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Predicting the Semantic Category of Internally Generated Words from Neuromagnetic Recordings.

, , , und . J. Cognitive Neuroscience, 27 (1): 35-45 (2015)

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Predicting the Semantic Category of Internally Generated Words from Neuromagnetic Recordings., , , und . J. Cognitive Neuroscience, 27 (1): 35-45 (2015)Deep Impression: Audiovisual Deep Residual Networks for Multimodal Apparent Personality Trait Recognition., , , und . ECCV Workshops (3), Volume 9915 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 349-358. (2016)Towards Naturalistic Speech Decoding from Intracranial Brain Data., , , und . EMBC, Seite 3100-3104. IEEE, (2022)End-to-end neural system identification with neural information flow., , , , , und . PLoS Comput. Biol., (2021)Wasserstein Variational Inference., , , , , und . NeurIPS, Seite 2478-2487. (2018)Brains on Beats., , , , und . NIPS, Seite 2101-2109. (2016)Convolutional Sketch Inversion., , , und . ECCV Workshops (1), Volume 9913 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 810-824. Springer, (2016)End-to-End Pixel-Based Deep Active Inference for Body Perception and Action., , und . ICDL-EPIROB, Seite 1-8. IEEE, (2020)The Dynamic Beamformer., , , , und . MLINI, Volume 7263 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 148-155. Springer, (2011)Preference for Audiovisual Speech Congruency in Superior Temporal Cortex., , , und . J. Cognitive Neuroscience, 28 (1): 1-7 (2016)