神经计算欢迎旨在进一步了解神经网络和学习系统的理论贡献，包括但不限于架构、学习方法、网络动力学分析、学习理论、自组织、生物神经网络建模、感觉运动转换和跨学科。人工智能、人工生命、认知科学、计算学习理论、模糊逻辑、遗传算法、信息论、机器学习、神经生物学和模式识别等前沿课题。神经计算包括实际方面，并对神经计算的硬件和软件开发环境（包括但不限于仿真软件环境、仿真硬件体系结构、并行计算模型、神经计算机和神经芯片（数字、模拟、光学和生物制品）的进展作出贡献。神经计算报告在不同领域的应用，包括但不限于信号处理、语音处理、图像处理、计算机视觉、控制、机器人、优化、调度、资源分配和财务预测。出版物类型：神经计算出版有关神经计算和仿射领域的文献综述。神经计算会议报告，包括但不限于会议、讲习班和研讨会。神经计算信件允许快速出版特殊的短通信。
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