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脉冲神经网络入门：神经元与数学
本文的主要目的是介绍神经科学的几个基本概念，特别是活动电位（脉冲）、突触后电位、发射阈值、不应性和适应性的概念。基于这些概念建立了一个初步的神经元动力学模型，这个简单的模型（Leaky integrate-and-fire）将被用作广义的 Integrate-and-fire 模型的起点和参考。本文不会全面介绍神经生物学这样一个复杂的领域，所以对生物背景的介绍是高度选择性的，重点是理解脉冲神经网络所需的背景。
NEST on HPC 安装教程
NEST 是一个用于模拟脉冲神经网络的模拟器，它专注于神经系统的动态、大小和结构，而不是单个神经元的确切形态。本文介绍了在高性能计算机上安装 NEST-3.4 的方法。
CUDA 基础：内存访问模式
本文介绍了 CUDA 中与内存访问模式相关的基础知识，包括对齐与合并访问、全局内存读取、全局内存写入、结构体数组与数组结构体、性能调整等。CUDA 执行的基本单位是线程束，所以，内存访问也是以线程束为基本单位发布和执行的，存储也一致。个线程束的内存访问，不同线程的内存请求，其目标位置的不同，可以产生非常多种情况。本文关注重点就在于这些不同情况，以及如何实现最佳的全局内存访问。
