线下引流类直播SOP（全流程策划+执行）

1、复盘会-流程规范 2、工作量评估方法 3、公开CodeReview-流程规范 4、故障处理-流程规范 5、故障告警响应-流程规范 6、开发团队-跨模块开发流程标准 7、脑爆会-流程规范 8、任务分配方法 9、日常CodeReview 10、胜利会-流程规范 11、项目信息同步会 12、项目站会SOP

已知差异脑区MNI坐标，如何将MNI坐标转化为AAL分区和布罗得曼分区Brodmann area名称

互联网大厂面试题(第2季) 脑图。包括JUC多线程并发、JVM和GC等目前大厂笔试中会考、面试中会问、工作中会用的高频难点

脑电信号处理常用的算法，包括优化后的CCA，PCCA，MCCA，WCCA，SVM

matlab脑部代码Matlab实现，可去除头部CT和CTA图像的头骨。 引用这个项目 如果您在工作中使用此代码，请： @article {NAJM20191，标题=“使用形状优化的凸优化从头部CT和CTA图像中自动提取大脑”，期刊=“生物医学中的计算机方法和程序”，卷=“ 176”，页=“ 1-8”，年=“ 2019”，issn =“ 0169-2607”，doi =“”，url =“”} @article {qiu2014prostate，title = {前列腺分割：使用3-D TRUS和MR图像的具有轴向对称性的有效凸优化方法}，作者= {邱，吴和元，景和Ukwatta，伊兰加和太阳，岳和拉杰尔， Martin和Fenster，Aaron}，期刊= {IEEE医学影像交易}，卷= {33}，数字= {4}，页数= {947--960}，年份= {2014}，出版商= {IEEE}}

对脑电信号进行5层小波包分解，提取相应的节律波

关于BCI的中文书籍，系统介绍了一个软件BCI2000可以用来开发eeg相关的应用

matlab图像分割肿瘤代码脑肿瘤检测使用图像处理 使用MATLAB从MRI图像中提取脑肿瘤 介绍 医学领域一直是必不可少的，在医学领域中的发展是改善人类的基本必要。医学图像处理是当今最具挑战性和新兴的领域。 MRI图像的处理是该领域的一部分。 鉴定肿瘤是一个不断上升的问题，因为受肿瘤影响的人们有所增加，这种上升是由从习惯到污染的许多因素引起的。 定位肿瘤一直是一个难题，因为这需要大量的人体解剖学经验，而这需要大量的时间。 该项目描述了从患者中检测和提取脑肿瘤的拟议策略。 MRI扫描大脑的图像。 该方法结合了分割和形态学运算，这是图像处理的基本概念。 使用MATLAB软件可以从大脑的MRI扫描图像中检测和提取肿瘤。 我们首先要集中精力创建一个程序，该程序需要很少的处理时间来获得结果。 执行代码 在matlab中打开代码 更改每个输入图像的目录 图片5的示例I = imread（'C：\ Users \ Naren Adithya \ Desktop \ 5.jpg'）; 运行代码

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。