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Neural-inspired sensors enable sparse, efficient classification of spatiotemporal data.

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作者： Thomas L,Mohren ^[1] ; Thomas L,Daniel ^[2] ; Steven L,Brunton ^[2] ; Bingni W,Brunton ^[1]

作者单位： Department of Mechanical Engineering, University of Washington, Seattle, WA 98195. ^[1] Department of Biology, University of Washington, Seattle, WA, 98195. ^[2] Department of Biology, University of Washington, Seattle, WA, 98195 bbrunton@uw.edu. ^[3]

关键词 insect flight control neural encoding sensory arrays sparse optimization sparse sensing

主题词动物(Animals);生物模拟学(Biomimetics);计算机模拟(Computer Simulation);迁地, 动物(Flight, Animal);机械感受器(Mechanoreceptors);模型, 生物学(Models, Biological);定向力(Orientation);旋转(Rotation)

DOI 10.1073/pnas.1808909115

PMID 30213850

发布时间 2019-05-01

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Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

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2018年115卷42期

10564-10569页

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