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机译:利用稀疏信念网络改进基于脑电的驾驶员疲劳分类
Rifai Chai; Sai Ho Ling; Phyo Phyo San; Ganesh R. Naik; Tuan N. Nguyen; Yvonne Tran; Ashley Craig; Hung T. Nguyen;
机译:基于EEG的系统中基于熵率有界最小化分析的独立分量驾驶员疲劳分类
机译:基于EEG的时空卷积神经网络的驾驶员疲劳评估
机译:使用半监督深度信念网络改进分类
机译:用于基于EEG的驱动器疲劳状态分类的对象间脑信号变异性
机译:在虚拟交通灯环境中基于EEG的驾驶员认知反应评估。
机译:使用稀疏-深信度网络改善基于EEG的驾驶员疲劳分类
机译:频道选择使用独立组件分析和头皮地图投影,用于基于EEG的驱动器疲劳分类
机译:基于数据分类产生专家信念传播网络的方法和装置
机译:贝叶斯信网络基于色度和纹理特征分类的自动舌诊
机译:在交通路线网络中协助车辆驾驶员进行路线规划和路线引导的方法,涉及确定驾驶员的疲劳程度,根据疲劳程度确定日期,时间和中间出行目标
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