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【2h】

An end-to-end deep learning approach to MI-EEG signal classification for BCIs

机译：BCIS的MI-EEG信号分类的端到端深度学习方法

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Hauke Dose; Jakob S. Møller; Helle K. Iversen; Sadasivan Puthusserypady;
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年度 2018
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1. An end-to-end deep learning approach to MI-EEG signal classification for BCIs [J] . Dose Hauke, Moller Jakob S., Iversen Helle K., Expert Systems with Application . 2018,第DECa期

机译：BCI的MI-EEG信号分类的端到端深度学习方法
2. Inter-subject transfer learning with an end-to-end deep convolutional neural network for EEG-based BCI [J] . Fahimi Fatemeh, Zhang Zhuo, Goh Wooi Boon, Journal of neural engineering . 2019,第2期

机译：基于EEG的BCI的端到端深度卷积神经网络的受试者间迁移学习
3. Inter-subject transfer learning with an end-to-end deep convolutional neural network for EEG-based BCI [J] . Fahimi Fatemeh, Zhang Zhuo, Goh Wooi Boon, Journal of neural engineering . 2019,第2期

机译：对基于EEG的绝缘深度卷积神经网络的主题间转移学习
4. A Deep Learning MI-EEG Classification Model for BCIs [C] . Hauke Dose, Jakob S. M?ller, Sadasivan Puthusserypady, European Signal Processing Conference . 2018

机译：BCIS的深度学习MI-EEG分类模型
5. Classification of Sleep Arousals Based on Multiphysiological Signals Using Deep Learning [D] . Eldaraa, Ahmed Mosaad Abdelhalim 2019

机译：基于深度学习的基于多种生理信号的睡眠唤醒分类
6. Supervised and Unsupervised End-to-End Deep Learning for Gene Ontology Classification of Neural In Situ Hybridization Images [O] . Ido Cohen, Eli (Omid) David, Nathan S. Netanyahu 2019

机译：受监督和无监督的端到端深入学习基因本体论的神经原位杂交图像的分类
7. End-to-end Learning from Spectrum Data: A Deep Learning approach for Wireless Signal Identification in Spectrum Monitoring applications [O] . Kulin, Merima, Kazaz, Tarik, Moerman, Ingrid, 2017

机译：频谱数据的端到端学习：深度学习方法频谱监测应用中的无线信号识别

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