Neuronify

Neuronify कैसे न्यूरॉन्स और तंत्रिका नेटवर्क से व्यवहार के लिए अंतर्ज्ञान बनाने के लिए मतलब एक शैक्षिक उपकरण है। आप सिर्फ लोगों को हम अपने मस्तिष्क में है, जैसे अलग अलग कनेक्शन के साथ न्यूरॉन्स गठबंधन करने के लिए उपयोग करते हैं, और कैसे पता लगाने के एकल कक्षों पर परिवर्तन महत्वपूर्ण नेटवर्क में व्यवहार में बदलाव के लिए नेतृत्व कर सकते हैं।

निर्माण और तंत्रिका नेटवर्क का पता लगाने के लिए, आपको स्क्रीन पर न्यूरॉन्स और माप उपकरणों खींचें। इसके अलावा, अनुप्रयोग प्रेरणा के लिए कई तैयार किया सिमुलेशन के साथ आता है।

हम सिमुलेशन आधारित तंत्रिका विज्ञान के लिए एक कम प्रवेश बिंदु प्रदान करना है। अधिकांश छात्रों को अपने स्वयं के तंत्रिका सिम्युलेटर बनाने का अवसर नहीं मिलेगा। Neuronify के साथ, इन छात्रों को अब भी तंत्रिका घटना के साथ प्रयोग करके अपने अंतर्ज्ञान का निर्माण करने में सक्षम हैं।

Neuronify न्यूरॉन्स की एक एकीकृत और आग मॉडल पर आधारित है। यह न्यूरॉन्स का सरलतम मॉडल है कि अस्तित्व में से एक है। यह एक न्यूरॉन की कील समय पर केंद्रित है और संभावित कार्रवाई की गतिशीलता का ब्यौरा ध्यान नहीं देता। इन न्यूरॉन्स सरल आर सी सर्किट के रूप में मॉडलिंग कर रहे हैं। जब झिल्ली क्षमता एक निश्चित सीमा से ऊपर है, एक कील उत्पन्न होता है और वोल्टेज आराम कर अपनी क्षमता को फिर से कायम है। यह कील तो इसकी synapses के माध्यम से अन्य न्यूरॉन्स का संकेत है।