Diccionario Bibliographico Brazileiro

Este Dicionário está dividido em 7 tomos. Veja as iniciais dos verbetes associadas a cada um dos tomos. Estas imagens foram obtidas no site do Senado Brasileiro, disponível em http://www2.senado.leg.br/bdsf/handle/id/221681, acesso em 14 out. 2014Este importante documento apresenta verbetes de ilustres personagens da história do Brasil em tempos de final do impéri

Diccionario bibliographico brazileiro pelo Doutor Augusto Victorino Alves Sacramento Blake

v. 1. A-B -- v. 2. C-F -- v. 3. F-J -- v. 4. J -- v. 5. J-L -- v. 6. M-P -- v. 7. P-Z.Índice publicado em 1937, de autoria de Jango Fisher, também raro. Dois outros índices conhecidos são de autoria de Octavio Torres, 1949, e Alexandre Eulálio, [195-?], respectivamente. Todos os volumes possuem apêndice.SYS-11472Considerada a melhor bibliografia de autores brasileiros do período colonial até o século XIX. Apresenta a biografia de cada autor e as obras por ele produzidas. A introdução narra os primórdios da tipografia no Brasil e o nascedouro das primeiras sociedades literárias no país. A obra tornou-se famosa e muito respeitada. Recebeu crítica quanto a ordem de entrada dos autores pelo prenome, costume de época. O autor colaborou em O Ateneu, O Mosaico, Anais Brasileiros de Medicina e Revista do IHGB

Indice do dicionário bibliográfico brasileiro do dr. Augusto Victorino Alves do Sacramento Blake : por ordem alfabetica dos sobrenomes e por estados, com anexos dos estrangeiros que viveram no Brasil

A data provável da publicação é o ano de 1949.SYS-11474.Nota de ilustração : Retrato de Augusto Vitorino Alves do Sacramento Blake [front.].Índice onomástico distribuído pelos estados brasileiros. Arrola 4.846 nomes e complementa o índice produzido pelo dr. Jango Fisher em 1937, editado pela Imprensa Nacional. Traz informações sobre o dicionário de Blake e o índice de Jango Fischer nas primeiras páginas

A deep learning framework for neuroscience

Systems neuroscience seeks explanations for how the brain implements a wide variety of perceptual, cognitive and motor tasks. Conversely, artificial intelligence attempts to design computational systems based on the tasks they will have to solve. In artificial neural networks, the three components specified by design are the objective functions, the learning rules and the architectures. With the growing success of deep learning, which utilizes brain-inspired architectures, these three designed components have increasingly become central to how we model, engineer and optimize complex artificial learning systems. Here we argue that a greater focus on these components would also benefit systems neuroscience. We give examples of how this optimization-based framework can drive theoretical and experimental progress in neuroscience. We contend that this principled perspective on systems neuroscience will help to generate more rapid progress