Signal Processing and Computational Neuro-
Notice bibliographique
Résumé
• Explore the brain code: synchronization and sequence of spikes for signal processing & recognition; • Integrate speech processing with auditory perception: – The auditory features are multiple, simultaneous, and time structured; – There is no disjunction between analysis and recognition; – The auditory objects have a structure. • Develop new signal processing and pattern recognition technics: – Polysensoriality and sensory substitution: visual and auditory interac-tions; – Source separation and cocktail party processing. J. ROUAT, 30 April 09, McGill •First •Prev •Next •Last •Go Back •Full Screen •Close •Quit Rate and synchronization coding in the brain Rate coding Many neurons should respond to conjunctions of properties (orientation, motion and color in vision) (tonotopic frequency, amplitude modulation, transient in audition). With a rate code the number of neurons should be quite large to encode all targets potentially shown to the sensory systems. Their is an explosion of the feature combinations and the spatial organization of the characteristics are lost. Synchronization Synchronization by coincidence Synchronization of pulses without oscilla-tory behavior: coincidence detector in the auditory system for fast computation. Synchronization with oscillatory neuronal assemblies Oscillatory rhythms for memory, perception, etc. One hypothesis: A non stimulated brain (brain at rest) exhibits oscillations in large networks of oscillatory neurons. A stimulation is then a perturbation of this oscillatory mode [1] a. aBuzsáki, 2006
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».