大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络神经科学杂志的问题，于是小编就整理了3个相关介绍网络神经科学杂志的解答，让我们一起看看吧。
information sciences是顶刊吗？
《Information Sciences》是信息系统领域的顶级期刊，5年平均影响因子为5.305。
《Information sciences》是信息管理系统领域的国际顶级期刊，该杂志主要发表关于信息管理、数据科学、知识工程和智能系统等领域的最新研究成果。
涉及数学、统计学、物理学、计算机科学、细胞生物学、分子生物学、管理科学、认知科学、神经生物学和行为科学学等领域背景。
该期刊被SSCI和SCIE检索，最新影响因素达到6.795，JCR分区Q1，在中科院SCI期刊分区中为1区且被认定为信息系统领域的TOP期刊。
naturemedicine代表什么级别？
级别是：国际顶级学术期刊自然·医学（Nature Medicine，影响因子：53.440，全球SCI期刊排名18）。
Nature Medicine主要收录生物医学领域的论文，包括基础研究和早期临床研究的研究文章、综述、研究新闻及评论。文章议题包括癌症、心脑血管疾病、基因治疗、免疫学、免疫疫苗和神经科学。该杂志旨在发表【展示新颖疾病过程的机理，有直接证据的生理相关的研究结果】的原创论文。
墨尔本大学基于神经网络的量子点位查找算法，有怎样的优点？
迄今为止，量子计算机的应用仍相对有限，但研究人员正在努力尝试扩大其规模。
基于硅量子位的可容错量子计算机体系结构的一种构建方法，是将单个磷原子放置在 2D 网格上。接着通过纳米电子线，控制一两个量子比特的逻辑门来执行计算。
然而这种方法在很大程度上取决于磷原子晶格点位的数量级，原子量子点位的不确定性，对其相互作用的破坏性达到了好几个数量级。
如此一来，将导致两个量子位门的运算错误，对给定计算产生了不准确的结果。在大规模的量子计算体系结构中，这种影响将呈指数级放大。
为帮助解决这一问题，2016 年的时候，墨尔本大学的研究人员使用了磷原子波函数的计算机扫描隧道显微镜（STM）图像，来确定其在硅上的空间位置。
这允许以单个晶格来高度精确地找到原子的量子点位，不过下一个挑战，就是如何将这种精确的空间定位方法，扩大到大规模、可容错的量子计算机体系结构中。
为开发此框架，研究人员现借助深度学习工具，在 10 万张数量级的 STM 图像集上开展卷积神经网络（CNN）的计算训练，然后尝试对 1.76 万张测试图像进行识别。
结果发现，尽管这些图像带有真实环境中常见的模糊和不对称造型，卷积神经网络对测试图像的分类精度仍超过了 98% 。
到此，以上就是小编对于网络神经科学杂志的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络神经科学杂志的3点解答对大家有用。
