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Article summary:
1. Meyer-Bäse等人首次引入了具有不同时间尺度的竞争性神经网络（CNNs），并使用二次型Lyapunov函数作为全局稳定方法来研究局部稳定性行为。
2. 文章讨论了神经网络系统中存在的扩散现象，特别是在非对称神经网络中或者代谢产物和蛋白质在不同层级之间移动时。因此，需要考虑神经元在时间和空间上的变化。
3. 本文主要研究了当CNNs中存在反应扩散项和混合延迟时，CNNs的全局渐近稳定性。文章提到了一些相关研究成果，并指出这一领域的理论和实践价值。
Article analysis:
在对上述文章进行批判性分析时，可以指出以下几点问题：
1. 偏见及其来源：文章中主要关注了竞争性神经网络的全局渐近稳定性，但并未充分考虑其他可能存在的问题或挑战。这种偏见可能源于作者对该领域的研究方向和个人偏好。
2. 片面报道：文章提到了一些先前研究成果，但并未全面讨论竞争性神经网络的各个方面。缺乏对该领域更广泛议题的探讨，使得读者无法获得全面的理解。
3. 无根据的主张：在文章中提到了一些结论和观点，但未提供足够的证据或数据支持。这种缺乏实证依据的主张可能会影响读者对研究结果的信任度。
4. 缺失的考虑点：文章未涉及竞争性神经网络可能存在的局限性或潜在风险。忽略了这些重要因素可能导致对该领域研究成果的过分乐观评价。
5. 所提出主张的缺失证据：尽管文章声称研究了全局渐近稳定性，但并未详细说明具体实验设计、数据收集方法或结果验证方式。缺乏这些关键信息使得读者难以确认研究结论的可靠性。
6. 未探索的反驳：文章未涉及竞争性神经网络理论中可能存在的争议或不同观点。忽视了潜在反驳意见可能导致对该领域研究成果过于片面化。
7. 宣传内容与偏袒：文章中存在大量引用自己之前发表过的相关研究成果，并且没有平等地呈现其他学者或团体在该领域内所做出贡献。这种宣传内容和偏袒行为可能损害了学术公正性和客观性。
总体而言，上述文章在探讨竞争性神经网络全局渐近稳定性方面存在一些明显不足之处，需要进一步完善和深入探讨其他相关议题以确保研究结果具有更高可信度和科学价值。