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机译:使用半监督学习技术对心理工作量水平进行分类
机译:通过EEG信号和基于Denoising AutoEncoders的集成深度学习分类器评估认知心理工作量
机译:使用内核光谱回归和转移学习技术的交叉主题心理工作负载分类
机译:探索手写信息和机器学习技术在评估心理工作量中的用途
机译:心理机器:使用机器学习从不引人注目的心率测量值对精神工作负荷状态进行分类
机译:使用周围的耳朵脑电图(EEG)粘合技术来分类心理工作量(MWL)
机译:使用时频分析和半监督学习的瞬时精神工作量评估
机译:关于认知工作量研究任务的聚类和决策树分类的半监督学习
机译:使用统计过程控制方法对试点心理工作量进行分类