我在此声明,本文件中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得和呈现。我还声明,根据这些规则和行为的要求,我已充分引用和参考了所有非本作品原创的材料和结果。姓名:Mesut Mert
Esma Cetinkaya Mesut Sahin 博士,论文导师 日期 新泽西理工学院生物医学工程教授 Bryan J. Pfister 博士,委员会成员 日期 新泽西理工学院生物医学工程系主任兼教授 Stella Elkabes 博士,委员会成员 日期 罗格斯大学神经内分泌学教授,新泽西州纽瓦克 Eric Lang 博士,委员会成员 日期 纽约大学神经科学和生理学系副教授,纽约州纽约市 Ozlem Gunal 博士,委员会成员 日期 罗格斯大学精神病学系助理教授,新泽西州纽瓦克市
书籍章节 卷积网络在从脊髓信号预测肌电图方面优于线性解码器 Yi Guo 1 *、Sinan Gok 2 和 Mesut Sahin 2 1 美国混合智能实验室有限责任公司 2 美国新泽西理工学院生物医学工程系神经假体实验室 *通讯作者:Yi Guo,混合智能实验室有限责任公司,加利福尼亚州威尼斯,美国 2020 年 10 月 19 日发布 本书章节是 Yi Guo 等人发表的文章的再版。于 2018 年 10 月在 Frontiers in Neuroscience 上发表。 (Guo Y、Gok S 和 Sahin M (2018) 卷积网络在预测脊髓信号中的 EMG 方面优于线性解码器。Front. Neurosci. 12:689。doi: 10.3389/fnins.2018.00689) 如何引用本书章节:Yi Guo、Sinan Gok、Mesut Sahin。卷积网络在预测脊髓信号中的 EMG 方面优于线性解码器。在:Jose Fernando Maya-Vetencourt,编辑。Prime Archives in Neuroscience。海得拉巴,印度:Vide Leaf。 2020。© 作者 2020。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可条款发布(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/),允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。道德声明:所有程序均经新泽西州纽瓦克市罗格斯大学机构动物护理和使用委员会 (IACUC) 批准。
由 MESUT MERT 提交,部分满足中东技术大学航空航天工程系理学硕士学位的要求,作者:Prof. Dr. Halil Kalıpçılar ________________ 自然与应用科学研究生院院长 Prof. Dr. Ozan Tekinalp ________________ 航空航天工程系主任 Prof. Dr. Altan Kayran ________________ 中东技术大学航空航天工程系主管 审查委员会成员:副教授Prof. Dr. Demirkan Çöker ________________ 中东技术大学航空航天工程系 Prof. Dr. Altan Kayran ________________ 中东技术大学航空航天工程系副教授Prof. Dr. Ercan Gürses ________________ 中东技术大学航空航天工程系助理Tuncay Yalçınkaya 教授 ________________ 中东技术大学航空航天工程系 Erdem Acar 教授 ________________ 托布经济技术大学机械工程系
本报告由 Marisa Henderson (团队负责人)、Katalin Bokor 和 Michele Dookie 在国际贸易和商品司主管 Miho Shirotori 的全面指导下撰写。本报告受益于贸发会议贸易体系、服务和创意经济处工作人员的大量投入和深刻见解,特别是 Bruno Antunes、Ebru Gokce-Dessemond、Taisuke Ito、Mesut Saygili、Vincent Valentine 和 Dong Wu。我们衷心感谢 Carolina Quintana 的研究投入、Sophia Munda 提供的技术援助、Laura Moresino-Borini 和 Belén Camarasa 完成的设计和排版工作以及 Jeanelle Clark 和 Graham Mott 的支持。我们特别感谢贸发会议统计司代理司长 Anu Peltola 及其团队 Sanja Blazevic、David Cristallo、Onno Hoffmeister 和 Ildephonse Mbabazizimana。