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De-individualizing fMRI signals via Mahalanobis whitening and Bures geometry — quantum-motivated dimensionality reduction for brain imaging
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/hiyenwong/ai_collection --skill fmri-mahalanobis-bures-whiteningコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | fmri-mahalanobis-bures-whitening |
| description | De-individualizing fMRI signals via Mahalanobis whitening and Bures geometry — quantum-motivated dimensionality reduction for brain imaging |
| category | neuroscience |
| trigger_words | ["Mahalanobis","Bures distance","fMRI whitening","de-individualization","quantum geometry"] |
| arxiv_id | 2511.07313 |
Uses Mahalanobis data whitening to distill meaningful information from fMRI signals. Interprets whitening as two-stage de-individualization motivated by Bures distance, connected to quantum mechanics. Potential for improving Alzheimer's diagnosis accuracy.
Mahalanobis, Bures distance, fMRI whitening, de-individualization, quantum geometry
