Quantitative Biologie - Neuronen und Kognition

Ähnlichkeiten zwischen spikenden Neuronen und Zuständen von Materialien erforschen.

Ein neues Transformer-Modell, das assoziative Gedächtnis für verbesserte Verarbeitung nutzt.

Untersuchen, wie Phasenantwortfunktionen die Synchronisation und das Verhalten von Oszillatoren beeinflussen.

Diese Studie untersucht, wie die syntaktische Analyse die Gehirnreaktionen beim Verarbeiten von Sätzen vorhersagt.

Forschung untersucht effektives Augen-Tracking mit weniger EEG-Elektroden.

Entdecke, wie unser Gehirn Erinnerungen mit Zukunftsvorhersagen verknüpft.

Forschung untersucht, wie man Bilder aus Hirnaktivitäten generieren kann, um Menschen mit Behinderungen zu helfen.

Dieser Artikel beleuchtet Erkenntnisse über Menschen und neuronale Netzwerke während Entscheidungsaufgaben.

Entdecke die Techniken, die Gedächtnisathleten nutzen, um in Wettkämpfen zu glänzen.

Jüngste Fortschritte verbinden Gehirnfunktionen mit neuronalen Netzwerkmodellen für ein besseres Verständnis.

Ein neues Modell verbessert, wie wir die Netzwerkverbindungen im Gehirn und ihre anatomischen Merkmale untersuchen.

Ein Blick darauf, wie lebende Systeme sich durch Kontrollfluss und aktive Inferenz anpassen.

DeepBrainPrint verbessert die Suche nach alten Gehirn-MRTs mit KI-Techniken.

Forscher verbinden Neurowissenschaften mit KI, um das Gedächtnis besser zu verstehen.

Das JOSA-Framework verbessert die Ausrichtung von Gehirnbildern, indem es Struktur und Funktion kombiniert.

Die Rolle von synthetischen Daten bei der Verbesserung von EEG-basierten Technologien erkunden.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Studien zur Zeitverarbeitung im Gehirn und technologischen Anwendungen in der realen Welt.

Studie zeigt, wie Aggression die Sozialstruktur bei Mäusen beeinflusst.

Untersuchung, wie Körnerzellen das Lernen und Gedächtnis im Hippocampus beeinflussen.

NeuroDM kombiniert Gehirnwissenschaft und Data Mining für bessere Einblicke und Ergebnisse.

Erforschen, wie quantenphysikalische Konzepte unser Verständnis der kognitiven Psychologie verbessern können.

Erforschen, wie Machine-Learning-Modelle die Einschätzung des Suizidrisikos verbessern.

Das SEAM-Modell verknüpft Augenbewegungen mit der Satzverarbeitung beim Lesen.

Untersuchen, wie künstliche Agenten in verschiedenen Umgebungen lernen und sich anpassen.

Forscher nutzen künstliche Netzwerke, um Farbmischt und Wahrnehmung zu untersuchen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Neuronenkartierung für die Neurowissenschaftsforschung.

Geschlossene Neurostimulation könnte die Behandlung von psychischen Störungen verbessern, indem sie sich in Echtzeit anpasst.

Eine neue Methode verbessert die Neurostimulationsbehandlung für psychische Störungen durch Anpassungen in Echtzeit.

SDM bietet Netzwerken die Möglichkeit, kontinuierlich zu lernen, ohne alte Informationen zu vergessen.

Eine neuartige Methode verbessert die Analyse der Hirnoberfläche mit fortschrittlichen Techniken.

Die Erforschung der Rolle von kleinen neuronalen Motiven in der volatilen Speicherhaltung.

Erforschen, wie die Funktionen des Gehirns bessere KI-Systeme formen können.

Die Erkundung der Gummihand-Illusion und ihre Auswirkungen auf die Robotik.

Ein Blick auf die ständigen, unwillkürlichen Bewegungen unserer Augen.

Höherordentliche Gehirninteraktionen geben Einblicke in komplexe Informationsverarbeitung.

Faules Lernen verbessert das AI-Training, indem es sich auf Fehler konzentriert.

Ein neuer Ansatz zur Analyse der Gehirnverbindung mit einem spezialisierten neuronalen Netzwerk.

Forschung zeigt, dass EEG menschliche Stimmungen mit hoher Genauigkeit effektiv klassifizieren kann.

Forschung zeigt, wie Gehirnverletzungen die Kommunikation zwischen Neuronen und die Genesung beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie Maschinen Entscheidungen unter Unsicherheit lernen.