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首页> Trends in cognitive sciences> Discovering the Computational Relevance of Brain Network Organization.

Discovering the Computational Relevance of Brain Network Organization.

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第一作者： Takuya,Ito
第一单位： Center for Molecular and Behavioral Neuroscience, Rutgers University, Newark, NJ, 07102, USA; Behavioral and Neural Sciences PhD Program, Rutgers University, Newark, NJ 07102, USA.
作者： Takuya,Ito [1] ; Luke,Hearne [2] ; Ravi,Mill [2] ; Carrisa,Cocuzza [1] ; Michael W,Cole [3]
作者单位： Center for Molecular and Behavioral Neuroscience, Rutgers University, Newark, NJ, 07102, USA; Behavioral and Neural Sciences PhD Program, Rutgers University, Newark, NJ 07102, USA. [1] Center for Molecular and Behavioral Neuroscience, Rutgers University, Newark, NJ, 07102, USA. [2] Center for Molecular and Behavioral Neuroscience, Rutgers University, Newark, NJ, 07102, USA. Electronic address: michael.cole@rutgers.edu. [3]
关键词 artificial intelligenceconnectivityconnectomemachine learningneural encoding/decodingneural networksrepresentations
医学主题词 脑(Brain);认知(Cognition);人类(Humans);神经通路(Neural Pathways)
DOI 10.1016/j.tics.2019.10.005
PMID 31727507
发布时间 2023-11-13
基金项目
R01 AG055556/AG/NIA NIH HHS/United States R01 MH109520/MH/NIMH NIH HHS/United States
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Trends in cognitive sciences

Trends in cognitive sciences

2020年24卷1期

25-38页

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