| Plural | ltms |
stored in ltm
จัดเก็บใน ltm
in ltm
ใน ltm
update ltm
อัปเดต ltm
ltm storage
การจัดเก็บ ltm
the ltm network processes information over extended periods of time.
เครือข่าย ltm ประมวลผลข้อมูลในช่วงเวลาที่ยาวนาน
neural networks develop ltm through repeated learning cycles.
เครือข่ายประสาทพัฒนา ltm ผ่านวงจรการเรียนรู้ซ้ำๆ
the hippocampus plays a crucial role in ltm consolidation.
ฮิปโปแคมปัสมีบทบาทสำคัญในการจัดระเบียнятьข้อมูล ltm
ltm storage capacity significantly exceeds that of short-term memory.
ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลของ ltm มีมากกว่าความจำระยะสั้นอย่างมีนัยสำคัญ
researchers study ltm retrieval patterns in deep learning models.
นักวิจัยศึกษาลักษณะการเรียกคืนข้อมูลของ ltm ในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
the ltm mechanism enables persistent knowledge retention in ai systems.
กลไกของ ltm ช่วยให้ระบบ ai สามารถรักษาความรู้ไว้ได้อย่างต่อเนื่อง
understanding ltm formation helps improve neural network architecture.
การเข้าใจการก่อตัวของ ltm ช่วยปรับปรุงโครงสร้างเครือข่ายประสาท
artificial intelligence relies on ltm for complex problem solving.
ปัญญาประดิษฐ์พึ่งพา ltm ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
the ltm system simulates human memory consolidation processes.
ระบบ ltm จำลองกระบวนการจัดระเบียнятьความจำของมนุษย์
computational neuroscience models simulate ltm retrieval mechanisms.
โมเดลของวิทยาศาสตร์ประสาทการคำนวณจำลองกลไกการเรียกคืนข้อมูลของ ltm
ltm development requires sustained and repeated neural activation patterns.
การพัฒนาของ ltm ต้องการรูปแบบการกระตุ้นประสาทที่ต่อเนื่องและซ้ำๆ
the brain's ltm capacity allows for vast information storage over lifetimes.
ความสามารถของ ltm ในสมองช่วยให้เก็บข้อมูลจำนวนมากได้ตลอดชีวิต
stored in ltm
จัดเก็บใน ltm
in ltm
ใน ltm
update ltm
อัปเดต ltm
ltm storage
การจัดเก็บ ltm
the ltm network processes information over extended periods of time.
เครือข่าย ltm ประมวลผลข้อมูลในช่วงเวลาที่ยาวนาน
neural networks develop ltm through repeated learning cycles.
เครือข่ายประสาทพัฒนา ltm ผ่านวงจรการเรียนรู้ซ้ำๆ
the hippocampus plays a crucial role in ltm consolidation.
ฮิปโปแคมปัสมีบทบาทสำคัญในการจัดระเบียнятьข้อมูล ltm
ltm storage capacity significantly exceeds that of short-term memory.
ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลของ ltm มีมากกว่าความจำระยะสั้นอย่างมีนัยสำคัญ
researchers study ltm retrieval patterns in deep learning models.
นักวิจัยศึกษาลักษณะการเรียกคืนข้อมูลของ ltm ในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
the ltm mechanism enables persistent knowledge retention in ai systems.
กลไกของ ltm ช่วยให้ระบบ ai สามารถรักษาความรู้ไว้ได้อย่างต่อเนื่อง
understanding ltm formation helps improve neural network architecture.
การเข้าใจการก่อตัวของ ltm ช่วยปรับปรุงโครงสร้างเครือข่ายประสาท
artificial intelligence relies on ltm for complex problem solving.
ปัญญาประดิษฐ์พึ่งพา ltm ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
the ltm system simulates human memory consolidation processes.
ระบบ ltm จำลองกระบวนการจัดระเบียнятьความจำของมนุษย์
computational neuroscience models simulate ltm retrieval mechanisms.
โมเดลของวิทยาศาสตร์ประสาทการคำนวณจำลองกลไกการเรียกคืนข้อมูลของ ltm
ltm development requires sustained and repeated neural activation patterns.
การพัฒนาของ ltm ต้องการรูปแบบการกระตุ้นประสาทที่ต่อเนื่องและซ้ำๆ
the brain's ltm capacity allows for vast information storage over lifetimes.
ความสามารถของ ltm ในสมองช่วยให้เก็บข้อมูลจำนวนมากได้ตลอดชีวิต
สำรวจคำศัพท์ที่มีการค้นหาบ่อย
ต้องการเรียนรู้คำศัพท์อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นหรือไม่? ดาวน์โหลดแอป DictoGo แล้วสนุกกับฟีเจอร์ช่วยจดจำและทบทวนคำศัพท์มากมาย!
ดาวน์โหลด DictoGo ตอนนี้