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J-GLOBAL ID：202002278831451940   整理番号：20A0876124

脳波学における機械学習研究の進歩のためのソフトウェアとデータ資源【JST・京大機械翻訳】

Software and Data Resources to Advance Machine Learning Research in Electroencephalography

著者 (4件)： Rahman S. (Temple University,The Neural Engineering Data Consortium,Philadelphia,Pennsylvania,USA) ,  Miranda M. (Temple University,The Neural Engineering Data Consortium,Philadelphia,Pennsylvania,USA) ,  Obeid I. (Temple University,The Neural Engineering Data Consortium,Philadelphia,Pennsylvania,USA) ,  Picone J. (Temple University,The Neural Engineering Data Consortium,Philadelphia,Pennsylvania,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SPMB  ページ： 1-4  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Temple大学における神経工学データコンソーシアムは,2012年以来の脳波(EEG)応用のための深い学習技術の開発を支援するための重要なデータ資源を提供している。現在,著者らの資源に対して1,700以上の加入者を持っており,2012年以来,Webサイト[5]からデータ,ソフトウェアおよび文書を提供している。本論文では,ソフトウェア開発と大規模なデータ機械学習研究を容易にするために,過去の年に開発された著者らの資源への追加を紹介した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *ソフトウェア ,  *機械学習 ,  *脳波 ,  ソフトウェア開発
準シソーラス用語： 神経工学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳波 ,  機械学習 ,  研究 ,  ソフトウェア ,  資源