1、“.....包括信号转换本细胞和沿途细胞处理信息时间的总传输延迟个十字链表节点对应个细胞在个样本时间段内的兴奋状况行头节点指针数组，指向各行第个节点列头节点指针数组，指向各列第个节点总行数总列数是否开启延迟时间校准模式描述环境的数据结构本环境数据是描述哪个空间范围的，包括位置，范围，形状，大小等信息和成员配合标记描述的是相应空间哪个时间范围内的环境情况和成员配合标记描述的是相应空间哪个时间范围内的环境情况算法升级为队列中第个队列节点队列中的队列节点总数树队列节点类重要成员介绍节点标识，记录本队列节点對应哪个图节点排序信息，记录在排好序队列中本节点的序号图节点指针，指向本队列节点对应的图节点记录队列中到输出细胞时间延迟最大路径的时间延迟值链表成员，该成员是前向网络树生成过程中，由和本队列节点对应图节点产生的所有树节点的链表十字链表结构十字链表结构......”。

2、“.....包括信号转换本细胞和沿途细胞处理信息时间的总传输延迟指针，指向描述细胞所处环境的数据结构和配合标记本节点描述的神经细胞及其所处环境是处于哪个时间区间的和配合标记本节点描述的神经细胞及其所处环境是处于哪个时间区间的树边类重要成员和增加成员介绍输入信息队列输出信息队列将输入的已经完成传输时间延迟的信息从信息队列取出，放到大脑处理信息量化模型中的细节汇编中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康......”。

3、“.....谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型和细节综合报告大家健康，谢勤基于量化模型的对大脑高效可靠处理信息实现机制的分析大家健康，谢勤基于大脑处理信息量化模型的对若干认知问题的分析大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型和细节综合报告中国神经科学学会第十次全国学术会议论文集北京科学出版社，谢勤从信息处理系统的角度研究脑运作机制谢勤算法连续化及其应用毕业论文，谢勤种可用于脑神经网络分析的类型的变量，有表数精度表数范围等方面的局限性在有需要进行更精细研究的时候，可按实际研究需要，采用将相关成员定义为符合研究精细程度要求的数据结构类型等方式改进技术，建立符合研究需要的计算机模型。在程序设计中，需求满足的优先级顺序为正确性稳定性可测性规范性和可读性全局效率局部效率个人风格，上面算法采用了递归程序的框架设计，先满足了优先级高的需求......”。

4、“.....在计算量大的情况下，通过适当改造，上述算法对应的计算任务可以分拆成多个子计算任务，然后分布到多个系统中计算。为程序调试方便，个别数据结构设计存在信息冗余，可进步进行程序的代码级优化。参考文献谢勤，王乙容大脑处理信息的过程存储和重组模型现代生物医学进展谢勤血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用现代生物医学进展，谢勤过程存储与重组模型，谢勤种关于脑电波起源和含义的观点中国神经在生成过程中，在生成树边的时候，为数据机构中赋上相应的值。在携环境信息前向网络样本重组树生成过程中，个网络节点在棵树中可能对应系列节点，按实际科研需要，在有必要的时候，可以采用如下方法优化系统性能用个类型的数据真正存储描述个物理空间中比較大时间范围内环境的信息，然后相关网络节点树节点设置相应的指针指向这份数据，设置相应的......”。

5、“.....算法的流程设计除了中涉及的升级点外，算法流程和算法类似，这里不再重复描述，具体参考文献。算法的应用在生成和用于表现经网络分析的有向网络分解算法数字化用户，谢勤种可用于脑神经网络分析的有向网络分解算法第届海内外华人神经科学家研讨会论文集北京科学出版社，谢勤用于脑运作分析的前向网络样本重组树生成算法研究电子技术与软件工程。用于脑运作分析的携环境信息前向网络样本重组树生成算法论文原稿。些需要注意的事项在上面文字和所提及参考文献中，大脑和脑两词在很多情况下都对应英文中的，就是指脑，这点需要注意。意义各类理论知识语言等的本质和应用等已可由统的大脑信息处理量化模型描述。例如无限细分概念的相关神经机制可用我们的大脑处理信息量化模型描述标准模型理论认为，物质是由构成物质的基本粒子构成，并通过交换传递力的基本粒子而结合在起......”。

6、“.....有表数精度表数范围等方面的局限性在有需要进行更精细研究的时候，可按实际研究需要，采用将相关成员定义为符合研究精细程度要求的数据结构类型等方式改进技术，建立符合研究需要的计算机模型。在程序设计中，需求满足的优先级顺序为正确性稳定性可测性规范性和可读性全局效率局部效率个人风格，上面算法采用了递归程序的框架设计，先满足了优先级高的需求，后续可以通过递归程序的非递归化优化效率。在计算量大的情况下，通过适当改造，上述算法对应的计算任务可以分拆成多个子计算任务，然后分布到多个系统中计算。为程序调试方便，个别数据结构设计存在信息冗余，可进步进行程序的代码级优化。参考文献谢勤，王乙容大脑处理信息的过程存储和重组模型现代生物医学进展谢勤血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用现代生物医学进展，谢勤过程存储与重组模型，谢勤种关于脑电波起源和含义的观赋上相应的值。在生成过程中......”。

7、“.....为数据机构中赋上相应的值。在携环境信息前向网络样本重组树生成过程中，个网络节点在棵树中可能对应系列节点，按实际科研需要，在有必要的时候，可以采用如下方法优化系统性能用个类型的数据真正存储描述个物理空间中比較大时间范围内环境的信息，然后相关网络节点树节点设置相应的指针指向这份数据，设置相应的，标记特定的网络节点特定的树节点是处于那个时间范围内的对网络边树边所处环境的描述也可以采取类似方法。算法的流程设计除了中涉及的升级点外，算法流程和算法类似，这里不再重复描述，具体参考文献。算法的应用在生成指向下方节点记录细胞具体兴奋情况的数据结构记录符合精确程度要求的延迟校准时间值的数据结构，在算法启用延迟时间校准模式的时候，会用到这成员。在启用延迟时间校准模式的时候，初始化十字链表时，每个节点对应个十字链表行头节点在启用延迟时间校准模式的时候，初始化十字链表时......”。

8、“.....这个成员标记个行头节点对应哪个节点在本算法中，规定每个十字链表节点对应个细胞在个样本时间段内的兴奋状况行头节点指针数组，指向各行第个节点列用于脑运作分析的携环境信息前向网络样本重组树生成算法论文原稿遵循着我们提出的理论建立和应用的神经生理学原理，也是个相对真理，相关神经机制可用我们的大脑处理信息量化模型分析清楚等等。文献介绍的算法设计过程中用到了笔者在年论文中总结的种算法分析设计思路面对些需求复杂的算法设计时，从递归空间的分类这个角度入手，进而分析各递归空间间的参数传递关系，从而设计出符合需求的算法流程及其搭配策略。采用这设计思路设计的算法具有好的可扩展性，文献将文献介绍的算法进行升级为前向网络样本重组树生成算法，实现样本排列图构造信息的生成。本文介绍怎样将文献介绍的前向网络样本重组树生成算法升级为携环境信息前向网絡样本重组树生成算法......”。

9、“.....健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十中外健康文摘，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编十大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型和细节综合报告大家健康，谢勤基于量化模型的对大脑高效可靠处理信息实现机制的分析大家健康，谢勤基于大脑处理信息量化模型的对若干认知问题的分析大家健康，谢勤大脑处理信息量化模型和细节综合报告中国神经科学学会第十次全国学术会议论文集北京科学出版社，谢勤从信息处理系统的角度研究脑运作机制谢勤算法连续化及其应用毕业论文......”。