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Investigating EEG-based cross-session and cross-task vigilance estimation in BCI systems 期刊论文
JOURNAL OF NEURAL ENGINEERING, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 15
作者:  Wang, Kangning;  Qiu, Shuang;  Wei, Wei;  Yi, Weibo;  He, Huiguang;  Xu, Minpeng;  Jung, Tzyy-Ping;  Ming, Dong
收藏  |  浏览/下载：128/0  |  提交时间：2023/11/17
brain-computer interface (BCI)  electroencephalogram (EEG)  vigilance estimation  
A multimodal approach to estimating vigilance in SSVEP-based BCI 期刊论文
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2023, 卷号: 225, 页码: 16
作者:  Wang, Kangning;  Qiu, Shuang;  Wei, Wei;  Zhang, Yukun;  Wang, Shengpei;  He, Huiguang;  Xu, Minpeng;  Jung, Tzyy-Ping;  Ming, Dong
收藏  |  浏览/下载：86/0  |  提交时间：2023/11/17
Vigilance estimation  Brain -computer interface (BCI)  Graph neural network  Electroencephalogram (EEG)  Steady-state visual evoked potential (SSVEP)  Multimodal fusion  
基于目标物对接环的对接设备位姿调整方法、系统 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: ZL.201910875315.3, 申请日期: 2021-05-01,
发明人:  董秋雷;  邓爽;  王波
Adobe PDF(8427Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：180/29  |  提交时间：2022/09/21
Rotation Transformation Network: Learning View-Invariant Point Cloud for Classification and Segmentation 会议论文
, Shenzhen, China, 2021-6
作者:  Deng, Shuang;  Liu, Bo;  Dong, Qiulei;  Hu, Zhanyi
Adobe PDF(300Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：190/36  |  提交时间：2022/09/21
Superpoint-guided Semi-supervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds 会议论文
, Philadelphia, USA, 2022-5
作者:  Deng, Shuang;  Dong, Qiulei;  Liu, Bo;  Hu, Zhanyi
Adobe PDF(496Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：336/83  |  提交时间：2022/09/21
一种基于双目视觉的卫星相对位姿测量方法 期刊论文
空间控制技术与应用, 2020, 卷号: 46, 期号: 6, 页码: 53-58
作者:  邓爽;  王波;  董秋雷
Adobe PDF(2539Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：174/53  |  提交时间：2022/09/21
GA-NET: Global Attention Network for Point Cloud Semantic Segmentation 期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2021, 卷号: 28, 页码: 1300-1304
作者:  Deng, Shuang;  Dong, Qiulei
Adobe PDF(801Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：188/27  |  提交时间：2021/08/15
Three-dimensional displays  Feature extraction  Semantics  Computational complexity  Vegetation mapping  Image segmentation  Feeds  3D point cloud  semantic segmentation  global attention  convolutional neural networks  deep learning