Nature | 如何在复杂的社交中游刃有余—“人情世故”的函数表达式
人类生活在复杂的社会网络中,每天需要处理大量社交互动(比如合作、竞争、群体讨论)。传统观点认为,大脑通过“以个体为中心”的编码方式来区分“自我”与“他人”,比如背内侧前额叶皮层(dmPFC)和前扣带回皮层(ACC)被广泛认为是社会认知的核心脑区。然而,当面对多
人类生活在复杂的社会网络中,每天需要处理大量社交互动(比如合作、竞争、群体讨论)。传统观点认为,大脑通过“以个体为中心”的编码方式来区分“自我”与“他人”,比如背内侧前额叶皮层(dmPFC)和前扣带回皮层(ACC)被广泛认为是社会认知的核心脑区。然而,当面对多
近年来,深度学习在偏微分方程(PDEs)求解中展现出前所未有的潜力。从气象模拟到材料科学,基于数据驱动的神经网络模型正不断重塑科学计算的边界。尤其是神经场(Implicit Neural Representations,INRs),凭借其连续参数化的特性,能够