CASIA OpenIR

浏览/检索结果: 共14条,第1-10条 帮助

限定条件    
已选(0)清除 条数/页:   排序方式:
Doubly Semi-Supervised Multimodal Adversarial Learning for Classification, Generation and Retrieval 会议论文
, 上海, 2019/7/8
作者:  Du CD(杜长德);  Du CY(杜长营);  He HG(何晖光)
Adobe PDF(636Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:94/33  |  提交时间:2023/05/05
EEG-Based Emotion Recognition with Similarity Learning Network 会议论文
, 德国柏林, 2019/07
作者:  Yixin Wang;  Shuang Qiu;  Jinpeng Li;  Xuelin Ma;  Zhiyue Liang;  Hui Li;  Huiguang He
Adobe PDF(1120Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:218/65  |  提交时间:2021/06/21
EEG-Based Emotion Recognition with Prototype-Based Data Representation 会议论文
, 德国柏林, 2019/07
作者:  Yixin Wang;  Shuang Qiu;  Chen Zhao;  Weijie Yang;  Jinpeng Li;  Xuelin Ma;  Huiguang He
Adobe PDF(1275Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:235/68  |  提交时间:2021/06/21
User Experience Evaluation in Virtual Reality based on Subjective Feelings and Physiological Signals 期刊论文
JOURNAL OF IMAGING SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2019, 卷号: 63, 期号: 6, 页码: 11
作者:  Niu, Yunfang;  Wang, Danli;  Wang, Ziwei;  Sun, Fan;  Yue, Kang;  Zheng, Nan
收藏  |  浏览/下载:253/0  |  提交时间:2020/03/30
任务状态下皮层宏观及介观网络中的相互作用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  牛威昆
Adobe PDF(5619Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:352/8  |  提交时间:2019/12/30
任务态功能网络  高阶相互作用  神经同步活动  格兰杰因果  模式分类  
深度脉冲神经网络转换学习算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  陈睿智
Adobe PDF(4129Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:535/11  |  提交时间:2019/06/22
脉冲神经网络  反向传播算法  脉冲神经网络学习算法  
脑电情绪识别中跨被试迁移学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  李劲鹏
Adobe PDF(4425Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:891/19  |  提交时间:2019/06/19
脑-机接口,情绪识别,深度学习,迁移学习,领域自适应,对抗训练  
基于多视图深度学习的神经信息编解码研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  杜长德
Adobe PDF(12885Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:399/18  |  提交时间:2019/06/17
深度学习  神经编解码  生成式模型  多视图学习  贝叶斯方法  
基于深度学习的立体显示视疲劳评估方法研究与应用 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  宋亚光
Adobe PDF(4202Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:335/3  |  提交时间:2019/06/17
立体显示  视疲劳评估  脑电信号  深度学习  多任务学习  
基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统设计及算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  邢介震
Adobe PDF(11942Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:394/4  |  提交时间:2019/06/16
稳态视觉诱发电位,脑机接口,卷积神经网络,模板比对网络, 任务相关成分分析