اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله چگونه همگن‌سازی بزرگی کانال می‌تواند مدل طبقه‌بندی EEG را بهبود بخشد؟

ترجمه فارسی مقاله چگونه همگن‌سازی بزرگی کانال می‌تواند مدل طبقه‌بندی EEG را بهبود بخشد؟

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی How Homogenizing the Channel-wise Magnitude Can Enhance EEG Classification Model?
عنوان مقاله به فارسی چگونه همگن‌سازی بزرگی کانال می‌تواند مدل طبقه‌بندی EEG را بهبود بخشد؟
نویسندگان Huyen Ngo, Khoi Do, Duong Nguyen, Viet Dung Nguyen, Lan Dang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 11
دسته بندی موضوعات Signal Processing,Artificial Intelligence,Machine Learning,پردازش سیگنال , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 19 July, 2024; originally announced July 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 19 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 440,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

A significant challenge in the electroencephalogram EEG lies in the fact that current data representations involve multiple electrode signals, resulting in data redundancy and dominant lead information. However extensive research conducted on EEG classification focuses on designing model architectures without tackling the underlying issues. Otherwise, there has been a notable gap in addressing data preprocessing for EEG, leading to considerable computational overhead in Deep Learning (DL) processes. In light of these issues, we propose a simple yet effective approach for EEG data pre-processing. Our method first transforms the EEG data into an encoded image by an Inverted Channel-wise Magnitude Homogenization (ICWMH) to mitigate inter-channel biases. Next, we apply the edge detection technique on the EEG-encoded image combined with skip connection to emphasize the most significant transitions in the data while preserving structural and invariant information. By doing so, we can improve the EEG learning process efficiently without using a huge DL network. Our experimental evaluations reveal that we can significantly improve (i.e., from 2% to 5%) over current baselines.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یک چالش مهم در الکتروانسفالوگرام EEG در این واقعیت نهفته است که بازنمایی داده های فعلی شامل چندین سیگنال الکترود است که منجر به افزونگی داده ها و اطلاعات سرب غالب می شود.با این حال تحقیقات گسترده ای که در مورد طبقه بندی EEG انجام شده است ، بر طراحی معماری های مدل بدون مقابله با موضوعات اساسی متمرکز است.در غیر این صورت ، شکاف قابل توجهی در پرداختن به پیش پردازش داده ها برای EEG وجود داشته است ، که منجر به سربار محاسباتی قابل توجهی در فرآیندهای یادگیری عمیق (DL) می شود.با توجه به این موضوعات ، ما یک رویکرد ساده و در عین حال مؤثر برای پیش پردازش داده های EEG پیشنهاد می کنیم.روش ما برای اولین بار داده های EEG را به یک تصویر رمزگذاری شده توسط یک همگن سازی بزرگی کانال معکوس (ICWMH) تبدیل می کند تا تعصبات بین کانال را کاهش دهد.در مرحله بعد ، ما تکنیک تشخیص لبه را بر روی تصویر رمزگذاری شده EEG همراه با اتصال پرش اعمال می کنیم تا در ضمن حفظ اطلاعات ساختاری و ثابت ، مهمترین انتقال داده ها را تأکید کنیم.با این کار ، ما می توانیم بدون استفاده از یک شبکه بزرگ DL ، روند یادگیری EEG را به طور کارآمد بهبود بخشیم.ارزیابی های تجربی ما نشان می دهد که ما می توانیم به طور قابل توجهی (به عنوان مثال ، از 2 ٪ به 5 ٪) نسبت به خطوط فعلی بهبود یابد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.