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Artigo n.º:
101812244
Deep Learning For Eeg-based Brain-computer Interfaces: Representations, Algorithms And Applications
Artigo n.º:
101812244
STD 2191775
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Deep Learning for EEG-Based Brain-Computer Interfaces revolutionizes the connection between human brain signals and computer devices, offering novel algorithms and groundbreaking applications.
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Detalhes do produto
| Publisher | WSPC (EUROPE) |
| Publication date | September 14, 2021 |
| Language | English |
| Print length | 294 pages |
| ISBN-10 | 1786349582 |
| ISBN-13 | 978-1786349583 |
| Item Weight | 1.2 pounds (540 grams) |
| Dimensions | 6.24 x 0.88 x 9.24 inches (15.8 x 2.2 x 23.5 cm) |
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Deep Learning For Eeg-based Brain-computer Interfaces: Representations, Algorithms And Applications
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Neuroscience Editorial Review
Deep Learning For Eeg-based Brain-computer Interfaces: Representations, Algorithms And Applications is a comprehensive exploration of the intersection of deep learning technologies and EEG-based brain-computer interfaces, published by WSPC (EUROPE) on September 14, 2021. Spread across 294 pages, this book delves into representations, algorithms, and applications crucial for advancing the field. Readers will appreciate its structured approach and practical insights, aimed at researchers and practitioners alike. With an emphasis on the latest developments, it addresses various aspects and challenges within the domain, making it a valuable resource for anyone looking to deepen their understanding of this innovative technology.
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Prós
- In-depth exploration of EEG-based brain-computer interfaces
- Covers recent advancements in deep learning
- Practical insights for researchers in the field
- Structured approach enhances understanding
- Well-researched with comprehensive algorithms
Contras
- Limited to specific applications in brain-computer interfaces
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Recursos e benefícios
- Explores the transformative impact of deep learning on Brain-Computer Interfaces (BCI).
- Offers a thorough introduction to 12 deep learning models relevant to BCI.
- Summarizes over 200 state-of-the-art studies integrating deep learning in BCI.
- Presents various BCI applications enhanced by deep learning techniques.
- Includes 31 publicly available BCI data sets for research and experimentation.
- Introduces novel algorithms addressing key BCI challenges like representation learning and classification.
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