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    基于脑启发前向机制的图神经网络用于运动想象分类

    脑机接口(BCI)技术利用绕过传统神经和肌肉通路的方式,推动了人脑与外部设备之间的信息交换。在康复、疲劳监测和工业控制等领域,BCI已经取得了成功。其中,电脑图(EEG)作为BCI的重要组成部分,利用信号处理和深度学习技术,特别是在识别和分类运动想象信号方面发挥着重要作用。通过各种方法,包括空间解码技术和特征提取技术,对来自多通道EEG的信号进行分类。尽管已经提出了一些潜在方法,但在处理电极之间的拓扑关系方面仍需进一步优化。同时,图卷积网络(GCN)和神经递质传递中的F-F机制也引起了研究关注,可能为BCI技术带来新的进步。

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    【css基础】如何理解transform的matrix()用法

    实现炫酷的网页动画效果,自然少不了css3中transform的属性,此属性功能丰富且强大,比如实现元素的位移translate(x,y),缩放scale(x,y),2d旋转rotate(angle),倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等,利用这些属性可以实现基本的动画效果,如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果,我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix,matrix就是矩阵的意思,听起来是不是很高级,你没听错实现更高级的效果,你需要了解“矩阵”,听到“矩阵”,是不是很惊慌,当初笔者学习线性代数时也甚是无聊,真不知道这门课有啥用,没想到这门课在计算机领域应用十分广泛,比如本文说的动画效果,还有现在火爆的人工智能,真是悔不当初,当时没有好好学习这么课程。

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    《NB-IOT网络指标评估体系》

    优质的网络应做到覆盖合理、干扰抑制、容量优化和业务感知优良,因此NB网络性能评估与优化主要指标需从覆盖、干扰、容量、完整、接入、保持六个维度同时开展。因此基于相关算法梳理上述六大类网络性能指标与用户感知指标的关系,同时参考了LTE网络指标体系,并结合物联网自身特有指标,对38项细分指标进行了分类分级别,从中选取与用户感知相关性最高的指标作为主要指标(指标级别1级)、相关性较高的为2级指标,相关性一般的为3级指标。同时,针对每个指标的重要程度,设计了指标权重,实现网络质量的量化评估,从而针对网络短板进行网络优化,提升用户感知。

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