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Neuromodulated Spike-Timing-Dependent Plasticity, and Theory of Three-Factor Learning Rules
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ FRONTIERS IN NEURAL CIRCUITS, (2016): 85-85 Abstract 经典的赫布学习强调突触前和突触后活动，但忽视了神经调节剂的潜在作用。因为神经调节剂传递有关新奇性或奖励的信息，在神经调节剂对突触性可塑性和经典条件反射Reinforcement Learning With Modulated Spike Timing–Dependent Synaptic Plasticity
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY, (2007) AbstractFunctional Requirements for Reward-Modulated Spike-Timing-Dependent Plasticity
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience, no. 40 (2010): 13326-13337 Abstract 最近的实验表明，神经刺激调节了脉冲时序依赖可塑性。我们推导了大量关于奖励相关行Eligibility Traces and Plasticity on Behavioral Time Scales: Experimental Support of neoHebbian Thre
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 大多数基本行为，如移动手臂抓住物体或走进隔壁房间探索博物馆，都是在几秒钟的时间尺度上进化的；相反，神经元动作电位则是在几毫秒的时间尺度上发生的。因此，大脑的学习规则必须弥合这两个不同时间尺度之间的差abaqus import使用总结
Abaqus 隐式分析转显示分析 导入模板 导入模型一般模板如下，其中update=NO表示import后的模型采用原始构型，yes表示采用新的基准。 只有在考虑集合非线性的情况下才能update=yes 若采用NO则位移在导入前后保持连续，且材料状态可以导入。 若采用YES则单元属性及节点坐标均可更改，但材料