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Professionalism/Fraud in U.S. Collegiate Athetics

Introduction
Throughout its recent history, intercollegiate athletics in the United States, as administered by the National Collegiate Athletics Association (NCAA), has been laced with both academic and financial fraud. The NCAA defines academic fraud as "knowing involvement in arranging for fraudulent academic credit or false transcripts for a prospective or an enrolled student-athlete,” and financial fraud can be defined as “any crime that involves finances or illicitly gained funds” . This page evaluates the professionalism displayed by participating parties, including collegiate athletic coaches and staff, student-athletes and their families, and third-party agents, across a number of cases involving both academic and financial fraud.

Varsity Blues Scandal
Varsity Blues was a scandal in which a college admissions consultant, William “Rick” Singer, used bribery and fraudulence to secure his clients’ children’s admission into several highly selective universities in the U.S., such as Georgetown or Yale. Many of his clients were wealthy, including celebrities, business executives, and top lawyers. Although Singer had been in the college counseling business since the mid 90s, he only reportedly began committing fraud in 2011. The scandal became public in March 2019 when the Federal Bureau of Investigation (FBI) began to probe and shut down the case, in an investigation called Operation Varsity Blues. Up until this point, 33 parents had paid Singer a total of $25 million for their children’s college admission between 2011 and 2018.

One of Singer’s main tactics was falsifying athletic credentials. Students who were mediocre or inexperienced at the sport were represented by Singer as Division I-level recruits. He bribed college coaches to accept the recruits with large financial sums and fake resumes, “complete with a student’s face photoshopped onto an image of a real athlete" . Singer recruited coaches and parents to his scheme by convincing them that many other coaches and parents were already involved and that he had already succeeded with hundreds of students . If they complied, he would give the coaches or athletic programs “donations” from the money he had acquired from his clients, but he kept much of the profit for himself.

Stanford University
Stanford University was one of the schools that was involved in the scandal. Although Singer contacted seven Stanford coaches about fraudulent recruits between 2009 and 2019, only one coach succumbed: John Vandemoer. The former head sailing coach supported three of Singer’s sailing recruits in exchange for $770,000, which was directly donated to the sailing program. With his inclusion in the criminal charges made in 2019 against participants in Operation Varsity Blues, Vandemoer was fired from Stanford immediately.

University of Southern California (USC)
In August of 2016, Singer was working with Lori Loughlin and Mossimo Giannulli in getting their two daughters, Olivia Jade and Isabella Rose, into USC through financial bribes. Loughlin and Giannulli agreed to have Singer facilitate their older daughter’s admission to USC as a crew recruit and Giannulli emailed Singer pictures of his older daughter rowing for inclusion of her fake athletic profile. In total, Giannulli contributed over $500,000 in financial "donations" to Singer and his fake charity, Key Worldwide Foundation (KWF). In 2018, Jade's high school guidance counselor was skeptical on the student's admission to USC as a rowing recruit due to the counselor's knowledge of Jade's inexperience with rowing and her big social media presence. Giannulli then went to the school himself and pressured the counselor to keep quiet and impede any suspicions.

Olivia Jade did attend the fall semester of 2018 at USC but in April 2019, 16 parents were announced to be involved in the cheating scandal, including Loughlin and Giannulli. Both plead not guilty. in January of 2020, Massachusetts government filed a 526-page motion in federal court that featured redacted emails, documents and phone call transcripts showing Loughlin and Giannulli's involvement with Singer. In May 2020, Loughlin entered a plea of guilty to one count of conspiracy to commit wire and mail fraud, Giannulli entered a plea of guilty to one count of conspiracy to commit wire and mail fraud and honest services wire and mail fraud.

Lori Loughlin and Mossimo Giannulli were sentenced to two months and five months in prison, respectively, in connection with securing the fraudulent admission of their two daughters to USC as purported athletic recruits. Along with prison time, Loughlin had two years of supervised release and 100 hours of community service and was ordered to pay a fine of $150,000. Giannulli also had two years of supervised release, 250 hours of community service and a fine of $250,000. Giannulli received a longer sentence due to being a “more active participant in the scheme.” He engaged “more frequently with Singer” and directed the bribe payments to USC and Singer. He also personally confronted a guidance counselor at the girls’ high school after the counselor raised concerns about Olivia Jade’s USC application.

Analysis
The Varsity Blues Scandal exemplifies poor professionalism in the sense of parents and coaches abusing their power and reputation to provide unethical advantages for their children while they have a limited role/perspective in such situations. The prioritization of financial and personal gain over ethical and responsible conduct drives further consequential scenarios in which parents/coaches will do anything to provide for their children. This begs the discussion of the balance between these scandals' unethical judgment due to their consequences or their intentions. It also brings the role of good intentions being a plausible/implausible excuse to warrant such unethical behavior.

Pay-For-Play Scandal
In the fall of 2017, college basketball’s pay-for-play scandal unraveled, resulting in the arrests of Christian Dawkins, a prominent basketball agent, several college basketball assistant coaches, and representatives from Adidas on charges of bribery. Dawkins pioneered the scheme to bribe assistant coaches and player families with the goal of influencing recruited players to attend Adidas-sponsored schools and subsequently partner with Dawkins’ management company once they pursued professional basketball. Enriching NCAA players is strictly forbidden per NCAA rules and regulations. Unlike Operation Varsity Blues, where families paid agents to gain admission to schools on the basis of academic merit, the pay-for-play scandal involved agents paying families to incentivize players to recruit to certain schools.

While on trial, Dawkins himself admitted that “anybody who was in charge of the kid’s recruitment process was paid" . Brian Bowen, Sr. testified that Dawkins orchestrated for Adidas to pay him $100,000 in exchange for his son, Brian “Tugs” Bowen’s, commitment to play for the University of Louisville’s men’s basketball team. Bowen was disqualified from college basketball after the arrests in 2017; Bowen currently plays in the NBA’s G League, a noticeable difference in where NBA draft experts predicted he would be playing when he was a top recruit out of high school . Similarly, Dawkins and University of Arizona assistant coach Emanual “Book” Richardson were heard discussing head coach Sean Miller’s involvement in paying star player Deandre Ayton $10,000 per month while on the team . Dawkins sought to develop relationships with players and their families so that they would be incentivized to hire Dawkins as their agent once the players went to the NBA, allowing Dawkins to profit off of the players.

Analysis
The case of Christian Dawkins sheds light on his role in exploiting the NCAA system, breaking the rules of amateur sports, seeking to profit off of the talents of young players. By funneling money to players in exchange for enrollment at Adidas-sponsored schools, Dawkins violated player-agent trust, valuing profits over what is best for the player. Additionally, the role of assistant coaches and head coaches reveals another aspect of the pay-for-play scandal, as they knowingly violated the rules to seek personal benefits, such as performance-based financial bonuses. Altogether, Dawkins and the coaches involved abused their status and perceived expertise as professionals, unethically persuading players and their families to violate NCAA rules in hopes of personal financial gain.

Mississippi State Tutoring Scandal
In 2019, an investigation conducted by the National Collegiate Athletic Association (NCAA) at Mississippi State University revealed that an athletics department tutor aided in the academic fraud committed by eleven student-athletes. Articles detailing the situation indicate that the tutor completed assignments, exam and helped with “sometimes nearly the entire course.” Evidence proved to the university and the NCAA that eight football student-athletes and one men’s basketball student-athlete were involved. The tutor was revealed to be a former student at the university, but they refused to participate in investigation, thereby violating the NCAA Ethical Conduct rules. The biggest penalties identified by the NCAA include:

 * A fine of $5000 for Mississippi State University, plus 1% from budgets for the football and men’s basketball teams
 * Disassociation from the school and a 10-year show-cause order for the tutor, indicating that any NCAA-member school that may employ must not allow her to work in their athletics department
 * Three years of probation for Mississippi State University, meaning that the school is ineligible for accreditation for the period set
 * Reductions in multiple athletics scholarships for student-athletes involved

Analysis

In this circumstance, the tutor committed a number of violations according to the NCAA’s Ethical Conduct rules for athletics department tutors. This case exemplifies the importance of ethical academic careers in student-athletes that the NCAA upholds. Although the tutor violated the ethical standards of both Mississippi State and the NCAA, they underwent a number of ethical agreements in order to be hired as an athletics department tutor. This displays an intentional disregard for the rules, therefore proving the unprofessional conduct exhibited by the tutor.

Conclusion
By showcasing stories regarding academic and financial fraud, this chapter displays the ethical concerns discussed within professional athletics. As college is the entryway for student-athletes to begin their professional career, collegiate athletics is littered with various cases of fraud. These violations are done in the hopes of propelling the athlete’s career, to the dismay of associations such as the NCAA. For this reason, ethical conduct guidelines are drafted to implement in organizations, such as universities, to offset the occurrence of these crimes and uphold professionalism.


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Cookbook:Crullers (Twisted)

This recipe for crullers uses baking powder for leavening.

Ingredients

 * ¼ cup (60 ml) butter
 * 1 cup (240 ml) granulated sugar
 * 2 eggs, well beaten
 * 4 cups (950 ml) sifted all-purpose flour
 * 3 teaspoons baking powder
 * ¼ teaspoon ground nutmeg
 * ½ teaspoon salt
 * 1 cup (240 ml) milk
 * Fat for deep frying
 * Confectioners' sugar

Procedure

 * 1) Cream butter and sugar; add eggs.
 * 2) Sift flour with baking powder, nutmeg, and salt. Mix into batter alternately with milk to make a dough. Chill dough.
 * 3) Roll dough out ¼ inch (0.75 cm) thick. Cut dough into strips measuring 1 x 8 inches (2.5 x 20 cm).
 * 4) Fold each strip in half lengthwise; twist several times and pinch ends together.
 * 5) Deep fry in hot (380°F / 200˚C) fat on until golden brown, flipping to cook both sides.
 * 6) Place crullers on absorbent paper to drain, and cool. Sprinkle with confectioners' sugar.

license: Creative Commons - Attribution Share-Alike - https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

title: Cookbook:Crullers (Twisted)


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Cookbook:Crullers (Round)

This recipe for crullers uses choux pastry to make ring-shaped fritters.

Ingredients

 * ¼ cup (60 ml) granulated sugar
 * ½ teaspoon salt
 * ¼ cup (60 ml) shortening
 * 1 cup (240 ml) boiling water
 * 1 cup (240 ml) sifted all purpose flour
 * 3 eggs
 * 1 teaspoon vanilla extract
 * Fat for deep frying
 * Thin icing made from confectioners' sugar

Procedure

 * 1) Combine sugar, salt, shortening, and boiling water in a saucepan. Mix and bring to a rapid boil.
 * 2) Mix in flour all at once, and cook until thickened, stirring constantly. Remove from heat.
 * 3) Cool dough slightly. Beat in eggs one at a time, beating thoroughly after each addition. Add vanilla.
 * 4) Transfer the dough to a pastry bag fitted with a medium-large round tip. Pipe dough into rings on greased parchment paper.
 * 5) Heat enough fat for deep frying to 375°F (195°C).
 * 6) Carefully turn parchment paper upside down so crullers will drop into fat. Deep fry until golden brown all over, flipping to cook both sides.
 * 7) Remove crullers from fat, and place on paper towels to drain and cool.
 * 8) Ice crullers with thin confectioners' sugar icing.

title: Cookbook:Crullers (Round)


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Cookbook:Dirty Desert Fried Eggs

Ingredients

 * Butter
 * 2 eggs
 * Onion powder or garlic powder
 * Salt
 * Pepper

Procedure

 * 1) Use butter to grease a frying pan over medium heat.
 * 2) Crack eggs into the pan, and immediately season the whites with onion powder. Feel free to use a lot, because it only helps the taste, but don't dump it on. Reduce the heat to low.
 * 3) Sprinkle salt mainly on the yolks, with a little on the whites. Add black pepper to your taste.
 * 4) Put a lid on the pan and cook, checking occasionally.
 * 5) When the whites are no longer runny on top, remove from the heat and serve.

Notes, tips, and variations

 * These eggs go especially well with a piece or two of toast because the yolk is still pretty runny and very flavorsome!

title: Cookbook:Dirty Desert Fried Eggs


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User talk:MathXplore/2023

Hello
Hello, I am the author of supplementary mathematics book. I came from another account, I wanted to ask if you can help me in writing the book. Mohammad.Hosein.J.Shia (discuss • contribs) 06:38, 2 April 2023 (UTC)
 * I might be able to help you with technical areas (typesetting, formatting, categorization etc.), but I don't think I would be ready to provide highly academic contributions. Especially, I have no knowledge of discrete mathematics. MathXplore (discuss • contribs) 07:30, 2 April 2023 (UTC)

Oh, okay.That's good too. Mohammad.Hosein.J.Shia (discuss • contribs) 17:35, 2 April 2023 (UTC)

Hello,my help
Hello, I want to request permission from copyright to write a book, what should I do? Mohammad.Hosein.J.Shia (discuss • contribs) 18:19, 6 April 2023 (UTC)
 * I think you already have your answer (Special:PermaLink/4276361). MathXplore (discuss • contribs) 04:59, 7 April 2023 (UTC)

Horror film
Dear MathXplore can you fix the horror film article on English Wikipedia it's just one minor flaw. 2600:387:C:7137:0:0:0:6 (discuss) 14:43, 9 April 2023 (UTC)

Reason
It doesn't make sense that there's a 2020s section on the history of horror films article and a 2010s-present on the history section of the horror film article. 2600:387:C:7137:0:0:0:6 (discuss) 14:45, 9 April 2023 (UTC)

know!
Hello to @MathXplore The case is solved, it was 0% without copyright infringement. Mohammad.Hosein.J.Shia (discuss • contribs) 15:53, 11 April 2023 (UTC)
 * Then I will request confirmation from the admins, please wait. In addition, I suggest you to avoid shouting at talk pages. MathXplore (discuss • contribs) 16:43, 11 April 2023 (UTC)
 * I have notified to WB:AN. If you have any further comments, please join the discussion over there. MathXplore (discuss • contribs) 16:51, 11 April 2023 (UTC)

title: User talk:MathXplore/2023


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Supplementary mathematics/Philosophy of mathematics

The philosophy of mathematics is the branch of philosophy that studies the assumptions, foundations, and implications of mathematics. It aims to understand the nature and methods of mathematics, and find out the place of mathematics in people's lives. The logical and structural nature of mathematics makes this branch of philosophy broad and unique.

Questions about:

 * 1) the mode of being of the mathematical objects: do they exist "really" and independently of a concrete use, and if so, in what sense? What does it even mean to refer to a mathematical object? What is the character of mathematical propositions? What are the relationships between logic and mathematics? – These are ontological questions.
 * 2) the origin of mathematical knowledge : what is the source and essence of mathematical truth ? What are the conditions of mathematical science? What are your basic research methods? What role does human nature play in this? – These are epistemological questions.
 * 3) the relationship between mathematics and reality : What is the relationship between the abstract world of mathematics and the material universe? Is mathematics anchored in experience, and if so, how? How is it that mathematics “fits the objects of reality so perfectly” ( Albert Einstein ) ? In what way do concepts like number , point , infinity gain their meaning beyond the inner-mathematical realm?

The starting point is almost always the view that mathematical propositions are apodictically certain, timeless and exact and that their correctness depends neither on empirical results nor on personal opinions. The task is to determine the conditions for the possibility of such knowledge, as well as to question this starting point.


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User:EthzFedona/sandbox

=Simulazione del potenziale di azione=

Potenziale di Azione
Il potenziale di azione è la variazione di tensione stereotipata utilizzata per propagare i segnali nel sistema nervoso.

Con i meccanismi descritti in seguito, un qualsiasi tipo di stimolo in arrivo, può portare a una variazione del potenziale di tensione di una cellula nervosa. Stimoli di bassa intensità che non superano una certa soglia non hanno nessuna conseguenza (confronta Fig. 4 “Iniziazioni fallite). Mentre stimoli di alta intensità che raggiungono la soglia dei canali ionici voltaggio-dipendenti, si verifica una reazione di feed-back che apre i canali degli ioni Na+ (confronta di seguito “Depolarizzazione”): si raggiunge un punto in cui la permeabilità per Na+ (che nello sato di riposo è circa l’1% della permeabilità di K+) è 20 volte maggiore rispetto a quella di K+. Nel mentre, la tensione aumenta da circa -60 mV a circa +50 mV, e a questo punto, le reazioni interne iniziano a chiudere i canali del Na+, bloccandoli, e ad aprire i canali del K+ per ripristinare lo stato di equilibrio. Durante questo “periodo refrattario” di circa 1 ms., nessuna depolarizzazione può generare un nuovo potenziale di azione, questi possono essere innescati solo dopo aver raggiunto lo stato di riposo. Per simulare un potenziale di azione, prima dobbiamo definire gli elementi diversi della membrana cellulare e come descriverli analiticamente.

Membrana Cellulare
La membrana cellulare è costituita da un doppio strato di proteine idrorepellenti e quasi impermeabile. La parte importante non è la membrana di per sé, ma i canali ionici che sono incorporati su di essa. Questi sono delle proteine sulla membrana cellulare e possono essere selettivamente aperti per determinati tipi di ioni. (Questa selettività è ottenuta dal posizionamento geometrico degli amminoacidi che compongono i canali ionici) Oltre agli ioni Na+ e K+ menzionati in precedenza, gli ioni tipicamente presenti nel sistema nervoso sono i cationi Ca2+, Mg2+ e gli anioni Cl-.

Stati dei canali ionici
I canali ionici possono trovarsi in uno dei seguenti tre stati:
 * Aperto (ad esempio, un canale del Na aperto consente il passaggio degli ioni Na+ e blocca tutti gli altri tipi di ioni)
 * Chiuso, con la possibilità di aprirsi
 * Chiuso, incondizionatamente

Stato di riposo
La tipica situazione predefinita, quando nulla accade, è caratterizzata dalla presenza dei canali del K+ aperti e gli altri canali chiusi. In questo caso ci sono due forze che determinano la tensione cellulare:
 * La forza derivata dalla differenza di concertazione (chimica) tra la concentrazione intra-cellulare ed extra-cellulare di K+, provocata dalla continua attività delle pompe ioniche descritte in precedenza.
 * La forza derivata dalla differenza di tensione (elettrica) tra l’interno e l’esterno della cellula

L’equilibrio viene definito dall’equazione di Nernst:

$${{E}_{X}}=\frac{RT}{zF}\ln \frac$$

Dove R rappresenta la costante del gas, T la temperatura, z la valenza degli ioni, F la costante di Faraday, [X]o/i la concentrazione di ioni all’esterno o all’interno della membrana. Alla temperatura di 25° C, il rapporto RT/F è di 25mV, che provoca una tensione di riposo di

$${{E}_{X}}=\frac{58mV}{z}\log \frac$$

Utilizzando le usuali concentrazioni di ioni di K+ all’interno e all’esterno della membrana di un neurone, questa equazione porta a Ek+ = -75mV. Se vengono invece anche presi in considerazione i canali ionici di Na+ che di Cl-, lo stato di equilibrio viene meglio descritto dalla equazione di Goldman:

$${{V}_{m}}=\frac{RT}{F}\ln \frac{{{P}_{K}}{{[{{K}^{+}}]}_{o}}+{{P}_{Na}}{{[N{{a}^{+}}]}_{o}}+{{P}_{Cl}}{{[Cl-]}_{i}}}{{{P}_{K}}{{[{{K}^{+}}]}_{i}}+{{P}_{Na}}{{[N{{a}^{+}}]}_{i}}+{{P}_{Cl}}{{[Cl-]}_{o}}}$$

Dove Pi rappresenta la permeabilità degli ioni “i”, mentre [I] la concentrazione di I. In questo caso, utilizzando le tipiche concentrazioni di ogni tipo di ione, la cellula neuronale ha uno stato di riposo caratterizzato da una polarizzazione negativa attorno i -60 mV.

Attivazione dei canali ionici
Una interessante caratteristica dei canali ionici è il fatto che la loro permeabilità può variare a dipendenza di:
 * Uno stimolo meccanico (canali ionici attivati meccanicamente)
 * Uno stimolo chimico (canali ionici attivati da ligando)
 * da una tensione esterna (canali ionici attivati dal voltaggio)
 * Talvolta i canali ionici collegano direttamente due cellule, in tal caso vengono chiamati canali di giunzione.

Importante
 * I sistemi sensoriali si basano essenzialmente su canali ionici, che vengono attivati da uno stimolo meccanico (pressione, suono, movimento), uno stimolo chimico (gusto, odore) o uno stimolo elettromagnetico (luce) e producono un "segnale neurale", ossia una variazione di tensione in una cellula nervosa.
 * I potenziali d'azione usano i canali ionici attivati dal voltaggio per cambiare rapidamente e in modo affidabile lo "stato" del neurone.
 * La comunicazione tra le cellule nervose avviene principalmente tramite canali ionici che sono attivati dai neurotrasmettitori, ossia sostanze chimiche emesse da una sinapsi dal neurone precedente. Ciò fornisce la massima flessibilità nell'elaborazione dei segnali neurali.

Modellare un canale ionico dipendente dal voltaggio
Tramite la legge di Ohm viene messa in relazione la resistenza di un resistore, R, con la intensità della corrente che lo attraversa, I, e alla caduta di tensione (voltaggio) attraverso il resistore, V:

$$V=IR$$

oppure

$$I=gV$$

Dove $$g=1/R$$ è la conduttanza di un resistore. Se viene assunto che la conduttanza sia direttamente proporzionale alla probabilità che il canale ionico sia aperto, allora l’equazione diviene:

$$I={{g}_{\max }}*n*V$$

Nella quale equazione gmax è la conduttanza massima del canale, mentre n è la probabilità che il canale sia aperto.

Esempio: Canale ionico del Potassio (K) DA FARE

Equazione di Hodgkin-Huxley
Risulta difficile determinare il comportamento preciso dei diversi tipi di canali ionici presenti sulle membrane cellulari insieme. In una prima approssimazione, il potenziale di azione può essere spiegato attraverso l’analisi di un circuito elettrico che simula una singola sezione di un neurone; questo é suddiviso nelle seguenti componenti: 1) capacitanza della membrana; 2) canale Na; 3) canale K; 4) corrente di dispersione; 5) canale Cl

Questa è l’equazione finale del modello originale di Hodgkin-Huxley, dove vengono combinate le correnti dagli ioni di cloro e altre correnti di dispersione:

$${{C}_{m}}\frac{dV}{dt}={{G}_{Na}}{{m}^{3}}h({{E}_{Na}}-V)+{{G}_{K}}{{n}^{4}}({{E}_{K}}-V)+{{G}_{m}}({{V}_{rest}}-V)+{{I}_{inj}}(t)$$

Nella quale m, h, e n sono funzioni dipendenti dal tempo e dal voltaggio che descrivono la permeabilità della membrana. Ad esempio, per i canali ionici K, n segue l’equazione descritta sopra, determinata sperimentalmente con il voltage-clamping. Queste equazioni descrivono la forma e la propagazione del potenziale di azione con elevata precisione! Il modello può essere risolto facilmente attraverso strumenti open source, come ad esempio il Python Dynamical Systems Toolbox PYDSTools. Un semplice file di soluzione è disponibile sotto e l’output è mostrato di seguito.

Collegamenti per il completo modello di Hodgkin-Huxley

 * http://fodorwebsite.appspot.com//HHModel.htm

Modello per la generazione del potenziale di azione: il modello Fitzhugh-Nagumo

Mentre il modello di Hodgkin-Huxley ha quattro variabili dinamiche: il voltaggio V, la probabilità che il canale K sia aperto, n(V), la probabilità che il canale Na sia aperto sapendo che era inizialmente inattivo, h(V); un modello semplificato per la generazione di un potenziale di azione è il modello di Fitzhugh-Nagumo (FN). Questo modello ha solo due variabili dinamiche perché combina V con m in una singola variabile v, e n con h in una singola variabile r

$$\begin{align} & \frac{dv}{dt}=c(v-\frac{1}{3}{{v}^{3}}+r+I) \\ & \frac{dr}{dt}=-\frac{1}{c}(v-a+br) \end{align}$$

Dove I è una corrente esterna iniettata nel neurone. Poiché il modello FN ha solo due variabili dinamiche, la sua dinamica completa può essere esplorata con i metodi del piano di fase (esempio di soluzione in Python qui ) ).

=Simulazione di un singolo neurone con retroazione positiva (Positive Feedback)= I seguenti due esempi sono tratti da . Questo libro dispone di una ottima introduzione nel simulare semplici modelli neuroni, e una buona spiegazione delle informazioni di processo sottostanti.

Osservando inizialmente la risposta di un singolo neurone, con un input x(t), e con una retroazione su sé stesso. Il peso dell’input è v, mentre quello della retroazione è w. La risposta y(t) del neurone viene calcolata come

$$y(t)=wy(t-1)+vx(t-1)$$

Questo mostra come una simulazione molto semplice può già catturare le proprietà di processo del segnale reali di un neurone

=Simulazione di un Semplice sistema neuronale=

Anche un semplice sistema neuronale può mostrare una variegata lista di comportamenti diversi, un esempio è il modello di Wilson del "locust-flight central pattern generator". Questa è la equazione che lo descrive:

$$\vec{y}(t)=\mathbf{W}\cdot \vec{y}(t-1)+\vec{v}\,x(t-1)$$

Dove W è la matrice di connessione che descrive le RECURRENT connessioni di neuroni e l’input al sistema.

=Sviluppo e teoria dei circuiti neuromorfici=

Introduzione
L’ingegneria neuromorfica utilizza sistemi di integrazione su larga scala (very-large-scale-integration VLSI) per costruire circuiti analogici e digitali, emulando l’architettura ed il comportamento neurobiologico. La maggior parte dei circuiti moderni usufruisce principalmente di componenti digitali perché sono veloci, precisi e insensibili a errori dovuti al disturbo (noise). A differenza dei circuiti analogici, che si rivelano più biologicamente rilevanti, i circuiti digitali richiedono alimentazioni più elevate e non sono in grado di eseguire processi parallelamente. I comportamenti biologici dei neuroni, come perdite attraverso la membrana cellulare oppure come le caratteristiche legate al potenziale di soglia, sono dipendenti dai parametri del substrato materiale e richiedono sistemi analogici per soddisfare una precisione elevata. Questo articolo fornisce un breve riassunto sui circuiti neuromorfici e sulla teoria di base delle loro componenti circuitali analogiche.

Attualità nel campo dell’ingegneria neuromorfica
Recentemente, il campo dell'ingegneria neuromorfica ha vissuto un periodo di rapida crescita, ricevendo ampia attenzione da parte della stampa e della comunità scientifica. Nel 2013, dopo aver attirato l'attenzione della Commissione europea, è stato avviato il progetto Human Brain Project, finanziato con 1,2 miliardi di euro per dieci anni. Questo progetto propone di simulare computazionalmente il cervello umano a partire dal livello delle molecole e dei neuroni fino ai circuiti neuronali. Poco dopo questa annunciò, l'Istituto Nazionale di Salute degli Stati Uniti annunciò il finanziamento del progetto BRAIN con cento milioni di dollari USA, mirato a ricostruire l'attività di ampie popolazioni di neuroni. Anche i laboratori aziendali di Hewlett-Packard e IBM stanno investigando in vari progetti neuromorfici.

Struttura e fisica dei transistor
I transistor asemiconduttore di ossido di metallo a effeto di campo (MOSFET) sono componenti comuni dei circuiti integrati moderni. Questi sono classificati come dispositivi unipolari poiché ciascun transistor utilizza solo un tipo di portatori; i MOSFET a tipo negativo (nFET) utilizzano gli elettroni come portatori, mentre i MOSFET a tipo positivo (pFET) utilizzano le lacune come portatori.

Il MOSFET generale ha un gate metallico (G) e due diodi giunzione pn noti come source (S) e drain (D), come mostrato nella Figura \ref{fig: transistor}. C'è uno strato di ossido isolante che separa il gate dal bulk di silicio (B). Il canale che trasporta la carica si trova direttamente sotto questo strato di ossido. La corrente è in funzione delle dimensioni del gate.

Il source e il drain sono simmetrici e differiscono solo per le polarizzazioni applicate ad essi. Nel dispositivo nFET, il source e il drain sono realizzati su regioni di tipo n all'interno di un substrato di tipo p. Il substrato viene polarizzato tramite il contatto p-type nel bulk. La corrente positiva fluisce nel canale sotto il gate, dal drain al source. Il termine "source" (sorgente) indica che è la sorgente degli elettroni. Al contrario, nel dispositivo pFET, il source e il drain di tipo p si trovano in un bulk di tipo n che è all'interno di un substrato di tipo p. La corrente fluisce dal source al drain.

Quando i portatori si muovono a causa di un gradiente di concentrazione, questo fenomeno viene chiamato diffusione. Se i portatori vengono spostati a causa di un campo elettrico, si parla di deriva. Per convenzione, il drain del nFET è polarizzato a un potenziale più elevato rispetto al source, mentre il source è polarizzato ad un potenziale più elevato in un pFET.

In un nFET, quando viene applicata una tensione positiva al gate, si accumula carica positiva sul contatto metallico. Ciò attira gli elettroni dal bulk all'interfaccia ossido-di-silicio, creando un canale con carica negativa tra il source e il drain. Più alta è la tensione al gate, più spesso diventa il canale, il che riduce la resistenza interna e aumenta quindi la corrente in modo logaritmico. Per tensioni al gate basse, tipicamente al di sotto della tensione di soglia, $$V_{th} = 0.7V $$, il canale non è ancora completamente conduttivo e l'aumento di corrente dal drain al source aumenta linearmente su una scala logaritmica. Questo regime, in cui $$V_{gs} < V_{th}$$, è chiamato regione sub-soglia. Oltre questa tensione di soglia, $$V_{gs} > V_{th}$$, il canale è completamente conduttivo tra il source e il drain e la corrente si trova nel regime super-soglia.

Affinché la corrente fluisca dal drain al source, deve esserci inizialmente un campo elettrico in grado di spostare i portatori attraverso il canale. La forza di questo campo elettrico è una funzione della differenza di potenziale applicata tra il source e il drain (Vds), e quindi controlla la corrente drain-source. Per valori bassi di Vds, la corrente aumenta linearmente in funzione di Vds per valori costanti di Vgs. Man mano che Vds aumenta oltre i 100mV, la corrente satura.

I pFET si comportano in modo simile ai nFET, tranne che i portatori sono lacune e le polarizzazioni dei contatti sono negate.

Nelle applicazioni digitali, i transistor operano o nella loro regione di saturazione (acceso) o sono spenti. Questo ampio intervallo di differenze di potenziale tra le modalità di accensione e spegnimento è la ragione per cui i circuiti digitali hanno un così alto consumo di energia. Al contrario, i circuiti analogici sfruttano la regione lineare dei transistor per produrre segnali continui con un minor consumo di energia. Tuttavia, poiché piccole variazioni nelle tensioni al gate o source-drain possono causare grandi variazioni di corrente, i sistemi analogici sono soggetti a rumore.

Il campo dell'ingegneria neuromorfica sfrutta la natura rumorosa dei circuiti analogici per replicare il comportamento neuronale stocastico . A differenza dei circuiti digitali sincronizzati alla frequenza di clock, i circuiti analogici sono in grado di generare potenziali d'azione con dinamiche temporali simili a quelle dei tempi biologici (circa 10 μsec). I potenziali vengono rallentati e le frequenze di emissione sono controllate allungando le costanti di tempo attraverso polarizzazioni di perdita e transistor resistivi variabili. Sono stati creati circuiti analogici capaci di emulare potenziali d'azione biologici con diverse dinamiche temporali, consentendo così ai circuiti in silicio di imitare il comportamento di apprendimento basato su spike neuronali . Mentre i circuiti digitali possono contenere solo pesi sinaptici binari [0, 1], i circuiti analogici sono capaci di mantenere i pesi sinaptici all'interno di un intervallo continuo di valori, rendendo i circuiti analogici particolarmente vantaggiosi per i circuiti neuromorfici.

Circuiti statici di base
Con una comprensione di come funzionano i transistor e come vengono polarizzati, è possibile razionalizzare dei circuiti analogici statici di base. Successivamente, questi circuiti statici di base verranno combinati per creare circuiti neuromorfici. Negli esempi di circuito seguenti, le tensioni del source, del drain e del gate sono fisse, e la corrente è l'output. Quando messo in pratica, la tensione di polarizzazione del gate è fissata a un valore sub-soglia ($$0100mV$$), e il source e il bulk sono collegati a terra ($$V_s$$, $$V_b = 0V$$). Tutte le non idealità vengono ignorate.

Transistor Diodo-Connesso
Un transistor nFET diodo-connesso ha il suo gate collegato al drain. Poiché il drain controlla la tensione del gate, le tensioni drain-gate si autoregolano in modo che il dispositivo assorba sempre la corrente di ingresso, I_ds. Ad un voltaggio superiore di molti microvolt, il transistor funzionerà in saturazione. Allo stesso modo, un transistor pFET collegato come diodo ha il suo gate collegato alla sorgente. Nonostante questo semplice dispositivo sembri funzionare solo come un cortocircuito, viene comunemente utilizzato nei circuiti analogici per copiare e regolare la corrente. In particolare nei circuiti neuromorfici, vengono utilizzati per rallentare i circuiti di scarica di corrente e aumentare le costanti di tempo del circuito per adattarsi a regimi temporali biologicamente plausibili.

Specchio di corrente
Uno specchio di corrente sfrutta la capacità del transistor diodo-collegato di assorbire corrente. Quando una corrente di ingresso viene forzata attraverso il transistor diodo-collegato, $$M1$$, il drain e il gate flottanti vengono regolati alla tensione appropriata che permette alla corrente di ingresso di passare. Poiché i due transistor condividono un nodo di gate comune, $$M2$$ assorbirà la stessa corrente. Ciò costringe il transistor di uscita a duplicare la corrente di ingresso. L'uscita rifletterà la corrente di ingresso fintanto che:

 * 1) $$ V_{s1} = V_{s2} $$

 * 1) $$\frac{W_{M1}}{L_{M1}}=\frac{W_{M2}}{L_{M2}} $$.

Il guadagno dello specchio di corrente può essere controllato regolando questi due parametri. Quando si utilizzano transistor con dimensioni diverse, noto anche come specchio inclinato, il guadagno è:

$$ Gain = \frac{(\frac{W}{L})_{M2}}{(\frac{W}{L})_{M1}}. $$

Uno specchio di corrente con pFET è semplicemente uno specchio nFET ribaltato, dove il pFET collegato come diodo riflette la corrente di ingresso e costringe l'altro pFET a fornire corrente di uscita.

Gli specchi di corrente sono comunemente utilizzati per copiare correnti senza prelevare la corrente di ingresso. Ciò è particolarmente importante per i cicli di feedback, come quelli utilizzati per accelerare i potenziali d'azione e sommare le correnti di ingresso in una sinapsi.

Source comune
Un source comune è composto da un transistor di ingresso, $$M_1$$, sovrapposto a un transistor di polarizzazione, Mb. La tensione di polarizzazione sub-soglia fissa ($$<0.7V$$) controlla il gate di $$M_b$$, costringendolo ad assorbire una corrente costante, $$I_b$$. Di conseguenza, $$M_1$$ viene anch'esso costretto ad assorbire la stessa corrente ($$I_1 = I_b$$) indipendentemente dalla tensione di ingresso, $$V_{in}$$.

Un source comune (chiamato anche in inglese con Source Follower oppure Common drain) è chiamato così perché l'output, $$V_{out}$$, seguirà $$V_{in}$$ con una leggera compensazione descritta da:

$$ V_{out} = \kappa \cdot (V_{in} -V_b), $$

dove kappa è il fattore di pendenza sub-soglia, tipicamente inferiore a uno.

Questo semplice circuito viene spesso utilizzato come buffer. Poiché nessuna corrente può fluire attraverso il gate, questo circuito non assorbirà corrente dall'ingresso, una caratteristica importante per i circuiti a basso consumo energetico. I source comune possono anche isolare i circuiti, proteggendoli da sovratensioni o staticità. Un source comune con pFET differisce solo da un source comune con nFET nel fatto che il pFET di polarizzazione ha il suo bulk collegato a $$V_{out}$$.

Nei circuiti neuromorfici, i source comune e simili vengono utilizzati come semplici integratori di corrente che si comportano come neuroni postsinaptici che raccolgono corrente da molti neuroni presinaptici.

Inverter
Un inverter è composto da un pFET, $$M_1$$, sovrapposto a un nFET, $$M_2$$, con i loro gate collegati all'input, $$V_{in}$$, e l'output collegato al nodo di sorgente comune, $$V_{out}$$. Quando viene ricevuto un segnale ad alta intensità, il pFET è spento ma il nFET è acceso, scaricando efficacemente il nodo di output, $$V_{out}$$, e invertendo il segnale. Al contrario, quando il segnale di input è basso, il nFET è spento ma il pFET è acceso, caricando il nodo $$V_{out}$$.

Questo semplice circuito è efficace come un interruttore rapido. L'inverter è anche comunemente usato come buffer perché può produrre una corrente di output senza alimentare direttamente la corrente di input, poiché non viene consentito alcun flusso di corrente attraverso il gate. Quando due inverter vengono utilizzati in serie, possono essere utilizzati come un amplificatore non invertente. Questo esempio di amplificatore è stato utilizzato nel neurone di silicio Integrate-and-Fire originale di Mead et al., 1989 per creare un rapido spike di depolarizzazione simile a quello di un potenziale d'azione biologico . Tuttavia, quando l'input fluttua tra segnali alti e bassi, entrambi i transistor sono in saturazione superthreshold dissipante di corrente, rendendolo un circuito molto energivoro.

Current Conveyor
Il current conveyor è anche comunemente noto in inglese come un buffered current mirror. Composto da due transistor con i loro gate collegati a un nodo dell'altro, il current conveyor si auto-regola in modo che la corrente di output corrisponda alla corrente di input, in modo simile al current mirror.

Il current conveyor viene spesso utilizzato al posto dei current mirror per grandi array ripetitivi in serie. Ciò avviene perché la corrente del current mirror è controllata attraverso il gate, la cui capacità dell'ossido comporterà un ritardo nell'output. Sebbene questo ritardo sia trascurabile per un singolo current mirror di output, lunghe serie di current mirror accumuleranno ritardi significativi nell'output. Questi ritardi ostacolerebbero notevolmente i processi paralleli di grandi dimensioni, come quelli che cercano di emulare le strategie computazionali di reti neurali biologiche.

Coppia differenziale
La coppia differenziale è un circuito comparatore composto da due source follower con un bias comune che forza la corrente dell'input più debole a essere soppressa. Il transistor di bias costringerà $$I_b$$ a rimanere costante, collegando il nodo comune, $$V_s$$, a una tensione fissa. Entrambi i transistor di input desiderano scaricare corrente proporzionale alle rispettive tensioni di input, $$I_1$$ e $$I_2$$. Tuttavia, poiché il nodo comune deve rimanere fisso, i drain dei transistor di input devono aumentare proporzionalmente alle tensioni di gate. Il transistor con la tensione di input più bassa fungerà da strozzatura e permetterà meno corrente attraverso il suo drain. Il transistor perdente vedrà aumentare la tensione di source e quindi uscire dalla saturazione.

La coppia differenziale, nel contesto di un circuito neurale, può funzionare come una soglia di attivazione di un canale ionico al di sotto del quale il canale ionico a tensione controllata non si aprirà, impedendo al neurone di generare spike .

Winner-Take-All
Il circuito Winner-Take-All (WTA, in italiano 'Il vincitore prende tutto'), originariamente progettato da Lazzaro et al., è un circuito analogico a tempo continuo. Confronta gli output di un array di celle e consente solo alla cella con la corrente di output più alta di essere attiva, inibendo tutte le altre celle concorrenti.

Ogni cella è composta da un current-controlled conveyor e riceve correnti in ingresso, emettendo un'uscita su una linea comune che controlla un transistor di bias. La cella con la corrente di ingresso più alta emetterà anche la corrente più alta, aumentando la tensione del nodo comune. Ciò costringe le celle più deboli a spegnersi. Il circuito WTA può essere esteso per includere una grande rete di celle concorrenti. Un WTA "soft" restituisce anche la sua corrente di output all'input, aumentando efficacemente il guadagno della cella. Questo è necessario per ridurre il rumore e la commutazione casuale se l'array di celle ha una piccola gamma dinamica.

Le reti WTA sono comunemente utilizzate come forma di apprendimento competitivo nelle reti neurali computazionali che riguardano un processo decisionale distribuito. In particolare, le reti WTA sono state utilizzate per eseguire compiti di riconoscimento e classificazione a basso livello che assomigliano più da vicino all'attività corticale durante compiti di selezione visiva.

Neurone 'Integrate & Fire'
Lo schema più generale di un neurone 'Integrate & Fire', noto anche come neurone Axon-Hillock, è il modello di neurone a impulsi più comunemente utilizzato. Gli elementi comuni alla maggior parte dei circuiti Axon-Hillock includono: un nodo con una memoria del potenziale di membrana $$V_c$$, un amplificatore, un ciclo di feedback positivo $$C_f$$ e un meccanismo per ripristinare il potenziale di membrana al suo stato di riposo, $$V_p$$.

La corrente di input, $$I_i$$, carica il $$V_{c}$$, che viene memorizzato in un condensatore, C. Questo condensatore è analogo alla membrana cellulare lipidica che impedisce una libera diffusione degli ioni, creando il potenziale di membrana dalla differenza di carica accumulata su entrambi i lati della membrana lipidica. L'input viene amplificato per produrre un impulso di tensione. Una variazione del potenziale di membrana viene positivamente retroalimentata attraverso $$C_f$$ a $$V_{c}$$, producendo un impulso più rapido. Questo assomiglia molto a come un'ilo assiale biologico, che è densamente ricoperto di canali del sodio a soglia di tensione, amplifica i potenziali sommati per produrre un potenziale d'azione. Quando viene prodotto un impulso di tensione, il bias di reset, $$V_p$$, inizia a scaricare il nodo $$V_{c}$$. Questo è simile ai canali sodio-potassio che pompano attivamente ioni sodio e potassio contro il gradiente di concentrazione per mantenere il potenziale di membrana a riposo.

[[File:Axonhillock_dl.png|thumbnail|Circuito del spiking neuron (neurone in stato di iperpolarizzazione). L'amplificatore è composto da due amplificatori invertenti che creano la caratteristica rapida salita verso l'alto di un potenziale d'azione. Lo spillo di output, $$V_o$$, viene iniziato dalla corrente di input, $$I_i$$, e la larghezza è modulata da $$V_p$$. Fonte: adattato da Mead et al., 1989.]

Il neurone di silicio originale Axon Hillock è stato adattato per includere una soglia di attivazione con l'aggiunta di una coppia differenziale che confronta l'input con un bias di soglia. Questo neurone di silicio a base di conduzione utilizza un integratore a coppia differenziale (DPI) con un transistor di scarico per confrontare l'input, $$I_{in}$$, con la soglia, $$V_{thr}$$. I bias di scarico $$V_{tau}$$, periodo refrattario $$V_{rfr}$$, adattamento $$V_{ahp}$$ e guadagno di feedback positivo, controllano indipendentemente la frequenza degli spike. Le ricerche si sono concentrate sull'implementazione dell'adattamento della frequenza degli spike per impostare i periodi refrattari e modulare le soglie. L'adattamento consente al neurone di modulare la frequenza di scarica dell'output in funzione dell'input. Se c'è un input costante ad alta frequenza, il neurone si desensibilizzerà all'input e l'output diminuirà costantemente nel tempo. Il componente adattivo del circuito del neurone a base di conduzione è modellato attraverso il flusso di calcio e memorizza la memoria delle attività passate attraverso il condensatore adattivo, $$C_{ahp}$$. L'avvento dell'adattamento della frequenza degli spike ha permesso di attuare cambiamenti al livello neuronale per controllare meccanismi di apprendimento adattivo al livello delle sinapsi. Questo modello di apprendimento neuronale è modellato sulla biologia e sarà ulteriormente discusso in Silicon Synapses.

Sinapsi di silicio
La sinapsi di silicio più semplice, originariamente utilizzata da Mead et al., 1989, consiste semplicemente di un source comune pFET che riceve un impulso di segnale basso in ingresso e produce in uscita una corrente unidirezionale, $$I_o$$.

L'ampiezza dello spike è controllata dal bias di peso, $$V_w$$, e la larghezza dell'impulso è direttamente correlata alla larghezza dell'impulso in ingresso che è impostata da $$V_{\tau}$$. Il condensatore nel circuito della sinapsi di Lazzaro et al. (1993) è stato aggiunto per aumentare la costante di tempo dello spike a un valore biologicamente plausibile. Ciò ha rallentato il tasso con cui l'impulso si iperpolarizza e depolarizza ed è una funzione della capacità del condensatore.

Per gestire l'interazione competitiva ed eccitatoria/inibitoria di multipli input, l'integratore in dominio logaritmico utilizza $$I_1$$ e $$I_2$$ per regolare l'ampiezza della corrente di output, $$I_o$$, in funzione della corrente di input, $$I_i$$, secondo la seguente relazione:

$$ I_o = I_i \cdot \sqrt{\frac{I_1}{I_2}}. $$

$$I_1$$ controlla la velocità con cui $$I_i$$ è in grado di caricare il gate del transistor di output. $$I_2$$ governa la velocità con cui l'output $$I_o$$ viene sottratto. Questa natura competitiva è necessaria per imitare il comportamento biologico dei neurotrasmettitori che promuovono o sopprimono l'attività neuronale.

Sono stati sviluppati anche modelli sinaptici con integratori lineari di primo ordine che utilizzano filtri in dominio logaritmico in grado di modellare il decadimento esponenziale della corrente post-sinaptica eccitatoria (EPSC, dall'inglese "exitatory post-synaptic current") . Questo è necessario per ottenere contorni di spike e costanti di tempo che siano biologicamente plausibili. Il guadagno è anche controllato indipendentemente dalla costante di tempo della sinapsi, il che è necessario per i meccanismi di apprendimento dipendenti dalla frequenza degli spike e dal timing degli spike.

Le sinapsi di silicio menzionate sopra si limitano a trasmettere le correnti dalle sorgenti presinaptiche, variando la forma dello spike lungo il percorso. Tuttavia, non contengono alcuna memoria degli spike precedenti, né sono in grado di adattare il loro comportamento in base alle dinamiche temporali. Tuttavia, queste capacità sono necessarie se i circuiti neuromorfici devono imparare come le reti neurali biologiche.

Secondo il postulato di Hebb, si ipotizza che comportamenti come l'apprendimento e la memoria avvengano a livello sinaptico . Esso attribuisce il processo di apprendimento a un'adattazione neuronale a lungo termine in cui i contributi presinaptici e postsinaptici vengono rafforzati o indeboliti da modificazioni biochimiche. Questa teoria è spesso riassunta nel detto: "Neuroni che si attivano insieme, si collegano insieme". Le reti neurali artificiali modellano l'apprendimento attraverso queste modifiche "collegamenti" biochimiche con un singolo parametro, il peso sinaptico, $$w_{pq}$$. Un peso sinaptico è una variabile di stato del parametro che quantifica come uno spike di un neurone presinaptico influisce sull'output di un neurone postsinaptico. Due modelli di plasticità sinaptica di tipo Hebbiano includono la plasticità dipendente dalla frequenza degli spike (SRDP, dall'inglese spike-rate-dependent plasticity) e la plasticità dipendente dal timing degli spike (STDP, dall'inglese spike-timing-dependent plasticity). Sin dalla formulazione di questa teoria, l'attività neuronale biologica è stata dimostrata mostrare comportamenti che si avvicinano molto all'apprendimento di tipo Hebbiano. Un esempio di ciò è la modifica dei recettori sinaptici NMDA e AMPA che porta a un adattamento indotto dal flusso di calcio .

L'apprendimento e la memoria a lungo termine delle informazioni nei neuroni biologici sono attribuiti all'adattamento indotto dai canali NMDA. Questi recettori NMDA sono dipendenti dalla tensione e controllano il flusso intracellulare di ioni di calcio. È stato dimostrato in studi sugli animali che la desensibilizzazione neuronale diminuisce quando il calcio extracellulare viene ridotto.

Dal momento che la concentrazione di calcio decade in modo esponenziale, questo comportamento può essere facilmente implementato sull'hardware utilizzando transistor subthreshold. Un modello di circuito che dimostra un comportamento biologico dipendente dal calcio è mostrato da Rachmuth et al. (2011) . Il segnale di calcio, $$I_{Ca_{2+}}$$, regola l'attività dei canali AMPA e NMDA attraverso il nodo $$V_{mem}$$ secondo le regole di apprendimento STDP e SRDP dipendenti dal calcio. L'output di queste regole di apprendimento è il peso sinaptico, $$w$$, che è proporzionale al numero di canali AMPA e NMDA attivi. Il modello SRDP descrive il peso in termini di due variabili di stato, $$\Omega$$, che controlla la regola di aggiornamento, e $$\eta$$, che controlla il tasso di apprendimento.

$$ dw = \eta([Ca_{2+}]) \cdot (\Omega([Ca_{2+}]) - \lambda w) , $$

dove $$w$$ è il peso sinaptico, $$\Omega([Ca_{2+}])$$ è la regola di aggiornamento, $$\eta([Ca_{2+}])$$ è il tasso di apprendimento e $$\lambda$$ è una costante che permette al peso di deviare dalla saturazione in assenza di input.

Il canale NMDA controlla l'afflusso di calcio, $$I_{Ca}$$. La dipendenza dalla tensione del recettore NMDA è modellata da $$V_{mem}$$ e la meccanica del canale è controllata con un grande condensatore per aumentare la costante di tempo del calcio, $$\tau_{Ca}$$. L'output $$I_{Ca}$$ viene copiato tramite specchi di corrente nei circuiti $$\Omega$$ e $$\eta$$ per eseguire le funzioni di apprendimento.

Il circuito $$\Omega$$ confronta $$I_{Ca}$$ con soglie di bias, $$\theta_{LTP}$$ e $$\theta_{LTD}$$, che rispettivamente controllano la potenziamento a lungo termine o la depressione a lungo termine attraverso una serie di circuiti a coppia differenziale. L'output dei circuiti a coppia differenziale determina la regola di aggiornamento. È stato dimostrato che questo circuito $$\Omega$$ presenta varie regole di apprendimento di tipo Hebbiano come osservato nell'ippocampo, e regole di apprendimento anti-Hebbiane utilizzate nel cervelletto.

Il circuito $$\eta$$ controlla quando può avvenire l'apprendimento sinaptico, consentendo gli aggiornamenti solo quando $$I_{Ca}$$ supera una soglia impostata da un circuito a differenziale, $$\theta_{\eta}$$. Il tasso di apprendimento (LR) è modellato secondo l'equazione

$$ \tau_{LR} \sim \frac{\theta_{\eta} \cdot C_{\eta}}{I_{\eta} \cdot [Ca_{2+}]} , $$

dove $$\eta$$ è una funzione di $$[Ca_{2+}]$$ e controlla il tasso di apprendimento, $$C_{\eta}$$ è la capacità del circuito $$\eta$$ e $$\theta_{\eta}$$ è la tensione di soglia del comparatore. Questa funzione dimostra che $$\theta_{\eta}$$ deve essere polarizzata per mantenere un livello elevato di $$[Ca_{2+}]$$ al fine di simulare SRDT. Una corrente di perdifa, $$I_{LEAK}$$, é stata inclusa per scaricare $$V_{\eta}$$ a $$\eta_{REST}$$ durante i periodi di inattività.

=L'ambiente di simulazione NEURON=

Introduzione
Neuron è un ambiente di simulazione con il quale è possibile simulare la propagazione di ioni e potenziali d'azione in neuroni biologici e artificiali, nonché in reti di neuroni . L'utente può specificare la geometria del modello definendo e collegando parti cellulari del neurone, che possono essere dotate di vari meccanismi come canali ionici, clamp e sinapsi. Per interagire con NEURON, l'utente può utilizzare l'interfaccia utente grafica (GUI) o uno dei linguaggi di programmazione hoc (un linguaggio con una sintassi simile a C) o Python come interprete. La GUI contiene una vasta selezione delle funzionalità più utilizzate, come mostrato nell'esempio di screenshot nella figura a destra. D'altra parte, i linguaggi di programmazione possono essere utilizzati per aggiungere meccanismi più specifici al modello e per scopi di automazione. Inoltre, è possibile creare meccanismi personalizzati con il linguaggio di programmazione NMODL, che è un'estensione di MODL, un linguaggio di descrizione del modello sviluppato dal NBSR (National Biomedical Simulation Resource). Questi nuovi meccanismi possono quindi essere compilati e aggiunti ai modelli tramite la GUI o gli interpreti.

Neuron è stato inizialmente sviluppato da John W. Moore presso l'Università di Duke in collaborazione con Michael Hines. Attualmente viene utilizzato in numerosi istituti e università per scopi educativi e di ricerca. Esiste una vasta quantità di informazioni disponibili, compreso il sito web ufficiale che contiene la documentazione, il forum di NEURON e vari tutorial e guide. Inoltre, nel 2006 è stato pubblicato il libro di riferimento autoritativo su NEURON chiamato "The NEURON Book" .

Per leggere i seguenti capitoli e lavorare con NEURON, è consigliata una conoscenza di base sulla fisiologia dei neuroni. Alcuni esempi di fonti di informazione sui neuroni sono il capitolo WikiBook o i video nell'introduzione del capitolo Advanced Nervous System Physiology su Khan Academy.

Non affronteremo comandi specifici o dettagli su come eseguire le azioni menzionate con NEURON, poiché questo documento non è inteso come un tutorial, ma solo come una panoramica delle possibilità e della struttura del modello all'interno di NEURON. Per ulteriori informazioni pratiche sull'implementazione con NEURON, consiglio i tutorial collegati di seguito e la documentazione sul sito web ufficiale.

Geometria di una singola cellula
Inizieremo discutendo la creazione di una geometria del modello che consiste in un singolo neurone biologico. Una rappresentazione schematica di un neurone è mostrata nella Figura a destra. Successivamente viene mostrato un esempio di frammento di codice in cui viene specificata una cellula multi-compartimentale con un soma e due dendriti utilizzando il linguaggio di programmazione hoc.

Sezioni
I blocchi di costruzione fondamentali in NEURON sono chiamati "sezioni". Inizialmente, una sezione rappresenta solo un tubo cilindrico con proprietà individuali come la lunghezza e il diametro. Una sezione può essere utilizzata per rappresentare diverse parti del neurone, come un soma, una dendrite o un assone, dotandola dei meccanismi corrispondenti come i canali ionici o le connessioni sinaptiche con altre cellule o stimoli artificiali. Una cellula neurale può quindi essere creata collegando gli estremi delle sezioni come si desidera, ad esempio in una struttura a albero, purché non ci siano loop. Il neurone specificato nel codice sopra viene visualizzato nella Figura a destra.

Segmenti
Per modellare in modo più accurato la propagazione dei potenziali d'azione attraverso le sezioni, le sezioni possono essere divise in parti più piccole chiamate "segmenti". Un modello in cui le sezioni sono suddivise in più segmenti è chiamato modello "multi-compartimentale". Aumentare il numero di segmenti può essere visto come aumentare la granularità della discretizzazione spaziale, questo porta a risultati più accurati quando, ad esempio, le proprietà della membrana non sono uniformi lungo la sezione. Come impostazione predefinita, una sezione è costituita da un solo segmento.

Meccanismi di membrana
Le impostazioni predefinite di una sezione non contengono canali ionici, ma l'utente può aggiungerli . Ci sono due tipi di meccanismi di membrana disponibili per i canali ionici, ovvero un modello di membrana per canali ionici passivi e un modello di membrana Hodgkin-Huxley che rappresenta una combinazione di canali ionici passivi e canali controllati dalla tensione. Se ciò non è sufficiente, gli utenti possono definire i propri meccanismi di membrana utilizzando il linguaggio di programmazione NMODL.

Processi puntuali
Oltre ai meccanismi di membrana definiti sulle aree di membrana, esistono anche meccanismi locali noti come "processi puntuali" che possono essere aggiunti alle sezioni. Alcuni esempi sono le sinapsi, come mostrato nella Figura a destra, e i clamp di tensione e corrente. Di nuovo, gli utenti sono liberi di implementare i propri meccanismi con il linguaggio di programmazione NMODL. La differenza chiave tra i processi puntuali e i meccanismi di membrana è che l'utente può specificare la posizione in cui il processo puntuale deve essere aggiunto alla sezione, poiché si tratta di un meccanismo locale.

Output e visualizzazioni
Le quantità calcolate possono essere monitorate nel tempo e rappresentate graficamente, per creare ad esempio un grafico della tensione in funzione del tempo all'interno di un segmento specifico, come mostrato nella schermata GUI di prima. È anche possibile creare animazioni, per mostrare ad esempio come si sviluppa la distribuzione della tensione all'interno dell'assone nel tempo. Si noti che le quantità vengono calcolate solo al centro di ogni segmento e ai confini di ogni sezione.

Creazione di una rete di cellule
Oltre alla modellazione delle concentrazioni ioniche all'interno di singole cellule, è anche possibile connettere le cellule e simulare reti di neuroni. Per farlo, l'utente deve collegare sinapsi, che sono processi puntuali, ai neuroni postsinaptici e quindi creare oggetti "NetCon" che agiranno come connessione tra il neurone presinaptico e il neurone postsinaptico. Ci sono diversi tipi di sinapsi che l'utente può collegare ai neuroni, come, in cui la conduttanza sinaptica decade secondo una funzione alfa, e  , in cui la conduttanza sinaptica decade in modo esponenziale. Come per gli altri meccanismi, è anche possibile creare sinapsi personalizzate utilizzando NMODL. Per l'oggetto NetCon è possibile specificare diversi parametri, come la soglia e il ritardo, che determinano le condizioni necessarie affinché il neurone presinaptico provochi un potenziale postsinaptico.

Neuroni artificiali
Oltre ai neuroni biologici di cui abbiamo discusso finora, esiste anche un altro tipo di neurone che può essere simulato con NEURON chiamato "artificiale". La differenza tra i neuroni biologici e quelli artificiali in NEURON è che il neurone artificiale non ha una dimensione spaziale e le sue cinetiche sono molto semplificate. Ci sono diversi integratori disponibili per modellare il comportamento delle cellule artificiali in NEURON, che si distinguono per il grado di semplificazione delle dinamiche dei neuroni biologici .

Per ridurre il tempo di calcolo per i modelli di cellule artificiali di neuroni che emettono impulsi e le reti neurali, gli sviluppatori di NEURON hanno scelto di supportare simulazioni basate sugli eventi. Questo ha notevolmente ridotto il carico computazionale della simulazione delle trasmissioni sinaptiche innescate dagli impulsi. Sebbene la modellazione delle cellule neuronali basate sulla conducibilità richieda una simulazione continua del sistema, NEURON può comunque sfruttare i vantaggi dei metodi basati sugli eventi per reti che contengono neuroni biologici e artificiali grazie al completo supporto alle simulazioni ibride. In questo modo, è possibile simulare qualsiasi combinazione di cellule artificiali e basate sulla conducibilità, ottenendo comunque il beneficio di un tempo di calcolo ridotto che deriva dalla simulazione basata sugli eventi delle cellule artificiali. . L'utente ha la possibilità di aggungere nuove classi di neuroni artificiali tramite il linguaggio di programmazione NMODL.

Neuron con Python
Dal 1984 NEURON ha fornito l'interprete hoc per la creazione ed esecuzione delle simulazioni. Il linguaggio hoc è stato esteso e mantenuto per essere utilizzato con NEURON fino ad oggi, ma poiché questa manutenzione richiede molto tempo ed è diventato un linguaggio orfano limitato agli utenti di NEURON, gli sviluppatori di NEURON desiderano un linguaggio di programmazione più moderno come interprete per NEURON. Poiché Python è diventato ampiamente utilizzato nell'ambito del calcolo scientifico, con molti utenti che creano pacchetti contenenti librerie di codice, ora è più attraente come interprete rispetto a hoc. Ci sono tre modi per utilizzare NEURON con Python. Il primo modo è eseguire NEURON con il terminale accettando comandi interattivi di Python. Il secondo modo è eseguire NEURON con l'interprete hoc e accedere ai comandi di Python attraverso comandi speciali in hoc. Il terzo modo è utilizzare NEURON come modulo di estensione per Python, in modo che un modulo NEURON possa essere importato in script di Python o IPython.

Installazione
Per utilizzare la modalità 1 e 2, ovvero utilizzare NEURON con Python incorporato, è sufficiente completare l'installazione semplice. Tuttavia, per utilizzare la terza modalità, ovvero NEURON come modulo di estensione per Python, è necessario compilare NEURON dal codice sorgente e installare la libreria condivisa di NEURON per Python, come spiegato in questa guida di installazione.

Comandi NEURON in Python
Poiché NEURON è originariamente sviluppato con hoc come interprete, l'utente deve chiamare esplicitamente le funzioni e le classi hoc da Python. Tutte le funzioni e le classi che esistevano per hoc sono accessibili in Python tramite il modulo "neuron", sia quando si utilizza Python incorporato in NEURON sia quando si utilizza NEURON come modulo di estensione. Ci sono solo alcune differenze minori tra i comandi NEURON in hoc e Python, quindi non dovrebbero esserci molte complicazioni per gli utenti quando si passa da uno all'altro. Ci sono alcuni vantaggi nell'utilizzare NEURON con Python invece di hoc. Uno dei principali vantaggi è che Python offre molte più funzionalità perché è un linguaggio completo orientato agli oggetti e perché esistono una vasta gamma di strumenti di analisi disponibili per la scienza e l'ingegneria. Inoltre, il caricamento di meccanismi creati da altri utenti da script NMODL è diventato più facile, il che rende NEURON più attraente per le simulazioni di meccanismi molto specifici. Ulteriori dettagli su NEURON in combinazione con Python possono essere trovati.

Tutorial
Ci sono molti tutorial disponibili online per iniziare con NEURON e due di essi sono elencati di seguito.

Nel primo tutorial inizierai imparando come creare una cellula a compartimento singolo e finirai creando una rete di neuroni come mostrato nella Figura a destra, contenente meccanismi cellulari personalizzati. Nel frattempo, sarai guidato attraverso le funzionalità di NEURON per i template, l'automazione, l'ottimizzazione del tempo di calcolo e l'estrazione dei dati risultanti. Il tutorial utilizza comandi hoc, ma le procedure sono quasi le stesse in Python.

Il secondo tutorial mostra come creare una cellula con una membrana cellulare passiva e uno stimolo sinaptico, e come visualizzare i risultati con il modulo Python matplotlib.

Ulteriori articoli
Oltre a quanto menzionato in questa introduzione a NEURON, ci sono molte altre opzioni disponibili che vengono continuamente estese e migliorate dagli sviluppatori. Una spiegazione dettagliata di NEURON si trova in "The NEURON book", che è il libro di riferimento ufficiale. Inoltre, il sito web ufficiale contiene molte informazioni e collegamenti ad altre fonti.

=Referenze= Due ulteriori fonti sono "An adaptive silicon synapse", di Chicca e "Analog VLSI: Circuits and Principles", di Liu.

title: User:EthzFedona/sandbox


text:
User:EthzFedona

= I am a student from ETHZ =

Intro
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sub heading 1
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sub heading 2
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title: User:EthzFedona


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User:FattyMuncher69

Hi Everyone, I am a Munch

title: User:FattyMuncher69


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Cookbook talk:Double Hamburgers

Doubled content?
I am wondering why the page's content is doubled (the same recipe twice), is it an easter egg or is it a mistake? Thanks in advance for anybody who would answer. Ink stained hand (discuss • contribs) 11:32, 17 August 2023 (UTC)

 * Excellent point! I think it must be a mistake and will delete the doubled content. —Kittycataclysm (discuss • contribs) 20:29, 17 August 2023 (UTC)

title: Cookbook talk:Double Hamburgers


text:
User talk:Ms Lehana

Welcome, Ms Lehana!

If you have any questions, you can ask in the assistance reading room or possibly contact me personally.

Cookbook talk:Double Hamburger
This page is a place for discussing improvements to the Cookbook:Double Hamburger page. It's not a place to talk about hamburgers. Thank you for your attention. MathXplore (discuss • contribs) 14:48, 5 April 2023 (UTC)

Mathxplore
Hi please stop talking nonsense okay shut up

Warning
We welcome and appreciate your contributions, but some of your recent edits had to be undone. Please see What is Wikibooks? to learn more about what contributions are beneficial to Wikibooks. Please also refrain from insulting language towards your fellow editors. Persistent nonconstructive edits and/or uncollaborative behavior will likely result in a block. —Kittycataclysm (discuss • contribs) 17:58, 5 April 2023 (UTC)

title: User talk:Ms Lehana


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User:Ms Lehana

Loving

Hi everyone now we are talking about love tips

1.Be trustworthy 2.Be honest 3.stop lying

title: User:Ms Lehana


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Piano Solo Music: An Encyclopedia/Composers born in the 20th century/Adams, John

Compositions for piano solo by John Adams

 * American Beserk [YouTube]
 * China Gates [YouTube]
 * I Still Play [YouTube]
 * Phrygian Gates [YouTube]


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Infrastructure Past, Present, and Future Casebook/Finnish Underground

This casebook is a case study on The Finnish Underground by Francisco Ortiz, Ben Geary, and Mahid Sheikh as part of the Infrastructure Past, Present and Future: GOVT 490-003 (Synthesis Seminar for Policy & Government) / CEIE 499-002 (Special Topics in Civil Engineering) Spring 2023 course at George Mason University's Schar School of Policy and Government and the Volgenau School of Engineering Sid and Reva Dewberry Department of Civil, Environmental, and Infrastructure Engineering. Modeled after the Shinkansen High Speed Rail case study. Under the instruction of Professor Jonathan Gifford.

Summary
Finnish Underground refers to the many underground infrastructure projects that Finland has focused on since the late 1960's. These projects began as civil defense shelters to protect citizens from Finland's neighbor Russia but, have expanded to public utilities, public transport, and many cultural hot spots. This case study focuses mainly on the underground of Helsinki, as it is the most developed and the most interconnected system of underground projects in Finland. Construction of the vast underground network began in the 1980s and continues to this day. Helsinki now has almost 10 million square meters (33 million square feet) of underground spaces and tunnels that conceal a subterranean art museum, church, swimming hall, shops and even a karting track inside a civil defense shelter [myhelsinki.fi]. To connect these places, there are underground metro lines, bus routes, and pedestrian paths, all of which are equipped to serve as bomb shelters should the need arise.

The majority (around 85%) of civil defense shelters are privately owned. This is due to the Civil Defense Act of 1958 and the later Rescue Act of 2011 that made building owners responsible for creating civil defense shelters. The construction of civil defense shelters in Finland is allocated to the largest buildings based on a risk assessment. Under the Rescue Act, a civil defense shelter must be built when the floor area of the building exceeds 1,200 square meters and the building is used as a permanent dwelling or workplace or is otherwise permanently occupied. In industrial buildings and those used for manufacturing, storage and meetings, the floor area limit is 1,500 square meters. Building owners must also keep regular maintenance on there shelters, have their equipment and shelter inspected at least every 10 years, and be able to fully convert it from whatever secondary use it is being used for to a civil defense shelter. The Finnish government allows civil defense shelters to be used for storage and other uses, as long as they can be made fully operational as shelters within 72 hours.

Timeline of Events

 * End of the Russo-Finnish War and Signing of the Treaty of Moscow 1939-1940
 * The Ministry of Interior, under the Civil Defense Act of 1958, is responsible for the construction and maintenance of civil defense shelters 1958
 * Temppeliaukio "Rock" Church is constructed as one of the first landmark underground projects in Finland 1969
 * The Helsinki City Council approves a set of planning principles for an Underground Master Plan 4
 * The Rescue Act is put in place to further legislate the responsibility to develop private civil defense shelters, along with many other provisions 2011
 * First Underground Master Plan (UMP) for Helsinki is put into place 2011
 * Most recent revision to the UMP is put in place 2021

Narrative
Following World War Two, specifically the Russo-Finnish War (also known as the Winter War) from 1939 to 1940, Finland was in a worrying position in terms of their national security. The Soviets took about 6% of Finnish land in the Treaty of Moscow and, moving into the Cold War, continued to threaten Finland. In an effort to maintain their security, Finland declared that they would not join NATO (The North Atlantic Treaty Organization). This left them as the border between the Soviet Union and NATO until the Soviet Union fell and the Cold War ended. During this time, Finland began its program of civil defense shelters. The underground shelters were built all around the country. Civil defense shelters provide protection for the population particularly against a military threat in areas where people normally move, live and go to work. Civil defense shelters protect against the effects of explosions and splinters, collapse of buildings, blasts, radiation and substances hazardous to health. The Finnish government built many of these shelters near large public areas where people may not be able to find shelter otherwise and made their metro stations able to serve as civil defense shelters. In 2022, Finland had 50,500 civil defense shelters with space for a total of 4.8 million people. The majority of the shelters (approximately 85%) are private, reinforced concrete shelters in individual buildings.

As the threat of war became less and less of a concern, the Finnish government still wanted to use the vast amount of underground space they had built up for defense. Private shelters were mainly used for storage, while public shelters were used as sports halls, metro stations, and parking space. Helsinki, the capital of Finland, took this push underground in stride. Believed to be one of the only cities with an underground master plan, Helsinki has developed underground infrastructure that is uncommon in other cities. This includes underground power stations, cold water reservoirs, utility tunnels, heat pumps, etc. all of which are interconnected through a series of tunnels that go throughout the city [Development for Urban Underground Space in Helsinki]. In addition to infrastructure, there are also many recreational, cultural sites, and public utilities, including but not limited to :

 * Amos Rex - This underground annex of the Amos Anderson Art Museum is famous for its weaving of an above ground plaza and underground art museum. It opened in 2018 and is one of Helsinki's most popular attractions.
 * Temppeliaukio "Rock" Church - An underground church that was built in 1969 and represents one of Helsinki's earliest underground constructions. It hosts regular services and serves as a concert venue due to the unique acoustics of its bedrock walls.
 * The Ring Rail Line - This metro line connects Helsinki Airport and the adjacent Aviapolis commercial district to the Helsinki commuter rail network. The Ring Rail Line was inaugurated in 2015 and stretches 18 kilometers.
 * Kamppi Shopping Centre - This shopping center in downtown Helsinki also serves as a hub for an underground bus route that serves as another form of public transport. There are also underground pedestrian paths that connect to other shopping centers.
 * Itäkeskus Swimming Hall - This civil defense shelter serves as both a gym and swimming hall for around a 1000 visitors at a time and around 400,000 people a year. It can also be converted to a shelter that can support up to 3800 people.

Key Actors and Institutions
Ministry of Interior

 * Since 1958, the Finnish Ministry of Interior has been responsible for the construction, inspection, and regulation of civil defense shelters. They provide detailed information for shelter requirements, including necessary provisions, and a detailed map of closest shelters to make sure as many people have access as possible
 * Under the Rescue Act of 2011, the Ministry of Interior also made building owners responsible for creating private civil defense shelters if their building was large enough. These private shelters are able to be used for storage, recreation, and other uses during peace time. Under the 72 hour provision, these private shelters, as well as the larger public shelters, must be able to fully convert back to civil defense shelters within 72 hours of an alert (such as a natural disaster or armed conflict).

Helsinki City Council

Helsinki Real Estate Department
 * The Helsinki City Council is responsible for the Underground Master Plan (UMP), as well as planning how the city as a whole will develop. The new underground master plan promotes a more diverse use of the underground facilities, more systematic utilization of facilities constructed in the bedrock and better coordination between different types of operations.

 * The Real Estate Department’s Geotechnical Division qualified the areas and elevation levels in Helsinki that are suitable for the construction of large, hall-like spaces. They been the main designer responsible for the preliminary and construction-phase planning required for the rock construction of the utility tunnels, the underground wastewater treatment plant and the treated wastewater discharge tunnel. The facilities designed by the Geotechnical Division include tunnel lines, halls, vertical shafts and the necessary access tunnels.

Funding and Financing
While much of the financing information is not available for much of the Finnish Underground network, there are a few publicly available measures of its costs. The average price per cubic meter of tunnels and underground spaces in Finland is EUR 100/m3 (including excavation, rock reinforcement, grouting and underdrainage). The reason for the low cost of tunneling in Finland is due to the practice of not using cast concrete lining in hard rock conditions, effective D&B technology and extensive experience of working in urban areas. Additional expenses are saved since multiple users are using the same spaces and public facilities. Temperatures of underground can be regulated easier than in the surface.

The raw water for the Helsinki region comes from Lake Päijänne (to the north of Helsinki) via a rock tunnel measuring more than 100 km. Its main investor and designer was the metropolitan area Water Company PSV. Tunnel construction started in 1972 and was completed in 1982 at a cost of some EUR 200 million (adjusted for inflation in 2011).

The Viikinmäki wastewater treatment plant is the central plant for treating wastewater from six towns and cities. It is less than 10 km from the center of Helsinki. The plant treats 280,000 m3 of wastewater from about 750,000 inhabitants daily. The plant was completed with a cost of approximately EUR 180 million and began operating in 1994. This wastewater plant replaced 10 smaller, above-ground wastewater treatment plants, freeing up land for other uses. To reduce costs and to make maintenance easier, extensive planning was implemented in the construction of the underground bunkers. Rather than having pipes and lines being buried underground/beneath facilities, they are instead built in pre-made tunnels. These same tunnels serve as passageways to make commute times shorter for both civilians and crew members. The tunnels are also built to last for at least 1 decade, needing minimal maintenance.

Other cities in Finland have also began to build underground bunkers or facilities. Their costs aren’t known, but in the city of Tampere, a parking cave for almost 1000 cars began construction in 2009 and ended in 2012. The cost to build the parking cave was 75 million euros. The Capital of northern Finland, Oulu, has also began underground construction, but costs aren't publicly available.

Lessons/ Takeaways
The Finnish Underground is a case study about the benefits of underground development. Using its natural resources, and its flat topography, Finland has moved much of its infrastructure underground. This has allowed for development on the land that would otherwise be used by water treatment and power plants. Public transport, including metro, bus, and pedestrian paths, are also underground, which allows for green spaces and smaller roads. The UMP allows for further development of underground car parks and other infrastructure, which further frees up space. The push of utilities underground not only serves to free up space, it also allows for better interconnectedness of utilities through maintenance tunnels that are separate from general traffic.

These underground projects, as well as the adoption of an UMP, would be a benefit to cities around the world. This push underground could reduce urban sprawl by pulling utilities from the urban extent to under the city. Many cities have some forms of infrastructure underground, but it is an untapped field that could be developed even more. With the increase in severity of natural disasters and weather events in general, putting utilities underground may also protect them from damage and protect the network from disruption.

However, these same underground projects also neglect a portion of the population who don't live in or near cities. Rural people, and to some extent, suburban people have inadequate access to these shelters. About 14% of the Finnish population (which is about 800,000 people) do not have proper access to the underground shelters.

Future Impact
The future impact of the Finnish Underground seems bright. The Helsinki UMP has rock-resources to develop further underground projects and has plans for an ambitious tunnel project between Helsinki and Tallinn, Estonia. The planned tunnel linking Helsinki and Tallinn would cost some 16 billion euros to build, according to a report published in Tallinn. The tunnel would be 215 meters below sea level at its deepest. Each day the report envisages the Helsinki-Tallinn link would have capacity for some 40 passenger trains, 11 car trains, 17 lorry transporters and 3 freight trains. The proposed tunnel’s track, tunnel and stations would cost between 13.8 billion and 20 billion euros to build and is proposed to start construction in 2025.

In terms of border security and the need for civil defense shelters, Finland is in a less favorable position. As of April 4th 2023, Finland has officially joined NATO. This breaks the long standing neutrality that Finland has held to appease its neighbor Russia. After the invasion of Ukraine by Russia, Finnish citizens' support for joining NATO increased dramatically. Finland's network of civil defense shelters may need to be put to the test if Russia continues its outward aggression towards its neighbors.

Finnish Underground Sustainable
The Helsinki underground bunkers can house the entire population of the city at 630,000 in the event of an emergency. Estimates put that the shelter can occupy a maximum of 850,000 to 900,000 people. Every bunker has enough food and water for up to 2 weeks. In the event of an attack, the bunkers can withstand a nuclear bomb (up to 6 bars of pressure). A 2nd door also protects against chemical attacks. Bombs can be dropped above, all while children play happily below ground.

A region where some of the Finnish Underground is being built is called the Greater Helsinki area. In Helsinki there is a population of 1.3 million people. The land is flat, and the bedrock in Helsinki is ideal for building underground, also only 6.4% of the land area of Helsinki is unnamed rock reservations without a purpose. This means that there is a lot of room for an underground network. There is also a plan to expand the Finnish Underground system quite a bit according to the picture. In order to have a sustainable underground area, we need to get perspectives from “stakeholders, communities, geoscientists, engineers, urban planners”(Loretta von der Tann et al, 2021). All of these groups' perspectives are vital to the success of underground projects. When building an underground space, we have to clear it out first to make it usable.

Geotechnical engineers and geoscientists need to be more upfront on talking about challenges that come with the geology of the area to help better inform people working on the project. Because of this issue some buildings are not cost efficient and require more maintenance and are not as sustainable as they could potentially be. Also, we need to keep in mind that  underground space is a non-renewable resource and must be used wisely.

Discussion Questions

 * Will this influence other countries or cities to build their own underground cities?
 * What utilities could you see moving underground in the future?
 * Do you think that investing into large-scale underground projects is worth it?
 * Are large underground bunkers really feasible against conventional invasions?


text:
User talk:Mohammad.Hosein.J.Shia

Copyright violations
Hello! A number of pages you have contributed have contained text from other sources without permission. This is a violation of Wikibooks policy, and the pages have been deleted. Please refrain from further plagiarism—failure to do so may result in a block. Please feel free to let me know if you have any questions. —Kittycataclysm (discuss • contribs) 20:54, 5 April 2023 (UTC)

Hello, do you mean Wikipedia by plagiarism? okay. Mohammad.Hosein.J.Shia (discuss • contribs) 03:02, 6 April 2023 (UTC)

 * @Mohammad.Hosein.J.Shia Perhaps I should have clarified before deleting those pages. I use https://copyvios.toolforge.org to check pages for copyright violations. Running your pages through this tool showed that large portions of your pages overlapped with other sites that do not appear to have compatible licenses that would allow you to copy/paste the text and publish it here. Sometimes false flags can happen if other sites have taken content originally published on Wikipedia. If you are taking content from Wikipedia, I highly recommend noting this in the edit summaries so that other editors like myself know the true origin to prevent false positives. You may also wish to have Wikipedia pages imported and dewikify them so that their original edit history is preserved.
 * You appear to have recreated two of these deleted pages, one of which copied and pasted content from https://www.britannica.com/, which is still a copyright violation. I have flagged the pages, and you will need to change the content to prevent deletion a second time. Let me know if you have any questions! —Kittycataclysm (discuss • contribs) 12:16, 6 April 2023 (UTC)

Copyright violations, again
Hi Mohammad.Hosein.J.Shia, please don't remove copyvio tags yourself when you have a clear conflict of interest here. Continue to do so and we may have to temporarily strip your editing privileges. Instead, if you have paraphrased the copyvio or removed it, use the talk page to let others know. Your recent edits still do not give me trust that you have the judgment to not include copyvios; until then, don't remove copyvio tags. Thank you, --SHB2000 (discuss • contribs) 08:22, 12 April 2023 (UTC)

 * Hello mr.@SHB2000.I edited all the pages of that page and respected the copy and did not need to insert the template you returned, I adjusted and now the copyright infringement is 0%. Also, don't delete any article, this is against copyright. Thanks Mohammad.Hosein.J.Shia (discuss • contribs) 18:02, 12 April 2023 (UTC)

title: User talk:Mohammad.Hosein.J.Shia


text:
Cookbook talk:Kidney Bean

Case sensitive title
Wikipedia cannot link to this page because the title here uses a capital letter for "bean". I suggest to change the title of this page to "Kidney bean". WikiUser70176 (discuss • contribs) 21:11, 5 April 2023 (UTC)

 * Hi @WikiUser70176! Wikibooks and the Cookbook do not conform to the same standards of formatting as Wikipedia. The Cookbook here uses title case. Additionally, it's very easy to add a parameter when using on a Wikipedia page such that it directs to the appropriate page in the cookbook—I went ahead and fixed the issue on Kidney bean so that it links to Cookbook:Kidney Bean instead of Cookbook:Kidney bean. Cheers —Kittycataclysm (discuss • contribs) 22:04, 5 April 2023 (UTC)
 * Thank you! Appreciate it. I'm learning here :) WikiUser70176 (discuss • contribs) 22:11, 5 April 2023 (UTC)

title: Cookbook talk:Kidney Bean


text: Professionalism/Rebekah Jones Ron DeSantis and the Florida Department of Health


text:
Professionalism/Rebekah Jones, Ron DeSantis, and the Florida Department of Health

Introduction
On May 18, 2020, Rebekah Jones was fired from the Florida Department of Health for insubordination while leading the department's COVID-19 Dashboard team. Jones had worked as a geographic data analyst for the department for almost two years. Following her termination, she contended that she was fired for refusing to manipulate COVID-19 case numbers to make the state of Florida appear ready to reopen from lock down despite continued rising case numbers.

Background
Rebekah Jones was born in Pennsylvania in 1989. She attended Syracuse University for her undergraduate, where she received a Bachelor of Arts in geography, newspaper, and online journalism in 2012. She then earned her Master's Degree in geography and mass communication from Louisiana State University in 2014 and her Doctor of Philosophy (Ph.D.) in geography from Florida State University in 2020. She applied her expertise in geography to regional data analytics when she joined the Florida Department of Health as a Geographic Information Systems Analyst in September of 2018, where she initially used geographical data following Hurricane Michael to guide regional disaster response implementation. Through this, Jones became proficient in the intersection of geography and data science, gaining experience in analyzing regional responses to disasters.

Florida Department of Health COVID-19 Dashboard
After working for the Florida Department of Health for more than a year, Jones was tasked with leading a team to design the Florida Department of Health's COVID-19 dashboard, a website depicting geographical data regarding COVID-19 cumulative case numbers, hospitalizations, and deaths. Jones joined this team in January 2020 and the dashboard was set to launch to the general public in March 2020. The geographical aspect of the data, pioneered by Jones, allowed users to visualize greatest at-risk areas within the state of Florida; the data was presented through a regional map of the state of Florida, where areas with the greatest positive case numbers were shaded darker. Jones wanted the dashboard to have full data transparency, including positive antibody tests despite Florida's decision to not count these in total case numbers. Jones also wanted the dashboard to include self-reported exposure data, where Florida residents could report possible COVID-19 exposures even prior to testing positive, which raised concerns from supervisors over possible "confusion" about the data and its implications. Superiors contended that including antibody tests and possible exposures made the pandemic appear worse than actual conditions, but Jones felt strongly that Florida civilians had a right to complete transparency about the state of the pandemic. When asked to remove positive antibody tests and exposure data, Jones refused.

Re-Open Florida Task Force
On April 20th, 2020, Florida Governor Ron DeSantis announced his "Re-Open Florida Task Force" plan, as a statewide stay-at-home order was soon set to expire. The decision to reopen followed the release of President Trump's guidelines for states to reopen that left much of the process up to governors. The central prerequisite for reopening was for states to show that coronavirus cases were decreasing. The executive committee of the task force consisted of major leaders in Florida, including the Speaker of the Florida House of Representatives, the Lieutenant Governor of Florida, the Florida Chief Financial Officer, the Mayor of Miami-Dade County, the President and CEO of Enterprise Florida, Inc., the President of Walt Disney World Resort, the CEO of Publix, and the CEO of Universal Orlando. The companies represented in the executive committee comprise some of the largest employers of Floridians, so it was evident that decisions made were heavily influenced by business interests and may have overlooked public health concerns. To support his decision to reopen the state, DeSantis would use the official numbers presented publicly on the COVID-19 dashboard that Jones worked on.

Jones' Response & Removal from the COVID-19 Dashboard Team
In early May, discrepancies began appearing between data presented on the dashboard and data that could be obtained by exporting data files from the dashboard. There were internal concerns about these discrepancies; Jones alleges that she was asked to change the cumulative COVID-19 case numbers to appear lower than they actually were to better support DeSantis' plan for reopening the state. Jones alleges that her superiors wanted case numbers to reflect that Florida was ready to lift the stay-at-home order, despite the continued high and rising case numbers in rural areas of the state. Jones was allegedly instructed to lower case numbers and to disable exporting data files to the general public, because this data did not match what was presented on the dashboard. Jones refused on both accounts, claiming that it was unethical to restrict access to public health data and to not be transparent about the severity of the pandemic in the state of Florida at the time. Following her refusal, Jones was permanently removed from the dashboard team and went on leave from her role. Her dismissal raised concerns amongst researchers regarding the impartiality of Florida's dashboard. In response to her removal from the role, DeSantis alleged that Jones "didn't mean to suggest the data might be less reliable now that she's not in charge" and that "she just needed a break, and that was why she's no longer there."

Florida Department of Health Fires Rebekah Jones
On May 18th, after refusing an offer to resign, Jones was fired from the Florida Department of Health (DOH) for insubordination. The justifications for her termination provided by the DOH included: publicly discussing her work without permission, making decisions on the dashboard without consulting her team, releasing unauthorized charts, and making raw data available for export that did not match what was presented on the dashboard. Jones went on to file a complaint for wrongful termination and was later granted whistleblower status by the Florida Office of Inspector General in May of 2021.

Incident and Police Response
On November 10th, 2020, Florida's ESF-8 emergency communications system was hacked, with a message sent out to ESF-8 members begging them to “speak up before another 17,000 people are dead.” A month later, a search warrant was sent out for Rebekah, and her family was raided by the police on December 7th. According to police, they were able to trace the emergency message back to Rebekah’s home IP address, giving just grounds for a search. Nevertheless, the search itself was conducted in a strange manner; the officers pointed guns at Rebekah and her family upon entering. This may have been a scare tactic by the Florida government to shut down dissenters, but it is important to mention that the police only drew guns and went inside after 23 minutes of un-cooperation from Rebekah’s household.

Message Precursor
The message was sent after a few spikes in covid cases that occurred just after Florida began reopening the state. Phase 2 reopening allowed for 50% or even full indoor capacity for restaurants, gyms, museums, etc. Shortly afterwards, weekly covid cases increased tenfold. A few months later on September 25, Florida entered phase 3 reopening, which was seeing a similar spike in cases. This is the time the message was sent, giving the impression that it is an objection to the phase 3 reopening plan, based on how poorly phase 2 went. This may not justify hacking an emergency communications system, but it does justify the point of the message. In fact, since the message was sent, there have been 70,000 more COVID deaths in Florida alone.

Nebulous Plea Deal
Instead of holding a trial, the prosecution sent Rebekah a series of deferred prosecution agreements (DPA). According to Grant Stern, the executive director of occupy democrats, a document was leaked revealing that the most recent plea deal (as of September 2021) asked her to “withdraw all pending complaints” with the Florida government in regards to retaliation. Rebekah claims this deal was harsher than the original DPA and that it was sent a day after she won Florida’s democratic primary for Congress. Once again this gives the impression that Desantis and the existing Florida government was trying to strongarm her into submission. She eventually settled for a DPA in December 2022 that did not ask her to withdraw any formal complaints, but did force her to admit guilt for abusing the emergency system (among other penalties). Rebekah claims that she only admitted guilt because she wanted the case dismissed.

Conclusions and Takeaways from Professional Ethics
It is ambiguous whether Rebekah’s removal from the COVID dashboard and subsequent firing were justified. The Office of Inspector General deemed some of her claims unsubstantiated due to insufficient evidence; evidence may become more clear once Rebekah’s new retaliation lawsuit goes to trial. Though Rebekah did have a history of insubordination and even run-ins with the law, she is an educated geographer and data scientist, and recent news of vaccine safety data being altered gives her some credibility. The ESF-8 message remains ambiguous as well due to the case being settled out of trial.

Nevertheless, the issues surrounding Rebekah provide a counterpoint to the assumption of legality as a standard for ethics. If a government is corrupt, then their laws have no ethical backing, and illegal actions are justifiable. It is the political parallel to corporate insubordination. Gandhi understood this when he started his salt march and campaign of civil disobedience. The laws on domestic salt production were enacted by the British to force poor Indian citizens to buy expensive British salt. It was a blatantly unethical rule, but because it was a law, illegal action was the only way to fight against it. If we are to trust Rebekah’s claims of corruption, then her actions are completely justified as a means of civil disobedience.