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  1. 02 研究紀要
  2. 第25号(2022)

データブレインドリブン汎用知能モデル及び知能健康への応用

https://maebashi-it.repo.nii.ac.jp/records/440
https://maebashi-it.repo.nii.ac.jp/records/440
3dbc3b76-abb7-4775-8801-82ac228df670
名前 / ファイル ライセンス アクション
25-11.pdf 25-11 (936.0 kB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper_02(1)
公開日 2022-12-12
タイトル
タイトル データブレインドリブン汎用知能モデル及び知能健康への応用
タイトル
タイトル Data-Brain Driven General Intelligence Model with Smart Health Applications
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題 脳情報学
キーワード
主題 脳ビッグデータコンピューティング
キーワード
主題 データブレイン
キーワード
主題 ウェブインテリジェンス
キーワード
主題 汎用知能
キーワード
主題 ネバーエンド学習
キーワード
主題 エビデンスコンビネーション
キーワード
主題 フュージョンコンピューティング
キーワード
主題 橋渡し研究
キーワード
言語 en
主題 Brain Informatics
キーワード
言語 en
主題 Brain Computing
キーワード
言語 en
主題 Data-Brain
キーワード
言語 en
主題 Web Intelligence
キーワード
言語 en
主題 General Intelligence
キーワード
言語 en
主題 Never-Ending Learning
キーワード
言語 en
主題 Evidence Combination
キーワード
言語 en
主題 Fusion Computing
キーワード
言語 en
主題 Translational Research
著者 鄶, 弘智

× 鄶, 弘智

鄶, 弘智

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 With the convergence of artificial intelligence, big data and cognitive neuroscience, brain computing has rapidly advanced our understanding of the frontiers on brain intelligence and brain health. This dissertation presents a novel brain computing approach, building a Data-Brain driven general intelligence model (GIM) to realize the human-level intelligence study and develop the brain-inspired intelligent technology towards multi-dimensional wisdom services. One focus of this model is placed on understanding human intelligence towards a human-level AI society, which is validated by exploring brain information-processing mechanisms from both perspectives of functional segregation and integration. In this context, the casual effects between human reasoning and brain patterns in the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), the fronto-parietal connectivity and the fronto-striatal connectivity were verified by using the current approach. Another focus is placed on the smart health applications, for which this model is validated by integrating the computational cognitive neuroscience methods with translational research. In this context, the GIM-based brain patterns were computed to classify the populations between healthy controls and patients with major depressive disorder, which obtained the excepted recognition performance.
書誌情報 前橋工科大学研究紀要

発行日 2022-03-31
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1343-8867
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11225201
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Ver.1 2023-06-20 14:09:18.758314
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