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Application of Symplectic Finite-Difference Time-Domain Methods To Near-Field Optics
No full textAPNFO-
Symplectic Integration Methods for Maxwell equations and Their Relationbetween Helicity and Energy
No full textA computational predictor of the human episodic memory based on a theta phase precession network
No full textIn the rodent hippocampus, a phase precession phenomena of place cell firing with the local field potential (LFP) theta is called “theta phase precession” and is considered to contribute to memory formation with spike time dependent plasticity (STDP). On the other hand, in the primate hippocampus, the existence of theta phase precession is unclear. Our computational studies have demonstrated that theta phase precession dynamics could contribute to primate?hippocampal dependent memory formation, such as object?place association memory. In this paper, we evaluate human theta phase precession by using a theory?experiment combined analysis. Human memory recall of object?place associations was analyzed by an individual hippocampal network simulated by theta phase precession dynamics of human eye movement and EEG data during memory encoding. It was found that the computational recall of the resultant network is significantly correlated with human memory recall performance, while other computational predictors without theta phase precession are not significantly correlated with subsequent memory recall. Moreover the correlation is larger than the correlation between human recall and traditional experimental predictors. These results indicate that theta phase precession dynamics are necessary for the better prediction of human recall performance with eye movement and EEG data. In this analysis, theta phase precession dynamics appear useful for the extraction of memory-dependent components from the spatio?temporal pattern of eye movement and EEG data as an associative network. Theta phase precession may be a common neural dynamic between rodents and humans for the formation of environmental memories
バージョン管理システムにおけるコンフリクト自動解消への試み
Get PDF今日のソフトウェア開発においてバージョン管理システム(以下，VCS) は重要な技術である．複数人での開発現場においてVCS の利用は必要不可欠なものとなっている．バージョン管理とは，ソースコードなどを含むファイルの変更をスナップショットとして保存し記録することで，それらをバージョンとして管理する概念である． VCS の操作において，変更履歴をブランチと呼ばれる系列に分岐させる操作と，分岐させたものを併合するマージと呼ばれる操作が存在する．これらの操作によって複数人での開発が容易になっている．しかし，マージ中にコンフリクトが発生すると，ブランチをマージすることができない．コンフリクトとは，分岐させた各ブランチ上の同一ファイルの同一箇所を編集した時に発生する競合問題である．マージを進めるには，コンフリクトを手動で解消する必要がある．この作業には，時間とコストがかかることが多い．本研究では，VCS 利用時におけるコンフリクトの問題に焦点をあて，発生したコンフリクトに対して機械学習を用いて自動解消する手法の提案を試みる．本稿ではOSS の開発履歴から得られた学習データについての報告をする
