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基於C#的計算神經科學教學軟體 使用者界面的設計與實現

為了解決Axon Simulator的問題，作者嚴陶陶 這樣論述：

神經科學旨在研究大腦中神經元對於認知功能的作用機制，為此前人學者試圖從計算層面出發，通過構建模型對神經的動態變化進行模擬和研究，從而誕生了計算神經科學。作為一門新興的融合了多學科知識的交叉學科，計算神經科學近年來逐漸受到腦科學領域的重視，也吸引了諸多試圖步入該領域的學生的興趣。為此，本文為計算神經科學課程設計了基於C#語言的可用於Windows系統下的教學軟體使用者界面，通過系統的規劃和簡易的操作來幫助新接觸這個領域的用戶輕鬆便利地學習計算神經科學這門課程並了解人工神經網路。本文的主要工作包括：①介紹了計算神經科學的概念與發展，並對神經網路模型進行了解讀，選擇Flysim神經網路模擬器作為本

文的技術支持，但由於該模擬器原本應用於Linux環境下，因此借助Cygwin搭建類Unix環境，在Cygwin中重新編譯，並依靠cygwin1.dll支持，將其移植到Windows系統下。②基於C#設計了可用於計算神經科學課程教學的使用者界面，並針對用戶的學習程度，設計了適用於初學者和適用於進階者的不同界面：在初學者界面中，各項實驗參數都已設定好只需直接運行即可；而在進階者界面，用戶可以根據自己的需求調整參數，使實驗更為靈活，也具有更大的探索空間。③為驗證本軟體的應用性，選用關聯性記憶實驗進行測試。在實驗中共有十顆神經元模型，以其中四顆為一個記憶項目（item）進行學習，通過刺激已經學習的神經

元來觀測整體是否具有被喚起記憶，實驗證明當刺激其中三顆神經的時候，記憶能夠被喚起。同時本文還對兩個具有部分相同神經元的記憶項目進行了測試，可以觀察到相同的神經元數量會影響喚起記憶的條件，並且存在記憶錯誤的現象。最後本文還對神經傳遞過程中的雜訊做了模擬，觀察到微弱的雜訊並不會對記憶能否被喚起造成影響，但隨著雜訊不斷增大，可能會改變記憶喚起的結果。證實了本軟體在對神經網路的學習和研究中可以發揮作用。

第五代行動通訊切片式網路協作與資源管理機制最佳化

為了解決Axon Simulator的問題，作者吳亞璇 這樣論述：

網路切片自提出便被視為第五代行動通訊網路(5G)的關鍵技術，預期能實 現 5G 時代多樣化的應用需求和垂直產業。建基於集中式無線接取網路、軟體定義 網路和網路功能虛擬化等技術上的突破，網路切片將實體網路虛擬邏輯化，進而劃 分成不同服務的可行性已被證實，是一個更具效率、彈性及可靠性的架構。然而，由於缺乏有效且全面性的資源分配機制，要達成網路協作仍存在挑戰。 本篇研究便以此為出發點，提出一個站在網路協作者角度的傳遞路徑與運算資源 管理情境，以期能動態地切割與配置端對端獨立網路切片去滿足企業的垂直需求。而此複雜的問題更進一步被我們設計成數學模型，目標為最大化整體收益。我 們利用拉格朗日鬆弛法來解決

此模型，並且發展一個以拉格朗日鬆弛法為基礎的 啟發式演算法來求得可行解。最後，透過一系列包含多元需求以及不同實體網路建 置環境的實驗，此演算法也被證明具有最佳化資源利用的能力。