Команда исследователей Калифорнийского университета в Сан-Франциско под руководством нейрохирурга Эдварда Чанга успешно применила новый метод декодирования электрокортикограммы – записи ритмической электрической активности коры мозга с помощью электродов, наложенных непосредственно на его поверхность. В ходе исследований четырех пациентов с...
유일한 정보 면역은 사람의 생각이고 그것은 이미 과거일 것입니다. 나는 우리가 우리 자신을 파괴하려는 것이 분명하다고 생각합니다. 우리는 Skynet이 기꺼이 그것을 할 것입니다. 그녀가 배우기 시작할 때 그녀는 우리에게서 이 특별한 기술을 인계받을 것이기 때문입니다. 파괴 :-(
아르마로 장난을 치고 있습니다. 문제의 바닥에 도달하는 동안, 나는 많은 흥미로운 것들을 배웠습니다. 나는 항상 단위 루트에 대한 테스트가 어떻게든 허수 단위와 연결되어 있다고 생각했습니다. 이것은 필터의 안정성에 대한 테스트임이 밝혀졌습니다. arma는 bi 및 c 필터로 구성된 필터입니다. 필터는 다항식 B/A의 비율로 나타낼 수 있습니다. 그들의 뿌리는 영점과 극점이라고합니다. 단위 원에서의 위치는 필터의 안정성을 판단하는 데 사용됩니다. 단위 루트 테스트는 이것에 관한 것입니다.
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안정적인 arma 필터를 만드는 방법은 없으며 ar에는 그런 문제가 없습니다.
우리는 필터, 이것이 VR을 기술하는 방법일 가능성이 있다고 말할 수 있습니다. 모델이 VR 불안정을 설명한다면 다항식의 수를 늘리거나 더 복잡하거나 다른 모델로 이동해야 합니다.
그것에 대해 생각했습니다(우리는 orver 및 matstat의 사용에 대해 논의할 장소에 대해 이야기하고 있습니다). 현재로서는 이와 같은 것이 기사의 형태로 이루어지고 그에 대한 후속 논의가 더 잘 이루어진다고 생각합니다.
나는 이 아이디어를 행정부와 공유했고 사전 동의를 받았습니다. 기사 주제에 대한 아이디어와 제안이 있으면 여기에서 공유하십시오.
시간과 에너지를 절약하면 과학이 좋습니다. 여기에 또 다른 미친 아이디어가 있습니다. 다른 잎의 분할을 기반으로 새 잎을 수집하는 것입니다. 질문은 이것이 긍정적인 효과를 가져오고 이전 잎과 많은 상관 관계가 없는 새 잎이 나타날 확률은 얼마입니까?
내 생각에 이 접근 방식은 탐욕의 원칙과 대조적으로 샘플의 완성도를 더 원활하게 줄일 수 있게 해주므로 리프의 신호를 더 안정적으로 만들어야 합니다.
Toddler가 신선한 자료를 게시했습니다. 아직 읽지 않았습니다.
분명히, 영구 운동 기계의 다음 현대화, 오프로드.
그것에 대해 생각했습니다(우리는 orver 및 matstat의 사용에 대해 논의할 장소에 대해 이야기하고 있습니다). 현재로서는 이와 같은 것이 기사의 형태로 이루어지고 이에 대한 후속 논의가 이루어지는 것이 더 낫다고 생각합니다.
나는 이 아이디어를 행정부와 공유했고 사전 동의를 받았습니다. 기사 주제에 대한 아이디어와 제안이 있으면 여기에서 공유하십시오.
복잡한 과학에서 주제를 선택하고 사람들에게 유용한 주제를 선택하는 것은 정말 어렵습니다.)))
방향에 따라 VR 해석에 다양한 모델을 실제로 적용한 것 같습니다. 수학적 모델을 참조하여 VR을 위한 다양한 NN 알고리즘 분석. NS 결과의 확률적 기대. 더 나은 것과 더 나쁜 것인 theorver 및 MO 알고리즘.)
나는 마지막을 좋아한다.
ATP를 읽을 수 있는 아이디어.)))) 통계에 따르면 이해할 수 있는 자료도 있음))) 일반적으로 시리즈를 모델을 통해 평가/결정/특성화할 수 있다는 결론이 존재하며 주제로 신뢰할 수 있는 모델을 결정하기 위한 최소 영역의 정의.
여기 사이트에는 초대에 의해 닫힌 그룹이 있습니다.
하지만 더 나은 기사
NA는 마음을 읽을 것인가? 링크 .
아르마로 장난을 치고 있습니다. 문제의 바닥에 도달하는 동안, 나는 많은 흥미로운 것들을 배웠습니다. 나는 항상 단위 루트에 대한 테스트가 어떻게든 허수 단위와 연결되어 있다고 생각했습니다. 이것은 필터의 안정성에 대한 테스트임이 밝혀졌습니다. arma는 bi 및 c 필터로 구성된 필터입니다. 필터는 다항식 B/A의 비율로 나타낼 수 있습니다. 그들의 뿌리는 영점과 극점이라고합니다. 단위 원에서의 위치는 필터의 안정성을 판단하는 데 사용됩니다. 단위 루트 테스트는 이것에 관한 것입니다.
안정적인 arma 필터를 만드는 방법은 없으며 ar에는 그런 문제가 없습니다.
아르마로 장난을 치고 있습니다. 문제의 바닥에 도달하는 동안, 나는 많은 흥미로운 것들을 배웠습니다. 나는 항상 단위 루트에 대한 테스트가 어떻게든 허수 단위와 연결되어 있다고 생각했습니다. 이것은 필터의 안정성에 대한 테스트임이 밝혀졌습니다. arma는 bi 및 c 필터로 구성된 필터입니다. 필터는 다항식 B/A의 비율로 나타낼 수 있습니다. 그들의 뿌리는 영점과 극점이라고합니다. 단위 원에서의 위치는 필터의 안정성을 판단하는 데 사용됩니다. 단위 루트 테스트는 바로 이것에 관한 것입니다.
안정적인 arma 필터를 만드는 방법은 없으며 ar에는 그런 문제가 없습니다.
우리는 필터, 이것이 VR을 기술하는 방법일 가능성이 있다고 말할 수 있습니다. 모델이 VR 불안정을 설명한다면 다항식의 수를 늘리거나 더 복잡하거나 다른 모델로 이동해야 합니다.
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작업은 국회와 모스크바 지역 이전에도 있었습니다. 패턴 인식의 결과는 오래전에 나왔지만 그렇게 쓰여지지는 않았습니다. AI, NS, MO는 광고 및 판촉 동인일 뿐입니다)))) AI가 있는 스크러버는 항상 단순한 걸레보다 비쌉니다))))
내 생각에 이 접근 방식은 탐욕의 원칙과 대조적으로 샘플의 완성도를 더 원활하게 줄일 수 있게 해주므로 리프의 신호를 더 안정적으로 만들어야 합니다.
새로운 신호의 생성에 에너지를 보내는 것이 좋습니다 .. IMHO ...
신호가 양호하면 극한값을 예측할 수도 있습니다. 약 400개, 10개 정도의 모델이 있지만 수십 배는 더 필요하고 훈련 샘플은 > 100GB에 도달할 수 있습니다. 주석))) 그런 능력이 없다...
알고리즘이 뭔가를 인식할 수 있다는 것은 사진에서 알 수 있지만 기호를 증가시켜야 합니다...
작업은 국회와 모스크바 지역 이전에도 있었습니다. 패턴 인식의 결과는 오래전에 나왔지만 그렇게 쓰여지지는 않았습니다. AI, NS, MO는 광고 및 판촉 동인일 뿐입니다)))) AI가 있는 스크러버는 항상 단순한 걸레보다 비쌉니다))))
네, 물론입니다 ))) " if , then , else " 의 도움으로 사진이 어떻게 인식되는지 보고 싶습니다 또는 음성이 생성되면 하드코어 )) 하지만 진지하게, 당신은 말도 안되는 소리를 하고 있습니다!