. δένδρον dendron ‚Baum‘ bzw. dendrites ‚zum Baum gehörend‘) heißen in der Biologie Zellfortsätze von Nervenzellen, die aus dem Zellkörper hervorgehen und vorwiegend der Reizaufnahme dienen.

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Dynamisches System

Ein (deterministisches) dynamisches System ist ein mathematisches Modell eines zeitabhängigen Prozesses, der homogen bezüglich der Zeit ist, dessen weiterer Verlauf also nur vom Anfangszustand, aber nicht von der Wahl des Anfangszeitpunkts abhängt.

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Elektrophysiologie

Die Elektrophysiologie ist ein Teilbereich der Neurophysiologie, der sich mit der elektrochemischen Signal­übertragung in Zellen und Geweben befasst.

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Hodgkin-Huxley-Modell

Das Hodgkin-Huxley-Modell ist das berühmteste Modell zur Simulation von Neuronen.

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Ionenkanal

Kristallstruktur des nikotinischen Acetylcholinrezeptors (nAChR), einem ligandengesteuerten Ionenkanal Ionenkanäle sind porenbildende Transmembranproteine, die elektrisch geladenen Teilchen, Ionen, das Durchqueren von Biomembranen ermöglichen.

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Kabeltheorie

Abb. 1: Schematische Darstellung der Widerstände und Kapazitäten an einem Axon. Die klassische Kabeltheorie versucht, die elektrischen Ströme und die Potentialdifferenzen entlang passiver Nervenfasern (Neuriten), insbesondere entlang von Dendriten, mit Hilfe von mathematischen Modellen zu beschreiben.

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Künstliches neuronales Netz

Künstliche neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN (englisch artificial neural network, ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen.

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Lernen

Kinder erlernen den Umgang mit Computern. Unter Lernen versteht man – im Falle des intentionalen Lernens – den absichtlichen sowie – im Falle des inzidentellen und impliziten Lernens – den beiläufigen Erwerb von Wissen und Fertigkeiten.

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Morphologie (Biologie)

Die Morphologie (aus morphé, ‚Gestalt‘, ‚Form‘, und -logie (aus λόγος lógos ‚Lehre‘)) als Teilbereich der Biologie ist die Lehre von der Struktur und Form der Organismen.

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Mustererkennung

Mustererkennung (Pattern Recognition) ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen.

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Nervenzelle

Eine Nervenzelle, auch Neuron (von, ‚Sehne‘; ‚Nerv‘) genannt, ist eine auf Erregungsleitung und Erregungsübertragung spezialisierte Zelle, die als Zelltyp in Gewebetieren und damit in nahezu allen vielzelligen Tieren vorkommt.

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Neuroinformatik

Die Neuroinformatik ist ein Teilgebiet der Informatik und der Neurobiologie, das sich mit der Informationsverarbeitung in neuronalen Systemen befasst, um diese in technischen Systemen anzuwenden.

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Neuron (Software)

NEURON ist eine Simulationsumgebung für Modelle von einzelnen Neuronen und neuronalen Netzen.

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Neuronales Netz

Konnektom-Modell der menschlichen Großhirnrinde Neuronale Verknüpfungen im Nervensystem des Fadenwurms Caenorhabditis elegans: Netzwerk aller seiner rund 300 Nervenzellen Verknüpfung von Neuronen über Synapsen Cajal, 1898). Als neuronales Netz wird in den Neurowissenschaften eine beliebige Anzahl miteinander verbundener Neuronen bezeichnet, die als Teil eines Nervensystems einen auf bestimmte Funktionen ausgerichteten Zusammenhang bilden.

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Soma (Zellbiologie)

Das Soma (von griechisch sṓma ‚Körper‘) ist ein Fachwort der Biologie und wird auf zwei Ebenen verwendet.

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Zeitreihenanalyse

Beispiel für eine Zeitreihe: Linearer mit Trend mit additivem Fehlerterm Die Zeitreihenanalyse befasst sich in der Statistik mit der inferenzstatistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage von Trends (Trendextrapolation) zu ihrer künftigen Entwicklung.

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Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen

Vergleich zwischen Computational Neuroscience und Neuronenmodell

Computational Neuroscience verfügt über 76 Beziehungen, während Neuronenmodell hat 52. Als sie gemeinsam 22 haben, ist der Jaccard Index 17.19% = 22 / (76 + 52).

Referenzen

Dieser Artikel zeigt die Beziehung zwischen Computational Neuroscience und Neuronenmodell. Um jeden Artikel, aus dem die Daten extrahiert ist abrufbar unter:

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