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【2h】

Improved Spike-based Brain-Machine Interface Using Bayesian Adaptive Kernel Smoother and Deep Learning

机译：利用贝叶斯自适应核更顺畅和深入学习改进了基于尖峰的脑机界面

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作者
Nur Ahmadi; Timothy Constandinou; Christos-Savvas Bouganis;
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年度 2020
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3. Clustering Neural Patterns in Kernel Reinforcement Learning Assists Fast Brain Control in Brain-Machine Interfaces [J] . Zhang Xiang, Libedinsky Camilo, So Rosa, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering . 2019,第9期

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4. Spike Rate Estimation Using Bayesian Adaptive Kernel Smoother (BAKS) and Its Application to Brain Machine Interfaces [C] . Nur Ahmadi, Timothy G. Constandinou, Christos-Savvas Bouganis Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society . 2018

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6. Adaptive Decoding for Brain-Machine Interfaces through Bayesian Parameter Updates [O] . Zheng Li, Joseph E. O’Doherty, Mikhail A. Lebedev, -1

机译：通过贝叶斯参数更新对脑机接口进行自适应解码
7. Spike Rate Estimation Using Bayesian Adaptive Kernel Smoother (BAKS) and Its Application to Brain Machine Interfaces [O] . Nur Ahmadi, Timothy G. Constandinou, Christos-Savvas Bouganis 2018

机译：使用Bayesian Adaptive Kernel Smoother（Baks）的尖峰速率估算及其在脑机接口中的应用

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