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Semi-supervised cross-modal image generation with generative adversarial networks 期刊论文
Pattern Recognition, 2020, 卷号: 100, 页码: 107085
作者:  Li D(李丹);  Du CD(杜长德);  He HG(何晖光)
Adobe PDF(4031Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：133/37  |  提交时间：2023/05/05
Simultaneous neural spike encoding and decoding based on cross-modal dual deep generative model 会议论文
, Glasgow, United Kingdom, 2020/7/19
作者:  Qiongyi Zhou;  Changde Du;  Dan Li;  Haibao Wang;  Jian K. Liu;  Huiguang He
Adobe PDF(4135Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：146/54  |  提交时间：2023/05/05
Deep Modality Assistance Co-Training Network for Semi-Supervised Multi-Label Semantic Decoding 期刊论文
IEEE Transactions on Multimedia, 2022, 卷号: 24, 页码: 3287-3299
作者:  Dan Li;  Changde Du;  Haibao Wang;  Qiongyi Zhou;  Huiguang He
Adobe PDF(2627Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：267/87  |  提交时间：2023/01/17
Neural Encoding and Decoding with a Flow-based Invertible Generative Model 期刊论文
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (TCDS), 2023, 卷号: 15, 期号: 2, 页码: 724-736
作者:  Qiongyi Zhou;  Changde Du;  Dan Li;  Haibao Wang;  Jian K. Liu;  Huiguang He
Adobe PDF(2505Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：261/90  |  提交时间：2023/01/17
基于多模态深度学习的视觉神经信息解码方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
作者:  李丹
Adobe PDF(7172Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：255/4  |  提交时间：2021/06/21
视觉神经信息解码  多模态深度学习  半监督学习  多标签解码  数据增广  
A Transfer Learning Framework for RSVP-based Brain Computer Interface 会议论文
, Montreal, QC, Canada, 20-24 July 2020
作者:  Wei Wei;  Qiu Shuang;  Ma Xuelin;  Li Dan;  Zhang Chuncheng;  He Huiguang
Adobe PDF(2915Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：302/80  |  提交时间：2021/05/27
Reducing Calibration Efforts in RSVP Tasks With Multi-Source Adversarial Domain Adaptation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, 2020, 卷号: 28, 期号: 11, 页码: 2344-2355
作者:  Wei, Wei;  Qiu, Shuang;  Ma, Xuelin;  Li, Dan;  Wang, Bo;  He, Huiguang
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Electroencephalography  Calibration  Correlation  Brain modeling  Task analysis  Feature extraction  Visualization  EEG  RSVP-based BCI  calibration reduction  multi-source domain adaptation  correlation metric learning