注意力透過調節銳化來調節人類視覺對物體的反應
注意力增強並非恆定不變，而是會根據目標和干擾物之間神經表徵的相似性而變化，並且這種調節是透過銳化神經元對目標刺激的反應來實現的，而非單純增強整體反應增益。
주의력은 선명도 조정을 통해 사물에 대한 인간의 시각적 반응을 조절합니다
인간의 뇌에서 주의력은 고정된 바이어스가 아니라 대상과 주의를 분산시키는 요소 간의 신경 표현 유사성에 따라 동적으로 조정되는 프로세스이며, 이러한 조정은 튜닝 선명화 메커니즘을 통해 이루어집니다.
注意は、シャープニングを調整することで、物体に対する人間の視覚反応を調節する
物体に対する注意は、応答ゲインの増加ではなく、ニューロンのチューニングをシャープにすることで、ターゲットと類似したオブジェクトからの競合の影響を減らす。
The Impact of Target-Distractor Similarity on Attentional Modulation in the Human Visual Cortex
Attentional enhancement in the visual cortex is not a constant top-down process but rather a dynamic mechanism influenced by the similarity between competing stimuli, with a more similar distractor reducing the attentional bias towards the target.
基於 Conformer 和 BILSTM 的端到端口吃檢測方法
本文提出了一種基於 Conformer 和 BILSTM 的新型口吃事件檢測模型，該模型通過多任務學習策略，有效地提高了口吃檢測的準確性和實用性。
컨포머 및 BILSTM 기반 종단 간 말더듬 감지 방법: 다중 작업 학습을 통한 말더듬 유형 및 심각도 평가
본 논문에서는 컨포머 모델과 장단기 기억 네트워크(LSTM)를 결합하여 말더듬 사건을 효과적으로 감지하는 종단 간 모델을 제안하며, 다중 작업 학습 전략을 통해 말더듬의 유형과 심각도를 모두 평가합니다.
ConformerとBILSTMに基づく、吃音検出のための包括的なエンドツーエンド手法
吃音検出において、ConformerモデルとLSTMネットワークを組み合わせ、マルチタスク学習戦略を最適化することで、従来の手法を超える精度と実用性を実現できる。
基於深度學習的多用戶連續孔徑陣列 (CAPA) 系統波束賦形
本文提出了一種名為 DeepCAPA 的深度學習框架，用於學習多用戶連續孔徑陣列 (CAPA) 系統中的波束賦形，以解決傳統方法在計算複雜度和性能方面的局限性。
다중 사용자 연속 개구면 배열(CAPA) 시스템에서 빔포밍을 위한 딥러닝 프레임워크: DeepCAPA
다중 사용자 연속 개구면 배열(CAPA) 시스템에서 빔포밍 최적화를 위해 딥러닝을 활용한 DeepCAPA 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 기존 방법 대비 높은 스펙트럼 효율성과 낮은 추론 복잡성을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
連続開口面アンテナ（CAPA）システムにおけるビームフォーミングのための深層学習：性能向上と課題への取り組み
本論文では、従来の最適化手法の限界を克服するため、深層学習を用いて連続開口面アンテナ（CAPA）システムにおけるビームフォーミングを最適化する、DeepCAPAと呼ばれる新しいフレームワークを提案している。
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