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World File Search System相邻通道
基于脑电图的运动想象分类的动态域自适应深度学习网络
摘要：脑电信号相邻通道之间存在相关性，如何表示这种相关性是目前正在探索的问题。另外，由于脑电信号的个体间差异，这种差异导致新受试者需要花费大量的校准时间进行基于脑电的运动想象脑机接口。为了解决上述问题，我们提出了一种基于动态域自适应的深度学习网络。首先，将脑电数据映射到三维几何空间，通过3D卷积模块学习其时空特征，然后利用空间通道注意机制加强特征，最后的卷积模块可以进一步学习特征的时空信息。最后，为了考虑受试者间和跨会话的差异，我们采用了动态领域自适应策略，通过引入最大均值差异损失函数来减少特征之间的距离，并利用部分目标域数据对分类层进行微调。我们在BCI竞赛IV 2a和OpenBMI数据集上验证了所提方法的性能。在受试者内实验下，在OpenBMI和BCIC IV 2a数据集上获得了70.42±12.44和73.91±11.28的准确率。
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应表示已删除设计木材的估计（以董事会 - 英尺为单位）*。6b。地面干扰的估计（以立方码为单位） - 这是对包括填充和发掘在内的所有分级活动的累积测量。7。地役权 - 显示所有现有和拟议的公用事业，开放空间，排水，视图和访问地役权和/或私人道路的位置；绘制缩放并准确地尺寸。8。现有的和拟议的结构 - 显示位置，尺寸（包括高度），以及该站点上所有现有和拟议的建筑物和结构的使用，包括房间和卧室数量；显示与结构最远的最远投影的距离，包括悬垂，楼梯和甲板。所有挫折均测量到任何结构中最远的投影，包括悬垂，楼梯和甲板。9。相邻的建筑物，井和化粪池系统 - 当您的建筑物，井或化粪池系统在任何相邻物业线的50英尺以内时，您必须在相邻的包裹上显示所有建筑物，化粪池系统和井位，这些建筑物，井位于该物业生产线50'之内。显示从相邻属性线到相邻结构的距离。10。挫折 - 向所有属性行和相邻通道（行）的中心线显示适用的最小挫折，除非适用其他行挫折。11。车道和停车场 - 显示现场车道和停车场的位置，以及所有现有和建议的不透水表面的平方英尺。12。显示中心线。13。14。邻近的道路 - 定位和标记县和私人的现有道路或通行权。斑点高程和地形 - 在场地的每个角落和结构基部的每个角落显示表面高度。，如果包裹的任何部分的坡度超过1:10，则以5英尺的间隔显示现有和建议的轮廓。显示供水，公用事业/服务线和储罐的位置 - 包括井的保护区，