|
渡部重夫 研究業績一覧 (10件)
- 2025
- 2024
- 2023
- 2022
- 2021
- 全件表示
論文
-
Keisuke Ota,
Toshiaki Omori,
Shigeo Watanabe,
Hiroyoshi Miyakawa,
Masato Okada,
Toru Aonishi.
Measurement of infinitesimal phase response curves from noisy real neurons,
Physical Review E,
Vol. 84,
041902-1-7,
Oct. 2011.
-
Keisuke Ota,
Takamasa Tsunoda,
Toshiaki Omori,
Shigeo Watanabe,
Hiroyoshi Miyakawa,
Masato Okada,
Toru Aonishi.
Is the Langevin phase equation an efficient model for oscillating neurons?,
Journal of Physics: Conference Series,
Vol. 197,
2009.
国際会議発表 (査読有り)
-
Keisuke Ota,
Toshiaki Omori,
Shigeo Watanabe,
Hiroyoshi Miyakawa,
Masato Okada,
Toru Aonishi.
Identification of Neural Feature Space from Spike Triggered Covariance Expressed as a Function of PRC,
Nineteenth Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS2010),
July 2010.
-
Keisuke Ota,
Toshiaki Omori,
Shigeo Watanabe,
Hiroyoshi Miyakawa,
Masato Okada,
Toru Aonishi.
Is the Langevin Phase Equation an Efficient Model for Stochastic Limit Cycle Oscillators In Real Neurons?,
Eighteenth Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS2009),
July 2009.
-
Keisuke Ota,
Takamasa Tsunoda,
Toshiaki Omori,
Shigeo Watanabe,
Hiroyoshi Miyakawa,
Masato Okada,
Toru Aonishi.
Is the Langevin phase equation an efficient model for oscillating neurons?,
International Workshop on Staticstical-Mechanical Informatics 2009 (IW-SMI 2009),
2009.
国内会議発表 (査読なし・不明)
-
Keisuke Ota,
Toshiaki Omori,
shigeo Watanabe,
Hiroyoshi Miyakawa,
Masato Okada,
Toru Aonishi.
Derivation of the neural feature space for oscillating neurons from spike triggered covariance,
第33回日本神経科学大会(Neuro2010),
Sept. 2010.
-
太田桂輔,
大森敏明,
渡部重夫,
宮川博義,
岡田真人,
青西亨.
位相ランジュバン方程式の神経細胞モデルとしての有効性の検証,
日本物理学会全国大会,
Mar. 2010.
-
太田桂輔,
大森敏明,
渡部重夫,
宮川博義,
岡田真人,
青西亨.
位相ランジュバン方程式は神経細胞の記述として有効か?,
第11回情報論的学習理論ワークショップ,
Oct. 2008.
-
太田桂輔,
大森敏明,
渡部重夫,
宮川博義,
岡田真人,
青西亨.
位相ランジュバン方程式は神経細胞の記述として有効か?,
日本神経回路学会全国大会,
Sept. 2008.
-
太田桂輔,
青西亨,
渡部重夫,
宮川博義,
大森敏明,
岡田真人.
海馬CA1錐体細胞における位相応答曲線の推定と確率的挙動の予測,
日本神経科学学会大会Neuro2008,
No. P1-w03,
July 2008.
[ BibTeX 形式で保存 ]
[ 論文・著書をCSV形式で保存
]
[ 特許をCSV形式で保存
]
|