研究者たちが脳卒中サバイバーの言語能力をよりよく予測するためにLEGNetを開発した。
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この記事では、視覚的な要素が私たちの意思決定にどのように影響するかを探ります。
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この研究は、簡単なニューロンが線虫の中でどうやってコミュニケーションをとり、同期するかを明らかにしている。
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脳のつながりが言語能力やコミュニケーションにどう影響するか探ってみよう。
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ハイパーボリック幾何学が人工知能や脳の理解をどう向上させるかを探ってるんだ。
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カオスシステムにおける予測の限界とその影響を探る。
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SPLICE法は神経科学における共有情報とプライベート情報の理解を深めるんだ。
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研究が、私たちが画像をどのように認識するかの共通のパターンを明らかにした。
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Brain-Net-Diffusionは自閉症スペクトラム障害のfMRIデータ分析を改善する。
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新しいアプローチが、脳と心臓の記憶の仕組みを明らかにしてるよ。
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質問の順番や framing が、世論調査の結果に大きく影響することがあるんだよね。
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ゲームシナリオにおける感情と公平性が金融決定にどう影響するかを探る。
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研究は、複雑なタスク中にトランスフォーマーモデルの作業メモリの制約を浮き彫りにしています。
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AIは研究者が生物学的プロセスを研究するためにバーチャルセルを作る方法を変えてるんだ。
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新しいモデルが、革新的なネットワーク分析を使って脳の障害の特定を改善した。
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新しい方法がベイジアンフレームワークでニューラルネットワークを使った意思決定分析を改善するんだ。
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脳の神経細胞が情報を処理する速度を調べてる。
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研究によると、EEGが気を散らすものの中で視覚的な集中を追跡できることがわかった。
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脳が情報、記憶、感情をどう処理するかを探ってみよう。
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ニューラルネットワークがどのように学習して適応していくかを見てみよう。
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研究によると、神経の変動が学習の効果やスピードに影響を与えることがわかったよ。
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DriftNetは生物の学習プロセスを真似て、AIが継続的に学ぶ能力を高めるんだ。
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脳の機能と人工知能における伝播波の役割を探る。
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多様なオシレーターがどうやって同期するのか、そしてその違いがどんな影響を与えるのかを調査してる。
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神経を通って信号がどう移動するかの研究は、脳の機能についての理解を深めるよ。
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自然勾配降下法が時間と共に学習効率をどう向上させるかを見てみよう。
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機械の意識の性質とその影響を探る。
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新しいアプローチが脳の構造と認知機能のつながりを明らかにした。
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新しいモデルは、人間の視覚処理方法を使って、壊れた画像に対するCNNのパフォーマンスを向上させる。
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この研究は、多様なニューロン集団が集団的なニューロンの挙動にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。
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脳のエネルギー使用が情報処理にどう関係してるかを調べてる。
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明確な科学的比較のために類似性測定を統一する新しいアプローチ。
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新しいアプローチが社会的なやり取りにおける触覚に対する神経反応の理解を深める。
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ORGaNICsモデルは、分割正規化を使って神経の安定性を高めるんだ。
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SAMBAは、脳の活動をより良く理解するためにEEGとfMRIのデータを組み合わせるんだ。
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新しいモデルが脳活動データからの予測を改善した。
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作業記憶が情報を思い出す能力にどう影響するかを探る。
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年齢とともに時間の感じ方がどう変わるかを見てみよう。
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研究では、脳波データを組み合わせて脳-コンピュータインタラクションを改善する方法を探ってる。
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BCIは、動きに課題のある人たちのコミュニケーションや移動を変えるかもしれないね。
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