新しいアプローチで脳信号のデコードが改善され、デバイスの操作がよりよくなったよ。
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BCIは脳の信号を使ってデバイスを操作する新しい方法を提供してるよ。
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この研究は、マウスの興奮レベルと音の識別効率の関係を示している。
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研究は男性と女性の脳の働きがどう違うかを明らかにしてるよ。
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記憶がどう整理されて取り出されるかを説明する新しいモデル。
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この記事では、動物が意思決定における不確実性をどのように表現するかを検討しています。
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スパイクタイミングが脳の機能やテクノロジーデザインにどう影響するかを調べる。
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心身の関係やその理論について話すための明確なフレームワーク。
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敵対的攻撃に対抗するための深層学習モデルを強化する新しいアプローチ。
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直接的な経路と間接的な経路が僕たちの行動にどう影響するか調べてるよ。
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研究は、ニューラルネットワークのパフォーマンスにおける時間的パラメータの重要性を強調してるよ。
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新しいアーキテクチャがスパイキングニューラルネットワークを使って機械の音声認識を改善する。
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樹状突起は、脳が情報を学習して記憶するのに重要なんだ。
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研究によると、自閉症スペクトラム障害（ASD）の子どもの脳の活動と不安との関連性が明らかになった。
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スパイキングニューラルネットワークのトレーニング方法とその影響についての概要。
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研究によると、エファプティックカップリングが脳の複雑さや認知機能に与える影響がわかったよ。
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人間の概念に基づいて画像を生成するための新しいフレームワーク。
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この研究は、作業に取り組んでいる時と待っている時の脳の活動の違いを明らかにしてる。
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研究は、脳活動データから行動特性を予測することを調査している。
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この記事では、ニューラルネットワークがデータの形状や分類に与える影響を考察してるよ。
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センタードカーネルアライメントが神経ネットワークと脳データを比較する上で果たす役割を見てみよう。
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この記事では、イオンチャネルが神経細胞の挙動にどのように影響を与えるか、変動があっても探ってるよ。
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新しいモデルは、人間のような意識を模倣することでAIの学習を改善する。
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匂いと脳の処理の関係を探ってみよう。
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研究者たちは、深層学習を使って脳内のユニークなセロトニン作動性ニューロンを分類している。
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研究者たちは神経接続体を分析して、種を超えた脳の機能について学んでるんだ。
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研究者たちは、AIモデルを人間の脳活動と比較するためにBrainscoreを使ってるよ。
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DemoVAEモデルは、人口統計的要因を考慮してfMRIデータ分析を改善することを目指している。
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脳デコーディング法の概要とその社会的影響。
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機械学習を改善するための記憶とコンテキストの役割を探ってみよう。
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DSAMは、先進的なディープラーニング技術を使って脳のつながりに新しい視点を提供するよ。
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バックプロパゲーションの機械学習と生物学的学習における役割を詳しく見てみよう。
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エミュレーター理論は、脳の行動や意識を研究する新しい方法を提供しているよ。
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研究によると、ニューロンは情報を素早く処理するために発火率を調整できるんだ。
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この研究は、スパースオートエンコーダーが空間細胞に似た記憶表現をどう作るかを明らかにしている。
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新しいモデルが、離散スパイク数を使って機械学習と神経科学を結びつけてるよ。
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研究は、機械学習が認知タスク中の脳データの理解をどう改善するかを探っている。
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NESTは神経ネットワークを使って視覚研究の心理測定テストを改善してるよ。
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研究によると、スパイクトレインがニューロンの相互作用の理解を高めるんだって。
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新しいアプローチは、機械学習を使って脳の構造と機能をつなげるんだ。
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