深度学习脑电分类
社区干货
AI与深度学习的一年 | 社区征文
表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
云计算层可视为边缘计算的“大脑”,负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾... # 训练分类器 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test)```4. 结果传输将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储...
特惠活动
深度学习脑电分类-优选内容
深度学习脑电分类-相关内容
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型可以有效地提高癫痫检测的准确性和灵敏度。该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 我也另外做了一个基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战,最后也是完美的实现了预定的目标。# 🐟二.趋势预测我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到... 而认知智能则是从类脑的研究和认知科学中汲取灵感,结合跨领域的知识图谱、因果推理、持续学习等,赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力,特别是理解、归纳和应用知识的能力。 如果将**感知智能**和**认知智能*...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
脑机接口: 结合大模型,解码速度质飞跃- 3D 生成: 迈入涌现期,距离商用更进一步- AI 生成: 绘图|视频的飞跃- 模型、数据、算力: 全方位同步发展## 智能体热潮——智能助理,会是下一个风口吗什么叫智能体,通俗来讲就是应用中的小助手,例如小度小度、天猫精灵之类,我相信很多人对此都有过体验,感受吗,那就是有点笨、有点憨。大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
建筑设施维保工单自动分类、建筑运维知识图谱的自动构建、NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围绕NLP技术的AI应用将更能提升技术赋能业务的目标的实现。
AI安全技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。 本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司... 使用机器学习如LightGBM模型、XGBoost模型等判别恶意软件的类别,还可以利用标注好的样本进行异常检测、使用关联图谱发觉欺诈的新型模式。在异常流量检测场景中,可分析原始数据包,提取数据包长度,时序等特征,使用机...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要...
