A REVIEW OF AUTOMATED DEEP-LERNING BASED ELECTROENCEPHALOGRAPHIC SIGNAL RECOGNITION : научное издание

Egorova L.D.; Polezhaeva L.V.

Дополнительные ссылки: eLibrary

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: A REVIEW OF AUTOMATED DEEP-LERNING BASED ELECTROENCEPHALOGRAPHIC SIGNAL RECOGNITION : научное издание / L. D. Egorova, L. V. Polezhaeva. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2020. - № 19. - P. 180-182.

Аннотация: The paper represents the review of the current state-of-the-art in deep learning electroencephalogram processing for the research and the clinical domain aims.
Представлен обзор современного состояния в области автоматизированной обработки электроэнцефалограмм на основе глубокого обучения для исследовательских целей и клинической практики.

Год издания: 2020

Авторы: Egorova L.D. , Polezhaeva L.V.

Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск

Источник: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск: № 19

Номера страниц: 180-182

Держатель оригинала документа: Reshetnev Siberian State University of Science and Technology

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

FEASIBILITY ESTIMATION OF USING OF THE HURST EXPONENT FOR THE PROBLEM OF AUTOMATED EEG SIGNALS… : научное издание

Egorova L.D.
2021 год

RESEARCH ON THE ARCHITECTURE OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION : научное издание

Kutuzova M.O. и др.
2021 год

Comparison of recommendation systems based on deep machine learning methods : статья из журнала

Van V. и др.
2022 год

INTRODUCTION TO NEURAL NETWORKS : научное издание

Skorokhod A.V.
2020 год

APPLICATION OF DEEP LEARNING METHODS FOR AUTOMATIC RECOVERY OF RESERVOIRS IN THE SECTION OF OIL AND… : научное издание

Nazarov D.V. и др.
2022 год

МЕТОДЫ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА ЭЭГ-СИГНАЛА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ЭПИЛЕПТИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ : доклад, тезисы доклада

Егорова Л. Д.
2021 год

DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF TEXT BY CATEGORY : научное издание

Takhtay O. A. и др.
2021 год

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОДОЗРИТЕЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ ОПЕРАЦИЙ : статья из журнала

Зиненко А.В. и др.
2025 год

Анализ подходов и методов локализации акустических источников : научное издание

Шаход Д. М. и др.
2024 год

Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого обучения : научное издание

Шаход Джиах Михаил и др.
2024 год

Entropy Approach in Methods of Electroencephalogram Automatic Analysis : доклад, тезисы доклада

Egorova Liudmila
2022 год

ЭФФЕКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ : доклад, тезисы доклада

Шапошникова Н. В. и др.
2020 год

Hybrid Method for Automatic Epilepsy Seizure Detection Using a Recurrent Neural Network : доклад, тезисы доклада

Egorova L и др.
2026 год

Рекуррентная нейронная сеть для распознавания жестов русского языка с учетом языкового диалекта… : научное издание

Жуковская В.А. и др.
2022 год

Extending deep learning approaches for forest disturbance segmentation on very high-resolution… : научное издание

Kislov D.E. и др.
2021 год

Applications of machine learning and deep learning for privacy and cybersecurity : научное издание

Lobо Victor и др.
2022 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

A REVIEW OF AUTOMATED DEEP-LERNING BASED ELECTROENCEPHALOGRAPHIC SIGNAL RECOGNITION : научное издание
статья из журнала

Похожие публикации