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embodied cognitive systems

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  1. TOOL · CL_252038 ·

    深度学习模型以92.2%的准确率解码复杂气味感知

    研究人员开发了一个新颖的深度学习框架，以应对识别多分子混合物中气味感知的复杂挑战。该模型构建了分子-受体相互作用的神经反应曲线，并将其与浓度依赖性曲线相结合，以模拟竞争性和协同性组分激活。该方法在气味感知识别方面达到了92.2%的准确率，并为识别嗅觉特征提供了可推广的解决方案，在具身认知系统中具有潜在应用。