| 复数 | ltms |
stored in ltm
存储在长期记忆中
in ltm
在长期记忆中
update ltm
更新长期记忆
ltm storage
长期记忆存储
the ltm network processes information over extended periods of time.
ltm网络在较长时间内处理信息。
neural networks develop ltm through repeated learning cycles.
神经网络通过重复学习周期发展ltm。
the hippocampus plays a crucial role in ltm consolidation.
海马体在ltm巩固中起关键作用。
ltm storage capacity significantly exceeds that of short-term memory.
ltm存储容量显著超过短期记忆。
researchers study ltm retrieval patterns in deep learning models.
研究人员研究深度学习模型中的ltm检索模式。
the ltm mechanism enables persistent knowledge retention in ai systems.
ltm机制使人工智能系统能够实现持久知识保持。
understanding ltm formation helps improve neural network architecture.
理解ltm形成有助于改进神经网络架构。
artificial intelligence relies on ltm for complex problem solving.
人工智能依赖ltm解决复杂问题。
the ltm system simulates human memory consolidation processes.
ltm系统模拟人类记忆巩固过程。
computational neuroscience models simulate ltm retrieval mechanisms.
计算神经科学模型模拟ltm检索机制。
ltm development requires sustained and repeated neural activation patterns.
ltm发展需要持续和重复的神经激活模式。
the brain's ltm capacity allows for vast information storage over lifetimes.
大脑的ltm容量允许在一生中存储大量信息。
stored in ltm
存储在长期记忆中
in ltm
在长期记忆中
update ltm
更新长期记忆
ltm storage
长期记忆存储
the ltm network processes information over extended periods of time.
ltm网络在较长时间内处理信息。
neural networks develop ltm through repeated learning cycles.
神经网络通过重复学习周期发展ltm。
the hippocampus plays a crucial role in ltm consolidation.
海马体在ltm巩固中起关键作用。
ltm storage capacity significantly exceeds that of short-term memory.
ltm存储容量显著超过短期记忆。
researchers study ltm retrieval patterns in deep learning models.
研究人员研究深度学习模型中的ltm检索模式。
the ltm mechanism enables persistent knowledge retention in ai systems.
ltm机制使人工智能系统能够实现持久知识保持。
understanding ltm formation helps improve neural network architecture.
理解ltm形成有助于改进神经网络架构。
artificial intelligence relies on ltm for complex problem solving.
人工智能依赖ltm解决复杂问题。
the ltm system simulates human memory consolidation processes.
ltm系统模拟人类记忆巩固过程。
computational neuroscience models simulate ltm retrieval mechanisms.
计算神经科学模型模拟ltm检索机制。
ltm development requires sustained and repeated neural activation patterns.
ltm发展需要持续和重复的神经激活模式。
the brain's ltm capacity allows for vast information storage over lifetimes.
大脑的ltm容量允许在一生中存储大量信息。
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