MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| campo de control de longitud fija |
05034nam a22005175i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
978-0-387-88630-5 |
| 003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
DE-He213 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20260521092017.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
100702s2010 xxu| s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9780387886305 |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
99780387886305 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-0-387-88630-5 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
518 |
| Información de edición |
23 |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
518 |
| Información de edición |
23 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Chaovalitwongse, Wanpracha. |
| Término indicativo de función/relación |
editor. |
| 245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Computational Neuroscience |
| Medio |
[electronic resource] / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Wanpracha Chaovalitwongse, Panos M. Pardalos, Petros Xanthopoulos. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
New York, NY : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer New York : |
| -- |
Imprint: Springer, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2010. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
XVI, 396p. |
| Otros detalles físicos |
online resource. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
text |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
computer |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
online resource |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 490 1# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Springer Optimization and Its Applications, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1931-6828 ; |
| Designación de volumen o secuencia |
38 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Data Mining -- Optimization in Reproducing Kernel Hilbert Spaces of Spike Trains -- Investigating Functional Cooperation in the Human Brain Using Simple Graph-Theoretic Methods -- Methodological Framework for EEG Feature Selection Based on Spectral and Temporal Profiles -- Blind Source Separation of Concurrent Disease-Related Patterns from EEG in Creutzfeldt-Jakob Disease for Assisting Early Diagnosis -- Comparison of Supervised Classification Methods with Various Data Preprocessing Procedures for Activation Detection in fMRI Data -- Recent Advances of Data Biclustering with Application in Computational Neuroscience -- A Genetic Classifier Account for the Regulation of Expression -- Modeling -- Neuroelectromagnetic Source Imaging of Brain Dynamics -- Optimization in Brain? - Modeling Human Behavior and Brain Activation Patterns with Queuing Network and Reinforcement Learning Algorithms -- Neural Network Modeling of Voluntary Single-Joint Movement Organization I. Normal Conditions -- Neural Network Modeling of Voluntary Single-Joint Movement Organization II. Parkinson's Disease -- Parametric Modeling Analysis of Optical Imaging Data on Neuronal Activities in the Brain -- Advances Toward Closed-Loop Deep Brain Stimulation -- Molecule-Inspired Methods for Coarse-Grain Multi-System Optimization -- Brain Dynamics/Synchronization -- A Robust Estimation of Information Flow in Coupled Nonlinear Systems -- An Optimization Approach for Finding a Spectrum of Lyapunov Exponents -- Dynamical Analysis of the EEG and Treatment of Human Status Epilepticus by Antiepileptic Drugs -- Analysis of Multichannel EEG Recordings Based on Generalized Phase Synchronization and Cointegrated VAR -- Antiepileptic Therapy Reduces Coupling Strength Among Brain Cortical Regions in Patients with Unverricht-Lundborg Disease: A Pilot Study -- Seizure Monitoring and Alert System for Brain Monitoring in an Intensive Care Unit. |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
The human brain is among the most complex systems known to mankind. Neuroscientists seek to understand brain function through detailed analysis of neuronal excitability and synaptic transmission. Only in the last few years has it become feasible to capture simultaneous responses from a large enough number of neurons to empirically test the theories of human brain function computationally. This book is comprised of state-of-the-art experiments and computational techniques that provide new insights and improve our understanding of the human brain. This volume includes contributions from diverse disciplines including electrical engineering, biomedical engineering, industrial engineering, and medicine, bridging a vital gap between the mathematical sciences and neuroscience research. Covering a wide range of research topics, this volume demonstrates how various methods from data mining, signal processing, optimization and cutting-edge medical techniques can be used to tackle the most challenging problems in modern neuroscience. The results presented in this book are of great interest and value to scientists, graduate students, researchers and medical practitioners interested in the most recent developments in computational neuroscience. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
MATHEMATICS. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
NEUROSCIENCES. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
COMPUTER SCIENCE |
| Subdivisión general |
MATHEMATICS. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
BIOMEDICAL ENGINEERING. |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
MATHEMATICS. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
COMPUTATIONAL MATHEMATICS AND NUMERICAL ANALYSIS. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
NEUROSCIENCES. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
BIOMEDICAL ENGINEERING. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
MATHEMATICAL MODELING AND INDUSTRIAL MATHEMATICS. |
| 700 1# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Pardalos, Panos M. |
| Término indicativo de función/relación |
editor. |
| 700 1# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Xanthopoulos, Petros. |
| Término indicativo de función/relación |
editor. |
| 710 2# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| 773 0# - ASIENTO DE ITEM FUENTE |
|---|
| Título |
Springer eBooks |
| 776 08 - ENTRADA DE FORMULARIO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9780387886299 |
| 830 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE SERIE-TÍTULO UNIFORME |
|---|
| Título uniforme |
Springer Optimization and Its Applications, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1931-6828 ; |
| Designación de volumen o secuencia |
38 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme de Recurso |
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-88630-5">http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-88630-5</a> |
| Nota pública |
Ver el texto completo en las instalaciones del CICY |
| 912 ## - |
|---|
| -- |
ZDB-2-SMA |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de la clasificación o esquema de estantería |
Clasificación Decimal Dewey |
| Tipo de ítem Koha |
ER |
