脳科学辞典

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計算論的神経科学分野執筆者一覧 (ソースを閲覧)

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(ページの作成:「{| class="wikitable" ! !! 執筆候補者 !! 五味　コメント !! 依頼日 !! 返事 |- | ２つの視覚計算ストリーム(Goodale, Ungerlider)　知覚と運…」)
 
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| BCM曲線 ||  ||  ||  ||  
| BCM曲線 ||  ||  ||  ||  
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| drift diffusion model || 名古屋大学・片平健太郎先生 || ||  ||  
| drift diffusion model || 名古屋大学・片平健太郎先生 ||4/18/2021||  ||  
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| Fitz-Hugh Nagumoモデル || 東大・郡宏先生 || ||  ||  
| Fitz-Hugh Nagumoモデル || 東大・郡宏先生 ||4/18/2021||  ||  
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| Gray-Singerモデル ||  ||  ||  ||  
| Gray-Singerモデル ||  ||  ||  ||  
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| Hogdkin-Huxleyモデル || 執筆済み（井本敬二先生） || ||  ||  
| Izhikevichモデル || 京大・寺前順之介先生 ||4/18/2021||  ||  
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| Izhikevichモデル || 京大・寺前順之介先生 || ||  ||  
| Marrの計算論 || 追手門学院大学・乾先生 ||4/18/2021||  ||  
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| Marrの計算論 || 追手門学院大学・乾先生 || ||  ||  
| McCulloch-Pittsモデル || 東大・岡田真人先生 ||4/18/2021||  ||  
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| McCulloch-Pittsモデル || 東大・岡田真人先生 || ||  ||  
| predictive coding  || 北大・吉田正俊先生・予測的符号化と同じ。自由エネルギー原理との差別化必要 ||4/18/2021||  ||  
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| predictive coding  || 北大・吉田正俊先生・予測的符号化と同じ。自由エネルギー原理との差別化必要 || ||  ||  
| UCM (Uncontrolled manifold)制御 || 東京農工大・滝山健先生 ||4/18/2021||  ||  
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| UCM (Uncontrolled manifold)制御 || 東京農工大・滝山健先生 || ||  ||  
| アトラクタニューラルネットワーク || OIST・谷淳先生・東大・合原一幸先生 ||4/18/2021||  ||  
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| アトラクタニューラルネットワーク || OIST・谷淳先生・東大・合原一幸先生 || ||  ||  
| 意識の計算論モデル/意識心理学 (内観心理学）/心と意識のハード・プロブレム || 東大・大泉匡史先生・モナシュ大学土谷尚嗣先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 意識の計算論モデル/意識心理学 (内観心理学）/心と意識のハード・プロブレム || 東大・大泉匡史先生・モナシュ大学土谷尚嗣先生 || ||  ||  
| 意思決定の計算論モデル || 玉川大学・鮫島 和行先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 意思決定の計算論モデル || 玉川大学・鮫島 和行先生 || ||  ||  
| 位相応答曲線 || 京大・青柳富誌生先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 位相応答曲線 || 京大・青柳富誌生先生 || ||  ||  
| イミテーションラーニング || 阪大　浅田先生 || 4/18/2021 ||  ||  
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| イミテーションラーニング || 阪大　浅田先生 || 阪大　浅田先生 ||  ||  
| 運動系のモデル || 東大・野崎大地先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 運動系のモデル || 東大・野崎大地先生 || ||  ||  
| 海馬の計算論モデル || 九工大・我妻先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 海馬の計算論モデル || 九工大・我妻先生 || ||  ||  
| 学習理論 || 理研・中原裕之先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 学習理論 || 理研・中原裕之先生 || ||  ||  
| 確率共振モデル（ストカスティックレゾナンス） || 生理研・北城圭一 ||4/18/2021||  ||  
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| 確率共振モデル（ストカスティックレゾナンス） || 生理研・北城圭一 ||  ||  ||
| 眼球運動の計算モデル（眼球運動の種類ごとに異なる） || 中部大・平田豊先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 眼球運動の計算モデル（眼球運動の種類ごとに異なる） || 中部大・平田豊先生 || ||  ||  
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| 記憶系モデル ||  ||  ||  ||  
| 記憶系モデル ||  ||  ||  ||  
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| 機械学習と脳の計算論 || OIST・銅谷先生 || 広いトピックなので、他との関連をつけるなど工夫が必要か ||  ||  
| 機械学習と脳の計算論 || OIST・銅谷先生 || 4/18/2021 ||  ||  
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| 機能的結合 || 奈良先端科学技術大・福嶋誠先生 || ||  ||  
| 機能的結合 || 奈良先端科学技術大・福嶋誠先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 強化学習 || OIST 銅谷先生関連 || ||  ||  
| 強化学習 || OIST 銅谷先生関連 ||4/18/2021||  ||  
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| 教師あり学習 || 京大・石井信先生 || ||  ||  
| 教師あり学習 || 京大・石井信先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 教師なし学習 || 京大・石井信先生 || ||  ||  
| 教師なし学習 || 京大・石井信先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 空間知覚・座標変換・運動指令生成 ||  ||  || 空間知覚、座標系あり ||  
| 空間知覚・座標変換・運動指令生成 ||  ||  || 空間知覚、座標系あり ||  
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| 計算論的神経科学 || OIST銅谷先生 || ||  ||  
| 計算論的神経科学 || OIST銅谷先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 計算論的精神医学 || NCNP山下祐一先生 || ||  ||  
| 計算論的精神医学 || NCNP山下祐一先生 ||4/18/2021||  ||  
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| ゲーム理論と脳科学 ||  ||  ||  ||  
| ゲーム理論と脳科学 ||  ||  ||  ||  
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| ゲシュタルト性 /認知の体制化 ||  ||  ||  ||  
| ゲシュタルト性 /認知の体制化 ||  ||  ||  ||  
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| 結合振動子モデル || 京大青柳先生 || ||  ||  
| 結合振動子モデル || 京大青柳先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 心のモデル/「心の社会; The Society of Mind」理論 マーヴィン・ミンスキー/心の理論 || 「心の理論」は既にあるようです。大神田 麻子先生・追手門学院大学・板倉 昭二先生・京都大学 || ||  ||  
| 心のモデル/「心の社会; The Society of Mind」理論 マーヴィン・ミンスキー/心の理論 || 「心の理論」は既にあるようです。大神田 麻子先生・追手門学院大学・板倉 昭二先生・京都大学 ||4/18/2021||  ||  
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| コミュニケーションの脳科学 || 生理研・定藤先生 || ||  ||  
| コミュニケーションの脳科学 || 生理研・定藤先生 ||4/18/2021||  ||  
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| コンパートメントモデル || 神戸大学・大森敏明先生 || ||  ||  
| コンパートメントモデル || 神戸大学・大森敏明先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 視覚系モデル || 理研？谷藤先生 || ||  ||  
| 視覚系モデル || 理研？谷藤先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 自己組織化マップ || 九工大　古川先生 || 九工大　古川先生 ||  ||  
| 自己組織化マップ || 九工大　古川先生 ||4/18/2021||  ||  
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| シナジー（共同運動）仮説 || NCNP・関先生 ||  ||  ||  
| シナジー（共同運動）仮説 || NCNP・関先生 ||  ||  ||  
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| シナプス数理モデル || 理研・豊泉先生 || ||  ||  
| シナプス数理モデル || 理研・豊泉先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 自由エネルギー仮説（モデル） (Friston) || 理研磯村拓哉先生　自由エネルギ原理と一緒でよい？ || || 自由エネルギー原理とはことなる？ ||  
| 自由エネルギー仮説（モデル） (Friston) || 理研磯村拓哉先生　自由エネルギ原理と一緒でよい？ ||4/18/2021|| 自由エネルギー原理とはことなる？ ||  
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| 自由エネルギー原理 ||  ||  ||  ||  
| 自由エネルギー原理 ||  ||  ||  ||  
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| 上丘の計算モデル、サッカード ||  ||  ||  ||  
| 上丘の計算モデル、サッカード ||  ||  ||  ||  
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| 小脳の計算論モデル || ATR・川人先生（マーの小脳理論は川人先生執筆済み） || マー、伊藤、アルバス　関連をすべて含めて書いていただくのがよいかも。 ||  ||  
| 小脳の計算論モデル || ATR・川人先生（マーの小脳理論は川人先生執筆済み） ||4/18/2021||  ||  
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| 神経コード || 京大・篠本先生 || ||  ||  
| 神経コード || 京大・篠本先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 神経多様体 || 京産大・伊藤浩之先生 || ||  ||  
| 神経多様体 || 京産大・伊藤浩之先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 神経デコーディング || 理研柴田和久先生 ||  ||  ||  
| 神経デコーディング || 理研柴田和久先生 ||  4/18/2021|  ||  
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| 深層学習と脳の計算論 || OIST・銅谷先生 || ||  ||  
| 深層学習と脳の計算論 || OIST・銅谷先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 身体性/身体化・具体化（embodiment） || 理研 入來篤史先生？ || 理研 入來篤史先生？ ||  ||  
| 身体性/身体化・具体化（embodiment） || 理研 入來篤史先生？ || 理研 入來篤史先生？ ||  ||  
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| スティフネス・インピーダンス運動制御 || NTT　五味 || NTT　五味 ||  ||  
| スティフネス・インピーダンス運動制御 || NTT　五味 ||4/18/2021||  ||  
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| スパイク統計 || 北大・島崎秀昭先生 || ||  ||  
| スパイク統計 || 北大・島崎秀昭先生 ||4/18/2021||  ||  
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| スモールワールド性 || ニューヨーク州立大学増田直紀先生　ネットワーク神経科学と一緒でよい || ||  ||  
| スモールワールド性 || ニューヨーク州立大学増田直紀先生　ネットワーク神経科学と一緒でよい ||4/18/2021||  ||  
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| 積分発火モデル || 立命館大学・北野勝則先生 || ||  ||  
| 積分発火モデル || 立命館大学・北野勝則先生 ||4/18/2021||  ||  
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| セグメンテーションとアーティキュレーション ||  ||  ||  ||  
| セグメンテーションとアーティキュレーション ||  ||  ||  ||  
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| 大脳基底核の計算論モデル || 玉川大・鮫島先生 || ||  ||  
| 大脳基底核の計算論モデル || 玉川大・鮫島先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 注意のモデル || 東大・横澤先生 || ||  ||  
| 注意のモデル || 東大・横澤先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 聴覚系のモデル || NTT　寺島裕貴先生 || NTT　寺島裕貴先生 ||  ||  
| 聴覚系のモデル || NTT　寺島裕貴先生 ||4/18/2021||  ||  
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| デコーディング || CNET・西本先生 || ||  ||  
| デコーディング || CNET・西本先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 手と目の協調運動計算 || NTT　安部川直稔先生 || ||  ||  
| 手と目の協調運動計算 || NTT　安部川直稔先生 ||4/18/2021||  ||  
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| トップダウンとボトムアップアプローチ/システム論的アプローチ ||  ||  ||  ||  
| トップダウンとボトムアップアプローチ/システム論的アプローチ ||  ||  ||  ||  
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| トルク変化最小モデル(MinimumTorque-ChangeModel) ||  ||  ||  ||  
| トルク変化最小モデル(MinimumTorque-ChangeModel) ||  ||  ||  ||  
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| ニューラルネットワークモデル || 東大・合原一幸先生 || ||  ||  
| ニューラルネットワークモデル || 東大・合原一幸先生 ||4/18/2021||  ||  
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| ニューロインフォマティクス || 元理研・山口陽子先生 ||  ||  ||  
| ニューロインフォマティクス || 元理研・山口陽子先生 ||  ||  ||  
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| ニューロフィードバック || 東京大学・今水寛先生 || ||  ||  
| ニューロフィードバック || 東京大学・今水寛先生 ||4/18/2021||  ||  
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| ニューロモルフィックコンピューティング || 東大・河野崇先生 || ||  ||  
| ニューロモルフィックコンピューティング || 東大・河野崇先生 ||4/18/2021||  ||  
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| ニューロンモデル || OIST・深井先生・立命館大学・北野先生・あるいは、個々のニューロンモデルのがあればよい。 || ||  ||  
| ニューロンモデル || OIST・深井先生・立命館大学・北野先生・あるいは、個々のニューロンモデルのがあればよい。 ||4/18/2021||  ||  
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| 認知のモデル ||  ||  ||  ||  
| 認知のモデル ||  ||  ||  ||  
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| ネットワーク結合推定 || 立命館大学・北野先生 || ||  ||  
| ネットワーク結合推定 || 立命館大学・北野先生 ||4/18/2021||  ||  
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| ネットワーク神経科学 || ニューヨーク州立大学増田直紀先生 || ||  ||  
| ネットワーク神経科学 || ニューヨーク州立大学増田直紀先生 ||4/18/2021||  ||  
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| パーセプトロン ||  ||  || 書きかけ。2014移行進展なし ||  
| パーセプトロン ||  ||  || 書きかけ。2014移行進展なし ||  
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| バインディング問題/知覚の統合 ||  ||  ||  ||  
| バインディング問題/知覚の統合 ||  ||  ||  ||  
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| 発火タイミングモデル || 京大・篠本滋先生 || ||  ||  
| 発火タイミングモデル || 京大・篠本滋先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 発火頻度モデル || 京大・篠本滋先生 || ||  ||  
| 発火頻度モデル || 京大・篠本滋先生 ||4/18/2021||  ||  
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| バックプロパゲーション ||  ||  ||  ||  
| バックプロパゲーション ||  ||  ||  ||  
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| 発振系による歩行モデル || 東大・多賀厳太郎先生 || ||  ||  
| 発振系による歩行モデル || 東大・多賀厳太郎先生 ||4/18/2021||  ||  
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| フィードバック誤差学習 ||  || OptimalFeedbackModelとは異なります。到達運動　での説明はどこを見ればわかりますでしょうか？ || 到達運動で１段落ほど説明あり.最適フィードバックモデル(OptimalFeedbackModel)とはことなる？ ||  
| フィードバック誤差学習 ||  || OptimalFeedbackModelとは異なります。到達運動　での説明はどこを見ればわかりますでしょうか？ || 到達運動で１段落ほど説明あり.最適フィードバックモデル(OptimalFeedbackModel)とはことなる？ ||  
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| ブレイン・マシン・インターフェイス　ブレイン・コンピュータ・インターフェイス || 慶応大学・牛場淳一先生 || ||  ||  
| ブレイン・マシン・インターフェイス　ブレイン・コンピュータ・インターフェイス || 慶応大学・牛場淳一先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 平衡軌道制御仮説（lamdaモデル:Feldman, alphaモデル:Bizzi) ||  ||  ||  ||  
| 平衡軌道制御仮説（lamdaモデル:Feldman, alphaモデル:Bizzi) ||  ||  ||  ||  
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| ベイズ推定 || OIST　銅谷先生 || ||  ||  
| ベイズ推定 || OIST　銅谷先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 無矛盾性と完全性 ||  ||  ||  ||  
| 無矛盾性と完全性 ||  ||  ||  ||  
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| 有効結合 || effective connectivity, 有向結合：生理研・北城圭一 || ||  ||  
| 有効結合 || effective connectivity, 有向結合：生理研・北城圭一 ||4/18/2021||  ||  
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| 予測的符号化 || predictive condingと統一 ||  ||  ||  
| 予測的符号化 || predictive condingと統一 ||  ||  ||  
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| リカレントネットワーク || はこだて未来大学：香取勇一先生 || ||  ||  
| リカレントネットワーク || はこだて未来大学：香取勇一先生 ||4/18/2021||  ||  
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| レザバーコンピューティング || 大分大・末谷大道先生 || ||  ||  
| レザバーコンピューティング || 大分大・末谷大道先生 ||4/18/2021||  ||  
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| 連想記憶ネットワーク || 東大・合原一幸先生 || ||  ||  
| 連想記憶ネットワーク || 東大・合原一幸先生 ||4/18/2021||  ||  
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| ワーキングメモリとコヒーレンス仮説 ||  ||  ||  ||  
| ワーキングメモリとコヒーレンス仮説 ||  ||  ||  ||  
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