罗宾·A·因斯
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2020年–今天
2022 [j13] 艾蒂安·康布里森 , 拉格罗·巴萨尼西 , Vinicius Lima Cordeiro葡萄酒 , 罗宾·A·因斯 , 安德烈亚·布罗维利 :
Frites:一个Python包,用于神经生理数据的功能连接分析和组级统计。 J.开源软件。 7 ( 79 ) : 3842 ( 2022 ) [公元12年] 约书亚·博拉姆 , 斯蒂芬妮·博伊尔 , 罗宾·A·因斯 , Ioannis Delis公司 :
跨模态关联背后的神经计算机制及其对感知决策的影响。 神经影像 247 : 118841 ( 2022 ) [公元11年] 艾蒂安·康布里森 , 米歇尔·阿莱格拉 , 拉格罗·巴萨尼西 , 罗宾·A·因斯 , 布鲁诺·L·佐丹奴 , 朱利安·巴斯汀 , 安德烈亚·布罗维利 :
从神经生理学数据分析认知脑网络的基于信息的测量的分组级推断。 神经影像 258 : 119347 ( 2022 ) 2021 [公元10年] 克里斯托夫·道贝 , 田旭 , 贾玉展 , 安德鲁·韦伯 , 罗宾·A·因斯 , 奥利弗·G·B·加罗德 , 菲利普·施yns :
以可理解的功能特征为人类分类行为的深度神经网络预测奠定基础:人脸识别案例。 模式 2 ( 10 ) : 100348 ( 2021 ) 2020 [公元9年] 劳伦特·卡普莱特 , 罗宾·A·因斯 , 卡里姆·杰比 , 弗雷德里克·戈塞林 :
解开大脑中的呈现和处理时间。 神经影像 218 : 116994 ( 2020 ) [j8] 艾蒂安·康布里森 , 蒂莫西·内斯特 , 安德烈亚·布罗维利 , 罗宾·A·因斯 , 胡安·L·P·索托 , 艾默尔吉洛 , 卡里姆·杰比 :
Tensorpac:一个开源Python工具箱,用于电生理脑信号中基于张量的相位-振幅耦合测量。 PLoS计算机。 生物。 16 ( 10 ) ( 2020 ) [c4] 陈朝娜(Chaona Chen) , 奥利弗·G·B·加罗德 , 罗宾·A·因斯 , 玛丽·埃伦·福斯特 , 菲利普·施yns , Rachael E.杰克 :
使用人类感知为对话虚拟代理构建文化有效的动态面部表情。 IVA公司 2020 : 14:1-14:3 【c3】 孟刘 , 姚聪端 , 罗宾·A·因斯 , 陈朝娜(Chaona Chen) , 奥利弗·G·B·加罗德 , 菲利普·施yns , 雷切尔·E·杰克 :
使用心理数据驱动方法构建面部表情的生成空间。 IVA公司 2020 : 37:1-37:3
2010 – 2019
2019 【c2】 陈朝娜(Chaona Chen) , 劳拉·汉塞尔 , 姚聪端 , 罗宾·A·因斯 , 奥利弗·G·B·加罗德 , 乔纳斯·贝斯科 , 雷切尔·E·杰克 , 菲利普·G·施恩斯 :
使用数据驱动的方法为社交机器人配备对文化敏感的面部表情。 FG公司 2019 : 1-8 2018 [j7] 吉姆·W·凯 , 罗宾·A·因斯 :
基于依赖约束的高斯系统精确部分信息分解。 熵 20 ( 4 ) : 240 ( 2018 ) 【c1】 田旭 , 奥利弗·G·B·加罗德 , H.史蒂文·肖尔特 , 罗宾·A·因斯 , 菲利普·施yns :
使用心理物理方法了解深层神经网络中的面部识别机制。 CVPR研讨会 2018 : 1976-1984 [i4] 詹姆斯·凯伊 , 罗宾·A·因斯 :
基于依赖约束的高斯系统精确部分信息分解。 CoRR公司 abs/1803.02030 ( 2018 ) [i3] 田旭 , 贾玉展 , 奥利弗·G·B·加罗德 , 菲利普·H·S·托尔 , 宋春珠 , 罗宾·A·因斯 , 菲利普·施yns :
深度网络的更深入解释。 CoRR公司 abs/1811.07807 ( 2018 ) 2017 [j6] 罗宾·A·因斯 :
用意外点态公共变化测量多元冗余信息。 熵 19 ( 7 ) : 318 ( 2017 ) [j5] 吉姆·W·凯 , 罗宾·A·因斯 , 本杰明·德林 , 威廉·菲利普斯 :
神经调节相互作用的部分和熵信息分解。 熵 19 ( 11 ) : 560 ( 2017 ) 【j4】 安妮·凯特尔 , 罗宾·A·因斯 , 约阿希姆·格罗斯 , 克里斯托夫·凯泽 :
听觉皮层三角区强化与多个额顶叶网络中的振荡功率相互作用。 神经影像 147 : 32-42 ( 2017 ) [i2] 罗宾·A·因斯 :
部分熵分解:通过逐点公共盈余分解多元熵和互信息。 CoRR公司 abs/1702.01591 ( 2017 ) 2016 [i1] 罗宾·A·因斯 :
用逐点公共变化度量多元冗余信息。 CoRR公司 abs/1602.05063 ( 2016 ) 2014 [r3] 罗宾·A·因斯 , 斯特凡诺·帕泽里 , 西蒙·舒尔茨 :
信息理论量概述。 计算神经科学百科全书 2014 【r2】 罗宾·A·因斯 , 西蒙·舒尔茨 , 斯特凡诺·潘泽里 :
估计信息理论量。 计算神经科学百科全书 2014 【r1】 西蒙·舒尔茨 , 罗宾·A·因斯 , 斯特凡诺·帕泽里 :
信息论在神经数据分析中的应用。 计算神经科学百科全书 2014 2012 [j3] 克里斯托夫·凯泽 , 罗宾·A·因斯 , 斯特凡诺·帕泽里 :
慢(Theta)振荡作为感觉皮层信息编码的潜在时间参考框架的分析。 PLoS计算机。 生物。 8 ( 10 ) ( 2012 ) 2010 [注2] 罗宾·A·因斯 , 里卡多·塞纳托雷 , 埃桑·阿拉布扎德 , 费尔南多·蒙塔尼 , 马修·戴蒙德 , 斯特凡诺·帕泽里 :
研究人口编码的信息论方法。 神经网络 23 ( 6 ) : 713-727 ( 2010 )