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脑电情绪识别 HSE计算机科学学生项目 作者：Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina 脑电信号的准确分类可以为医学研究提供解决方案，以在早期阶段检测异常脑部行为以对其进行威胁。 在这项研究中，我们从另一个角度来看这个任务-情绪识别。 我们设计了卷积神经网络和递归神经网络的联合，使用自动编码器来压缩数据的高维数。 当前项目包括EEG数据处理，并使用AutoEncoder + CNN + RNN进行卷积 前处理 伪影-这是所有非脑源记录的活动的术语。 伪影可分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位的虹膜，例如，身体）和外部生理伪影（例如，技术设备的北极）。 为了提取脑电图观察的最重要特征，必须进行预处理。 为了进行数据处理和可视化， 选择了用于人类神经生理数据（包括EEG）的开源Python软件。 在这一领域，有两种主要的最新方法可以处理EEG信号：小波变换和

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Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels (CVPR-2020) paper: 非官方实现代码 Pytorch!!!Pytorch!!!Pytorch!!! Dynamic 3d/2d convolution and some models' accuracy. 2020/8/30 Basic dynamic 2d and 3d convolution done. Next:some basic models and accuracy rate. 代码实现的原理 如果遇到一些问题，可先查看Issue里面的一些修改。 dy_vgg11:0.9033 raw_vgg11:0.8929

Image_Convolution_CUDA CUDA中的2D图像卷积通过使用共享和恒定内存进行。