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小林研究室
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该研究室利用数据和数理模型,探索信息在大脑和SNS中流动的机制。

About关于研究室
用数据和数理模型探索信息的流动。
小林研究室以社
该研究室致力于开发从随时
尤其关注信息在大脑内部和SNS上是如何流动的。
术语说明
- 时间序列
- 按时间推移依次记录下来的数据。
可以从 其变化方式中 解读出背后的机制 - 数理建模
- 用数学公式表示现象的机制,
使其能够通过计算进行再现或预测的方法 - 脉冲信号
- 神经细胞传递信息时发出的短而尖锐的电脉冲
News研究室公告
从文本中
提取主题的方法 TopiCLEAR 的论文已发表 推断相互作用类型的方法的
论文已发表于 Communications Physics 推断相互作用网络的方法的
论文已发表于 PLoS Complex Systems 关于从脉冲数据推断突触连接的方法的
综述论文已发表 论文入选 Top 100 Engineering Scientific Reports papers of 2023
Research研究课题
该研究室通过对来自现实世界的数据进行分析并建立数理模型,
※示意图分析大脑内部的信息流动
基于从大量神经细胞测量到的脉冲信号,
※示意图信息在SNS上扩散的机制
利用数理模型分析真实数据,
※示意图从互联网数据了解社会
通过分析互联网上的大规模数据来研究社会。
Members教师
小林研究室的成员由教师以及
- 副教授小林 亮太研究成果 ↗
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生,
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图,
- 顶部图片:《Internet map 1024》 The Opte Project/CC BY 2.5(裁剪)
- 分析大脑内部的信息流动:《Pyramidal hippocampal neuron 40x》 MethoxyRoxy/CC BY-SA 2.5(裁剪)
- 信息在SNS上扩散的机制:《Social Network Visualization》 Martin Grandjean/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 从互联网数据了解社会:《Network Visualization》 Martin Grandjean/CC BY-SA 4.0(裁剪)
关于 LabLog
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