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...
想了想（是关于讨论理论家和matstat的应用的一些地方）。我想，目前这样的事情最好以文章的形式进行，并在随后进行讨论。
与行政部门分享了这个想法，并得到了初步批准。如果你对文章的主题有任何想法和建议，那就在这里分享吧。
如果科学能节省精力和时间，那就是好事。在这里，我有另一个疯狂的想法--在其他叶子的分裂基础上收集新的叶子，问题是，这将产生积极的影响，会有与以前的叶子没有什么关联的新叶子的概率有多大？
正如我所想的，这种方法与贪婪原则不同，将允许更平滑地减少样本的完整性，因此应该使叶子的信号更加稳定。
幼儿发表了一篇新鲜的文章。还没有读过。
显然，永动机的又一次升级，增加了越野能力。
想了想（是关于讨论理论家和Matstat的应用的一些地方）。我想，目前这样的事情最好以文章的形式进行，并在随后进行讨论。
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的确，从复杂的科学中选择主题，以及对人们有用的东西是很难的）））。
如果按方向，那么显然是BP解释中各种模型的实际应用。对BP的各种NS算法进行分析，并与数学模型相联系。NS结果的概率期望。Theorver和MO算法，哪个更好，哪个更差）。
我喜欢后者。
谢谢你的阅读思考。）在matstat上也有一些清晰的材料))一个系列可以通过模型来估计/定义/表征的一般结论，以及确定可靠模型的最小情节的定义是一个课题。
在网站上有封闭式邀请小组
但更好的文章
NS会不会读心术？链接。
我一直在用Arma捣乱。在弄清真相的同时，我学到了很多有趣的东西。我一直认为，单位根检验与虚数单位有关。结果是测试了过滤器的鲁棒性。阿尔玛是一个由bi和k过滤器组成的过滤器。滤波器可以表示为B/A多项式的比率。它们的根被称为零点和极点。它们在单位圆上的位置被用来判断过滤器的稳定性。单位根检验就是这样的。
没有办法制作稳定的Arma过滤器，有了Ar就没有这个问题了。
我一直在用Arma捣乱。在弄清真相的同时，我学到了很多有趣的东西。我一直认为，单位根检验与虚数单位有关。结果是测试了过滤器的鲁棒性。阿尔玛是一个由bi和k过滤器组成的过滤器。滤波器可以表示为B/A多项式的比率。它们的根被称为零点和极点。它们在单位圆上的位置被用来判断过滤器的稳定性。单位根检验就是这样的。
我不能做一个强大的Arma过滤器，用Ar就没有这样的问题。
你可以说一个过滤器，你可以说它是一个描述BP的方法。如果该模型不稳定地描述了VR，那么我们要么增加多项式的数量，要么去找一个更复杂的或其他的模型。
NS会不会读心术？链接。
这项工作是在NS和MO之前。模式识别方面的成果很早以前就有了，但没有以这种方式写出来。AI、NS、MO只是广告和促销的驱动力))))。人工智能洗地机总是比简单的拖把要贵）））。
我认为，相对于贪婪原则，这种方法将允许更平滑地减少采样的完整性，因此应该使来自叶片的信号更加稳定。
最好是将精力用于产生新的功能......IMHO...
如果迹象良好，那么我们甚至可以尝试预测极值，我有大约400个和10个模型，但我看到我需要几十倍的数据，训练样本可能达到>100GB，哇))))，我没有这样的能力......
从图片中可以看出，该算法能够识别一些东西，但你需要建立起特征 ...
这项工作甚至在NS和MO之前就已经完成。模式识别方面的成果很久以前就有了，但没有以这种方式写出它们。AI、NS、MO只是广告和促销的驱动力))))。人工智能驱动的洗地机总是比简单的拖把要贵))))
是的，当然))))我想看看他们是如何识别图像或用 "如果、然后、其他 "生成语音的，那将是很难得的）)但说真的，你是在胡说八道。