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computational theory of mind
손병흥; 송하석; 심철호, 인공지능과 의식 1. 서론
2. 본론
(1) 마음에 대한 계산이론(계산주의)의 주요한 주장
(2) 이론에 대한 철학적 정당화 - 기능주의(Funtionalism)적 관점
(3) 이론에 대한 평가 및 비판
3. 결론
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Computational Neuroscience?, in Computational Neuroscience, ed. H. Gutfreund and G. Toulouse, (World Scientific, Singapore, 1994) p.25
[McCulloch, Pitts, 1943] W.S. McCulloch and W.H. Pitts, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity Bull. Math. Biophys. 5, 115 (1943).
[Rosenbaltt,
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Computational Molecular Biology, Joao Meidanis, Joao C. Setabal, 1997, PWS Pub. Co.
Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and Computational Biology, Dan Gusfield, 1997, Cambridge University Press
Computational Methods in Molecular Biology (New Comprehensive Biochemistry, Vol.
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Computational Thinking을 통해서 초등 교육 바라보기. 한국정보처리학회 춘계학술대회 논문집, 18(1), 1534-1537.
-김수환, 한선관(2012), Computational Thinking 향상을 위한 디자인기반 학습. 정보교육학회논문지, 16(3), 319-326.
-김수환, 한선관, 김현청(2010). Copu
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=water-freq.chk로 저장하고 Route section 부분에 # hf/sto-3g freq를 기입한 후, save as로 저장한다.
(파일명은 benzene-freq한다.)
③ 작성한 input file을 실행한다. (RUN 버튼을 누른다)
④ 계산이 끝나면 메뉴창에서
utility-freqchk를누른 후,C:\GW98\starch\
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lan, F., Oudeyer, P-Y., Bergen B. (in press) Computational Models in the Debate over Language Learnability, Infant and Child Development.PDF
Marcus, Gary F. (1993). Negative evidence in language acquisition. Cognition 46 (1), 53-85.
Pullum, Geoffrey K. (1996). Learnability, hyperlearning, and the p
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ll.ma.ultranet/BiologyPages/]
Computational Biology & Bioinformatics Lab. [http://bio.gsnu.ac.kr]
유전학 실험서
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의학유전학 / 의학유전학 편찬위원회 편저/ 2002 1.목적
2.이론
3.실험재료 및 시료
4.실험 과정
5.실험결과
6.토의 고찰
7.참고문헌
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Computational Linguistics Lab :
-노용균 류병래 (2015), 충남대 언어학과 Prolog, 수리언어학 강의
-장석진 외, 언어학, 『한국의 학술 연구-인문사회과학 편-』,대한민국학술원,2007)
-최인철, 언어 수행평가 분야의 전산언어학 기술 활용, 『멀티미디어
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Computational Linguistics Lab :
-노용균 류병래 (2015), 충남대 언어학과 Prolog, 수리언어학 강의
-장석진 외, 언어학, 『한국의 학술 연구-인문사회과학 편-』,대한민국학술원,2007)
-최인철, 언어 수행평가 분야의 전산언어학 기술 활용, 『멀티미디어
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Computational Studies of Intelligence, Victoria, BC (1980) 19-25.
Dietterich, T. G. and Michalski, R. S., A comparative review of selected methods for learning from examples, in: R. S. Michalski, J. G. Carbonell and T. M. Mitchell (Eds.),
Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach (Tioga
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