言語学チームは、どの意味ネットワークが比喩的な意味を最もよく捉えているかを調べるために、異なる意味ネットワークを比較した。

多くの中小企業は国際的な顧客にリーチするために電子ネットワークに依存しています。

新しいコンピュータネットワークにより、全国の研究者がリアルタイムでデータを共有できるようになった。

研究者たちは、パフォーマンスを向上させるためにデータがコンピュータネットワークを通って流れる仕組みを研究しています。

会社は古いインフラの一部を、より賢いエッジサービスに投資する一方で単なる回線として扱うことにした。

エンジニアは、単純なネットワークが予期せぬトラフィックパターンに適応できないことが多いと発見した。

災害救援活動中、地元のボランティアは通信を復旧させるために一時的なメッシュネットワークを構築した。

研究者はしばしばネットワークにおける接続の反復パターンを解析して、局所的な結合が全体のダイナミクスをどのように形成するかを理解しようとします。

ホップフィールドネットワークは複数の安定したパターンを記憶し、雑音のある入力からそれらを取り出すことができる。

認知科学者たちは、ノイズの混じった入力から格納されたパターンを取り出すために再帰的な連想記憶型人工ニューラルネットワークを訓練し、その結果を人間の記憶の側面をモデル化するために用いた。