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发现社会行为中可组合、可解释的结构
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AI 综述
一项尚未经同行评审的预印本提出用可组合、可解释的结构刻画社会行为:研究将小鼠动作表示为若干共享线性算子的加权混合,并在双鼠实验中对社会行为标签进行解码。研究提示,该方法的解码表现优于 keypoint-MoSeq。上述结果来自小鼠双鼠实验,尚不能推广到其他物种或人群;其“可解释”与“可组合”的表述属于作者主张,解码优劣也仅限该预印本报告的任务与数据。
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最新进展11月4日 08:00
预印本报告:小鼠双鼠实验中,该分解线性动力系统解码社会行为标签优于 keypoint-MoSeq。报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- bioRxiv · Animal Behavior and Cognition发现社会行为中可组合、可解释的结构
分解线性动力系统用共享线性算子的加权混合表示小鼠动作,在双鼠实验中解码社会行为标签优于 keypoint-MoSeq。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。