SSVEP-BCI研究
作为Ridgefield高中专业研究计划的一部分，我研究了脑机接口领域并进行了实验。 在老Dominion大学（现移居至弗吉尼亚联邦大学）的Dean Krusienski博士及其博士生的指导下，我使用脑电图（EEG）测量了人体稳态视觉诱发电位（SSVEP）。 SSVEP是通过向对象提供闪烁的棋盘图像而生成的，可以潜在地用于帮助残疾患者与环境互动而不动。
摘要：
自从基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）发明以来，主要的挑战是提高准确性和信号识别能力。 尽管SSVEP在具有最小BCI暴露的受试者中表现出很高的准确率，但要保证日常使用的可靠性，BCI必须达
2021-09-15 13:45:48
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python 分析对比不同的excel表格数据 不同的地方高亮显示
2021-09-14 16:10:57
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问题描述
在语义连贯的句子中去掉一个词语，形成空格，要求在给出的对应备选答案中，系统
自动选出一个最佳的答案，使语句恢复完整。
相关语料
1、 train_data文件夹：
1.常老师提供的522个txt格式的文件
2.从
一共有811个训练文本
2、 test_data文件夹:
1、 Development_set：
一份含有 240 句话的语料及答案
2、 test_set：
一份含有 800 句话的测试语料，每句话有一个空格和 5 个备选答案
3、 middle_data文件夹：
存放数据预处理后的文本文件，方便进行后续训练
4、 model文件夹：
存放模型
5、data_preprocess.py
进行数据预处理
6、train_model.py
模型训练
7、test_data_score.py
输出测试集的准确率和输出结果文件
评测方法
准确率＝正确填空句子的个数/全部句子的
2021-09-14 09:40:43
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学生成绩课程表结构和数据
CREATE TABLE `course` (
`Cno` varchar(10) DEFAULT NULL,
`Cname` varchar(10) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL,
`Tno` varchar(10) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
2021-09-10 21:08:20
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优秀的软件测试顾问讲述了在真正的测试自动化基础设施设计和实施中能够做的和不能做的工作——还有一些实际的建议告诉读者现今最流行的自动化测试方法所能完成的和不能完成的I作,其内容涵盖:
设定现实的预期:了解何时进行自动化与什么可以进行自动化对自动化测试进行计划
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2021-09-10 19:06:45
5.72MB
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