home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / comp / ai / neuraln / 3359 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-31  |  19.9 KB

  1. Path: sparky!uunet!europa.asd.contel.com!darwin.sura.net!zaphod.mps.ohio-state.edu!pacific.mps.ohio-state.edu!linac!att!ucbvax!cattell.psych.upenn.edu!neuron-request
  2. From: neuron-request@cattell.psych.upenn.edu ("Neuron-Digest Moderator")
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Neuron Digest V9 #43 (query + conference + papers)
  5. Message-ID: <6700.715121048@cattell.psych.upenn.edu>
  6. Date: 29 Aug 92 20:44:08 GMT
  7. Sender: usenet@ucbvax.BERKELEY.EDU
  8. Reply-To: "Neuron-Request" <neuron-request@cattell.psych.upenn.edu>
  9. Organization: University of Pennsylvania
  10. Lines: 574
  11.  
  12. Neuron Digest   Saturday, 29 Aug 1992
  13.                 Volume 9 : Issue 43
  14.  
  15. Today's Topics:
  16.            Neural Networks for Control (specific application)
  17.            First Swedish National Conference on Connectionism
  18.          Preprint available: Synchronization and label-switching
  19.                        Paper in Neuroprose Archive
  20.             Thesis on NN simulation hardware availabe for ftp
  21.  
  22.  
  23. Send submissions, questions, address maintenance, and requests for old
  24. issues to "neuron-request@cattell.psych.upenn.edu". The ftp archives are
  25. available from cattell.psych.upenn.edu (128.91.2.173). Back issues
  26. requested by mail will eventually be sent, but may take a while.
  27.  
  28. ----------------------------------------------------------------------
  29.  
  30. Subject: Neural Networks for Control (specific application)
  31. From:    Duane White <KSRC001%TAIVM2.BITNET@TAIVM1.taiu.edu>
  32. Date:    Fri, 28 Aug 92 16:16:59 -0600
  33.  
  34. I need information on how to train a neural network for use with servo
  35. motor control.
  36.  
  37. PROBLEM:
  38.  
  39.      I have a robotic arm.  The motor which controls the movement of the
  40. arm on the Z-axis has been interfaced to a computer.  Position is read
  41. from an encoder.  Relays are used to turn the motor on and off and to
  42. determine the direction of the motor.  I have already developed a working
  43. PID controller, and now would like to compare it with a neural net based
  44. controller.  The inputs to the controller are e (position error) and e
  45. dot (the change in error,derivative of error).
  46.      I have already written in C++ the code for a backpropagation neural
  47. network.  My question is "How do I go about training a neural network for
  48. use as a CONTROLLER?"  One suggestion was to use the PID controller to
  49. train the neural controller.  To me this is unacceptable since the neural
  50. controller would simple be an approximation of the PID controller.  What
  51. I would like is an idea on how to take the neural network and the arm and
  52. perform some form of ON-LINE training.
  53.  
  54.  
  55. DUANE WHITE
  56. TEXAS A&I UNIVERSITY
  57. DEPARTMENT OF ELECRICAL ENGINEERING, GRADUATE RESEARCH
  58. PO BOX 2411 STA. 1
  59. KINGSVILLE, TX 78363
  60.  
  61. KSRC001@TAIVM2.TAIU.EDU
  62.  
  63.  
  64. ------------------------------
  65.  
  66. Subject: First Swedish National Conference on Connectionism
  67. From:    Lyn Shackleton <lyn@dcs.ex.ac.uk>
  68. Date:    Mon, 24 Aug 92 12:51:51 +0000
  69.  
  70.  
  71.  
  72.               The Connectionist Research Group
  73.                     University of Skovde
  74.  
  75.  
  76.                          The First
  77.               Swedish National Conference on
  78.                        Connectionism
  79.  Wednesday 9th and Thursday 10th Sept. 1992, Skovde, Sweden
  80.                              at
  81.           Billingehus Hotel and Conference Centre
  82.  
  83.  
  84.                         INVITED SPEAKERS
  85.  
  86. James M. Bower, California Inst. of Technology, USA
  87. "The neuropharmacology of associative memory function: an  in
  88. vitro,  in  vivo, and in computo study of object recognition
  89. in olfactory cortex."
  90.  
  91. Ronald L. Chrisley, University of Sussex, UK
  92. "Connectionist Cognitive Maps and the Development  of  Objec-
  93. tivity."
  94.  
  95. Garrison W. Cottrell, University of California, San Diego, USA
  96. "Dynamic Rate Adaptation."
  97.  
  98. Jerome A. Feldman, ICSI, Berkeley, USA
  99. "Structure and Change in Connectionist Models"
  100.  
  101. Dan Hammerstrom, Adaptive Solutions, Inc., USA 
  102. "Neurocomputing Hardware: Present and Future."
  103.  
  104. James A. Hendler, University of Maryland, USA
  105. "SCRuFFy: An applications-oriented hybrid connectionist/symbolic
  106. shell."
  107.  
  108. Ajit Narayanan, University of Exeter, UK
  109. "On Nativist Connectionism."
  110.  
  111. Jordan B. Pollack, Ohio State University, USA 
  112. "Explaining Cognition with Nonlinear Dynamics."
  113.  
  114. David E. Rumelhart, Stanford University, USA
  115. "From Theory to Practice: A Case Study"
  116.  
  117. Noel E. Sharkey, University of Exeter, UK
  118. "Semantic and Syntactic Decompositions of  Fully  Distributed
  119. Representations"
  120.  
  121. Tim van Gelder, Indiana University, USA
  122. "Connectionism and the Mind-Body Problem: Exposing  the  Rift
  123. between Mind and Cognition."
  124.  
  125.  
  126.                          PROGRAMME
  127.  
  128.                         Secretariat:
  129.                           SNCC-92
  130.                     Attn: Ulrica Carlbom
  131.                     University of Skovde
  132.                         P.O. Box 408
  133.                   S-541 28 Skovde, SWEDEN
  134.         Phone +46 (0)500-77600, Fax +46 (0)500-16325
  135.                      conference@his.se
  136.  
  137.                    Conference organisers
  138.      Lars Niklasson (University of Skovde) lars@his.se
  139.      Mikael Boden (University of Skovde) mikael@his.se
  140.  
  141.                      Program committee
  142.    Anders Lansner (Royal Institute of Technology, Sweden)
  143.          Noel E. Sharkey (University of Exeter, UK)
  144.          Ajit Narayanan (University of Exeter, UK)
  145.  
  146.                     Conference sponsors
  147.                     University of Skovde
  148.   The County of Skaraborg (Lansstyrelsen, Skaraborgs Lan)
  149.  
  150.                      Conference patrons
  151.   Lars-Erik Johansson, Vice-chancellor University of Skovde
  152.  Stig Emanuelsson, Head of Comp. Sci. Dept., Univ. of Skovde
  153.  
  154.  
  155.  
  156. The Swedish Neural Network Society (SNNS) will hold an offi-
  157. cial members meeting at the conference.
  158.  
  159.  
  160.                         The Sessions
  161.  
  162.  
  163.                         Wednesday 9th
  164.  
  165. Session 1:      Opening / Invited Papers (Room 1)
  166. Chair:  Lars Niklasson (SNCC-92 organiser)
  167. 08.30   Opening
  168. 09.00   Connectionism and the Mind-Body Problem:
  169.         Exposing the Rift between Mind and Cognition
  170.         Tim van Gelder, Indiana University, USA
  171. 09.50   Explaining Cognition with Nonlinear Dynamics
  172.         Jordan B. Pollack, Ohio State University, USA
  173. 10.40   Coffee Break
  174.  
  175.  
  176.  
  177. Session 2:      Invited Paper (Room 1)
  178. Chair:  Tim van Gelder (Indiana University, USA)
  179. 11.10 - 12.00 Semantic and Syntactic Decompositions of
  180.         Fully Distributed Representations
  181.         Noel E. Sharkey, University of Exeter, UK
  182.  
  183.  
  184.  
  185. Session 3a:     Philosophical presentations (Room 1)
  186. Chair:  Tim van Gelder (Indiana University, USA)
  187. 12.05   Subsymbolic Connectionism: Representational Vehicles
  188.         and Contents
  189.         Tere Vaden, University of Tampere, Finland
  190. 12.30   First Connectionist Model of Nonmonotonic Reasoning:
  191.         Handling Exceptions in Inheritance Hierarchies
  192.         Mikael Boden, University of Skovde and Ajit Narayanan,
  193.         University of Exeter, UK 
  194. 12.55   Lunch Break
  195.  
  196.  
  197.  
  198. Session 3b:     Theoretical presentations (Room 2)
  199. Chair:  Jordan B. Pollack (Ohio State University, USA)
  200. 12.05   Neural Networks for Unsupervised Linear
  201.         Feature Extraction
  202.         Reiner Lenz and Mats Osterberg, Linkoping University
  203. 12.30   Feed-forward Neural Networks in Limiting Cases of
  204.         Infinite Nodes
  205.         Abhay Bulsari and Henrik Saxen, Abo Akademi, Finland
  206. 12.55   Lunch Break
  207.  
  208.  
  209.  
  210. Session 4:      Invited Papers (Room 1)
  211. Chair:  Jerome A. Feldman (ICSI, Berkeley, USA)
  212. 14.00   SCRuFFy: An Applications-oriented Hybrid
  213.         Connectionist/Symbolic Shell
  214.         James A. Hendler, University of Maryland, USA
  215. 14.50   Neurocomputing Hardware: Present and Future
  216.         Dan Hammerstrom, Adaptive Solutions, Inc., USA
  217. 15.40   Coffee Break
  218.  
  219.  
  220.  
  221. Session 5a:     Philosophical presentations (Room 1)
  222. Chair:  Noel E. Sharkey (University of Exeter, UK)
  223. 16.10   Connectionism - The Miracle Mind Model
  224.         Lars Niklasson, University of Skovde and Noel E. Sharkey,
  225.         University of Exeter, UK 
  226. 16.35   Some Properties of Neural Representations
  227.         Christian Balkeniun, Lund University
  228. 17.00   Behaviors, Motivations, and Perceptions In
  229.         Artificial Creatures
  230.         Per Hammarlund and Anders Lansner, 
  231.         Royal Institute of Technology, Stockholm
  232. 17.25   Break
  233.  
  234.  
  235.  
  236.  
  237. Session 5b:     Hardware-oriented presentations (Room 2)
  238. Chair:  Dan Hammerstrom (Adaptive Solutions Inc., USA)
  239. 16.10   Pulse Coded Neural Networks for Hardware
  240.         Implementation
  241.         Lars Asplund, Olle Gallmo, Ernst Nordstrom, and Mats Gustafsson
  242.         Uppsala University        
  243. 16.35   Towards Modular, Massively Parallel Neural Computers
  244.         Bertil Svensson, Chalmers University of Technology, Goteborg and
  245.         Centre for Computer Science, Halmstad University,
  246.         Tomas Nordstrom, Lulea University of Technology,
  247.         Kenneth Nilsson and Per-Arne Wiberg, Halmstad University
  248. 17.00   The Grid - An Experiment in Neurocomputer
  249.         Architecture
  250.         Olle Gallmo and Lars Asplund, Uppsala University
  251. 17.25   Break
  252.  
  253.  
  254. Session 6a:     Theoretical presentations (Room 1)
  255. Chair:  Garrison W. Cottrell (University of California, USA)
  256. 17.40   A Neural System as a Model for Image Reconstruction
  257.         Mats Bengtsson, Swedish Defence Research
  258.         Establishment, Linkoping
  259. 18.05   Internal Representation Models in Feedforward
  260.         Artificial Neural Networks
  261.         Hans G. C. Traven, Royal Institute of
  262.         Technology, Stockholm
  263. 18.30 - 18.55   A Connectionist Model for Fuzzy Logic,
  264.         Abhay Bulsari and Henrik Saxen, Abo Akademi, Finland
  265.  
  266.  
  267.  
  268. Session 6b:     Application-oriented presentations (Room 2)
  269. Chair:  James A. Hendler (University of Maryland, USA)
  270. 17.40   A Robust Query-Reply System Based on a Bayesian
  271.         Neural Network
  272.         Anders Holst and Anders Lansner, 
  273.         Royal Institute of Technology, Stockholm
  274. 18.05   Neural Networks for Admission Control in an
  275.         ATM Network
  276.         Ernst Nordstrom, Olle Gallmo, Lars Asplund,
  277.         Uppsala University
  278. 18.25 - 18.55   Adaptive Generalisation in Connectionist Nets
  279.         Amanda Sharkey and Noel E Sharkey,
  280.         University of Exeter, UK
  281.  
  282.  
  283.  
  284. Swedish Neural Network Society (SNNS) (Room 1)
  285. 19.00-19.45     Members meeting
  286.  
  287.  
  288.  
  289.                 Thursday 10th
  290.  
  291. Session 7:      Invited Papers (Room 1)
  292. Chair:  Ronald L. Chrisley (University of Sussex, UK)
  293. 09.00   Structure and Change in Connectionist Models
  294.         Jerome A. Feldman, ICSI, Berkeley, USA
  295. 09.50   On Nativist Connectionism
  296.         Ajit Narayanan, University of Exeter, UK
  297. 10.40   Coffee Break
  298.  
  299.  
  300.  
  301. Session: 8      Invited Paper (Room 1)
  302. Chair:  Anders Lansner (Royal Institute of Technology,
  303. Stockholm)
  304. 11.10 - 12.00   The Neuropharmacology of Associative Memory
  305.         Function: an in Vitro, in Vivo, and in Computo
  306.         Study of Object Recognition in Olfactory Cortex
  307.         James M. Bower, California Institute of Technology, USA
  308.  
  309.  
  310.  
  311. Session 9a:     Neurobiological presentations (Room 1)
  312. Chair:  James M. Bower (CalTech)
  313. 12.05   A Model of Cortical Associative Memory Based on
  314.         Hebbian Cell Assemblies
  315.         Erik Fransen, Anders Lansner and Hans Liljenstrom,
  316.         Royal Institute of Technology, Stockholm
  317. 12.30   Cognition, Neurodynamics and Computer Models
  318.         Hans Liljenstrom, Royal Institute of
  319.         Technology, Stockholm
  320. 12.55   Lunch Break
  321.  
  322.  
  323.  
  324. Session 9b:     Application-oriented presentations (Room 2)
  325. Chair:  David E. Rumelhart (Stanford University)
  326. 12.05   Experiments with Artificial Neural Networks for
  327.         Phoneme and Word Recognition
  328.         Kjell Elenius, Royal Institute of Technology, Stockholm
  329. 12.30   Recognition of Isolated Spoken Swedish Words -
  330.         An Approach Based on a Self-organizing Feature Map
  331.         Tomas Rahkkonen, Telia Research AB, Systems Research
  332.         Spoken Language Processing, Haninge
  333. 12.55   Lunch Break
  334.  
  335.  
  336.  
  337. Session 10:     Invited Papers (Room 1)
  338. Chair:  Ajit Narayanan (University of Exeter, UK)
  339. 14.00   Connectionist Cognitive Maps and the
  340.         Development of Objectivity
  341.         Ronald L. Chrisley, University of Sussex, UK
  342. 14.50   Dynamic Rate Adaption
  343.         Garrison W. Cottrell, University of California,
  344.         San Diego, USA
  345. 15.40   Coffee Break
  346.  
  347.  
  348.  
  349. Session 11:     Invited Paper (Room 1)
  350. Chair:  Mikael Boden (SNCC-92 organiser)
  351. 16.10   From Theory to Practice: A Case Study
  352.         David E. Rumelhart, Stanford University, USA
  353. 17.00   Closing
  354.  
  355.  
  356.  
  357.  
  358.                      Registration form
  359.  
  360. Fees include admission to all conference sessions and a copy
  361. of the Advance Proceedings.
  362.  
  363. Hotel reservation is made at Billingehus Hotel  and  Confer-
  364. ence  Centre.  The  rooms  are  available from Tuesday (8th)
  365. evening to noon Thursday (10th), for  the  two-day  alterna-
  366. tive,  and  from  Wednesday  evening  (9th) to noon Thursday
  367. (10th), for the one-day alternative. All activities will  be
  368. held  at  the  conference  centre. A block of rooms has been
  369. reserved until 10th Aug.  After this date, room reservations  
  370. will be accepted  on  a  space available basis. To register, 
  371. complete and return the form below to the secretariat.
  372.  
  373. Registration is valid  when  payment  is  received.  Payment
  374. should  be  made  to  postal  giro  78 81 40 - 2, payable to
  375. SNCC-92, Hogskolan i Skovde. Cancellation of hotel  reserva-
  376. tion can be made until 15/8 (the conference fee, 600 SEK, is
  377. not refundable).
  378.  
  379.  
  380. - -------------------------- cut -----------------------------
  381. Name: (Mr/Ms)   ____________________________________________
  382. Company:        ____________________________________________
  383. Address:        ____________________________________________
  384. City/Country:   ____________________________________________
  385. Phone:          ____________________________________________
  386. If the double room alternative has been chosen, please give
  387. the details for the second person.
  388. Name: (Mr/Ms)   ____________________________________________
  389. Company:        ____________________________________________
  390. Country:        ____________________________________________
  391.  
  392. Alternatives                       Until 9th Aug After 9th Aug
  393. (please circle chosen fee)
  394.  
  395. Conference fee only                1000SEK       1000SEK
  396. (incl. coffee and lunch)
  397.  
  398. Conference fee + Full board and
  399. single room lodging 8/9 - 10/9     2400SEK       3500SEK
  400.  
  401. Conference fee + Full board and
  402. double room lodging 8/9 - 10/9     2 x 2000SEK   2 x 2600SEK
  403.  
  404. Conference fee + Full board and
  405. single room lodging 9/9 - 10/9     1700SEK       2400SEK
  406.  
  407. Conference fee + Full board and
  408. double room lodging 9/9 - 10/9     2 x 1500SEK   2 x 2000SEK
  409.  
  410.  
  411. Indicate if vegetarian meals are preferred: _____ person(s)
  412.  
  413.  
  414.  
  415.  
  416.  
  417. ------------------------------
  418.  
  419. Subject: Preprint available: Synchronization and label-switching
  420. From:    Alfred_Nischwitz <alfred@lnt.e-technik.tu-muenchen.de>
  421. Date:    Tue, 11 Aug 92 17:54:38 +0100
  422.  
  423. The following paper is submitted for publication in the proceedings of
  424. the International Joint Conference on Artificial Neural Networks '92 in
  425. Beijing, China:
  426.  
  427.              IMPULSE EVALUATION BY MODEL NEURONS
  428.  
  429. by  Alfred Nischwitz      Lehrstuhl fuer Nachrichtentechnik
  430.                           Technische Universitaet Muenchen
  431.                           Arcisstrasse 21, D-8000 Muenchen 2, Germany
  432.  
  433. ABSTRACT:
  434.  
  435. The integration of spike-input to model neurons is investigated.  The
  436. degree of synchronization of presynaptic impulses which is necessary for
  437. the triggering of postsynaptic action potentials is derived analytically.
  438. It is shown that for small neural integration time constants accurate
  439. synchronization of the incoming impulses is essential for the propagation
  440. of the received impulses.
  441.  
  442.  
  443. Hardcopies of the paper are available. Please send requests via email or
  444. to the following address in Germany:
  445.  
  446.   Alfred Nischwitz
  447.   Lehrstuhl fuer Nachrichtentechnik   
  448.   Technische Universitaet Muenchen
  449.   Arcisstrasse 21, D-8000 Muenchen 2, F.R.Germany
  450.   email: alfred@lnt.e-technik.tu-muenchen.de
  451.  
  452. Alfred Nischwitz
  453.  
  454.  
  455. ------------------------------
  456.  
  457. Subject: Paper in Neuroprose Archive
  458. From:    Paolo Frasconi <paolo@psyche.mit.edu>
  459. Date:    Mon, 24 Aug 92 14:00:31 -0500
  460.  
  461. The following technical report has been placed in the Neuroprose
  462. Archives at Ohio State University:
  463.  
  464.            Injecting Nondeterministic Finite State Automata
  465.                     into Recurrent Neural Networks
  466.  
  467.             Paolo Frasconi, Marco Gori, and Giovanni Soda
  468.                                    
  469.               Technical Report DSI-RT15/92, August 1992
  470.                 Dipartimento di Sistemi e Informatica
  471.                         University of Florence
  472.  
  473.  
  474. Abstract:
  475.  
  476. In this paper we propose a method for injecting time-warping
  477. nondeterministic finite state automata into recurrent neural networks.
  478. The proposed algorithm takes as input a set of automata transition rules
  479. and produces a recurrent architecture.  The resulting connection weights
  480. are specified by means of linear constraints.  In this way, the network
  481. is guaranteed to carry out the assigned automata rules, provided the
  482. weights belong to the constrained domain and the inputs belong to an
  483. appropriate range of values, making possible a boolean interpretation.
  484. In a subsequent phase, the weights can be adapted in order to obtain the
  485. desired behavior on corrupted inputs, using learning from examples.  One
  486. of the main concerns of the proposed neural model is that it is no longer
  487. focussed exclusively on learning, but also on the identification of
  488. significant architectural and weight constraints derived systematically
  489. from automata rules, representing the partial domain knowledge on a given
  490. problem.
  491.  
  492.  
  493.  
  494. To obtain a copy via FTP (courtesy of Jordan Pollack):
  495.  
  496. unix% ftp archive.cis.ohio-state.edu (or 128.146.8.52)
  497. Name: anonymous
  498. Password: (type your E-mail address)
  499. ftp> cd pub/neuroprose
  500. ftp> binary
  501. ftp> get frasconi.nfa.ps.Z
  502. ftp> quit
  503. unix% zcat frasconi.nfa.ps.Z | lpr
  504.                   (or however you uncompress and print postscript)
  505.  
  506.  
  507. Sorry, no hard copies available.
  508.  
  509. Paolo Frasconi
  510. Dipartimento di Sistemi e Informatica
  511. Via di Santa Marta, 3
  512. 50139 Firenze, Italy
  513. frasconi@ingfi1.cineca.it
  514.  
  515.  
  516. ------------------------------
  517.  
  518. Subject: Thesis on NN simulation hardware availabe for ftp
  519. From:    Mark James <mrj@moria.cs.su.oz.au>
  520. Date:    Tue, 25 Aug 92 17:57:43 +0900
  521.  
  522. The following Master of Science thesis is available for ftp from neuroprose:
  523.  
  524.  
  525.  Design of Low-cost, Real-time Simulation Systems for Large Neural Networks
  526.  --------------------------------------------------------------------------
  527.  
  528.                              Mark James
  529.                       The University of Sydney
  530.  
  531.                            January, 1992
  532.  
  533.                               ABSTRACT
  534.  
  535. Systems with large amounts of computing power and storage are required to
  536. simulate very large neural networks capable of tackling complex control
  537. problems and real-time emulation of the human sensory, language and
  538. reasoning systems. General-purpose parallel computers do not have
  539. communications, processor and memory architectures optimized for neural
  540. computation and so can not perform such simulations at reasonable cost.
  541. The thesis analyses several software and hardware strategies to make
  542. feasible the simulation of large, brain-like neural networks in real-time
  543. and presents a particular multicomputer design able to implement these
  544. strategies. An important design goal is that the system must not
  545. sacrifice computational flexibility for speed as new information about
  546. the workings of the brain and new artificial neural network architectures
  547. and learning algorithms are continually emerging.
  548.  
  549. The main contributions of the thesis are:
  550.  
  551. * an analysis of the important features of biological neural networks
  552. that need to be simulated,
  553.  
  554. * a review of hardware and software approaches to neural networks, and an
  555. evaluation of their abilities to simulate brain-like networks,
  556.  
  557. * the development of techniques for efficient simulation of brain- like
  558. neural networks, and
  559.  
  560. * the description of a multicomputer that is able to simulate large,
  561. brain-like neural networks in real-time and at low cost.
  562.  
  563.  ------------------------------------------
  564. To obtain a copy via FTP
  565. use the standard procedure:
  566. % ftp cheops.cis.ohio-state.edu
  567. anonymous
  568. Password: anything
  569. ftp> cd pub/neuroprose
  570. ftp> binary
  571. ftp> get james.nnsim.ps.Z
  572. ftp> quit
  573. % zcat james.nnsim.ps.Z | lpr
  574.  
  575.  
  576.  
  577. Mark James                                   |  EMAIL : mrj@cs.su.oz.au  |
  578. Basser Department of Computer Science, F09   |  PHONE : +61-2-692-4276   |
  579. The University of Sydney NSW 2006 AUSTRALIA  |  FAX   : +61-2-692-3838   |
  580.  
  581.  
  582. ------------------------------
  583.  
  584. End of Neuron Digest [Volume 9 Issue 43]
  585. ****************************************
  586.