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文献
J-GLOBAL ID：202002271761568213
整理番号：20A2284513
多重ニューラルネットワークにおける最適自己誘導確率共鳴:電気的対化学的シナプス【JST・京大機械翻訳】
Optimal Self-Induced Stochastic Resonance in Multiplex Neural Networks: Electrical vs. Chemical Synapses
Yamakou Marius E.
(Max-Planck-Institut fuer Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig, Germany)
,
Yamakou Marius E.
(Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Hjorth Poul G.
(Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Martens Erik A.
(Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark)
,
Martens Erik A.
(Department of Biomedical Science, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark)
,
Martens Erik A.
(Centre for Translational Neuromedicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark)
資料名：
Frontiers in Computational Neuroscience (Web)
(Frontiers in Computational Neuroscience (Web))
巻： 14 ページ： 62 発行年： 2020年
JST資料番号： U7036A ISSN： 1662-5188 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： スイス (CHE) 言語： 英語 (EN)
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