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文献
J-GLOBAL ID：202202212775848481
整理番号：22A0772561
リカレントネットワークにおける能動的固有コンダクタンスは,ロバストな塑性と同様に現実的な発火率を持つ持続性過渡および持続性活動を可能にする【JST・京大機械翻訳】
Active intrinsic conductances in recurrent networks allow for long-lasting transients and sustained activity with realistic firing rates as well as robust plasticity
Aksoy Tuba
(Department of Neurobiology and Anatomy, Medical School, The University of Texas, Houston, TX, USA)
,
Aksoy Tuba
(Department of Experimental Radiation Oncology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA)
,
Aksoy Tuba
(MD Anderson and UTH Graduate School, The University of Texas, Houston, TX, USA)
,
Shouval Harel Z.
(Department of Neurobiology and Anatomy, Medical School, The University of Texas, Houston, TX, USA)
資料名：
Journal of Computational Neuroscience
(Journal of Computational Neuroscience)
巻： 50 号： 1 ページ： 121-132 発行年： 2022年
JST資料番号： W1739A ISSN： 0929-5313 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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