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From Resonance to Computation:A Six-Layer Framework for Analog Neural Processing in Coupled RLC Oscillator Networks
यह शोध पत्र एक छह-परतीय (six-layer) कम्प्यूटेशनल ढांचे का प्रस्ताव करता है जो युग्मित तंत्रिका दोलित्र नेटवर्कों (coupled neural oscillator networks) को एनालॉग RLC सर्किट के रूप में मॉडल करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे सबथ्रेशोल्ड अनुनाद (subthreshold resonance), चरण-आधारित बंधन (phase-based binding), और ट्यूनेबल प्रतिबाधा परिदृश्य (tunable impedance landscapes) स्मृति, पैटर्न पूर्णता (pattern completion), और मल्टीप्लेक्स की गई गणना को सक्षम करते हैं, जबकि रैखिक विद्युत विवरणों और गैर-रैखिक अट्रैक्टर गतिकी (nonlinear attractor dynamics) के बीच के अंतर को पाटते हैं।