肌电伪迹去除中所有信噪比情况下的平均性能为了再评估网络在不同频段中的性能，我们分别计算了用于眼动伪迹去除(见表3)和肌电伪迹去除(见表4)每个频段相对整个频段的平均功率比。频段包括delta(1-4

Task）。这项任务要求猴子跟踪准备和设置线索之间的间隔时间（由两次周边闪光划分），以便在设置提示后的适当时间内，通过自我启动的眼跳动作重现相同的间隔。图2D为时间间隔判别任务（Duration

geometries）进行了建模，图中选取了四种模型对应的ROI。SV中，视觉皮层（calcarine）几何表征主要随视觉速率而变化，与任务相关性和听觉可靠度无关。SA中，听觉区域（Heschl’s

Learning”。作者在文中探讨了大脑如何在两种常见的观察学习方式（选择模仿和目标模拟）之间做出选择。作者设计了不同情景下的行为实验，拟合了多种模型，找到了合适的模型对选择模仿（Choice

similarity会提高）。因想要得到GC数量对结果的影响，此试验调整了MC与GC数量的对应关系，1个MC分别对应0、2、4、6、8、10个GC。除该试验以外，其他试验均采用1个MC对应5个GC。

作者为了避免穷举所有自然图像的问题，选择使用特定方法人工生成一些图像来最大化激活神经元，这是受到皮层区域会对特定编码视觉特征（运动方向、颜色等）响应的启发。3.

psychiatry）？其中计算过程该怎么理解？精神类疾病与机器学习，人工智能又有什么联系？计算模型在精神类疾病的诊断与治疗当中有什么科学意义？未来计算精神病科学领域有什么发展机会？这些问题在ETH