Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Brain-Computer Interface de M G Sumithra

Brain-Computer Interface

Editat de M G Sumithra, Rajesh Kumar Dhanaraj, Mariofanna Milanova, Balamurugan Balusamy, Chandran Venkatesan
en Limba Engleză Hardback – 14 mar 2023

Analizăm în această lucrare metodologia avansată de procesare a datelor neurale, punând accent pe arhitecturi complexe de deep learning precum rețelele neuronale convoluționale (CNN), rețelele recurente (RNN) și rețelele generative antagoniste (GAN). Considerăm că trecerea de la algoritmii convenționali de machine learning la aceste modele de profunzime reprezintă soluția tehnică pentru provocările actuale legate de precizia clasificării și performanța în timp real a interfețelor creier-calculator (BCI). Structura volumului subliniază modul în care aceste tipare de design algoritmic pot fi implementate pentru a crea canale de comunicare robuste între creier și mediul extern, oferind o perspectivă tehnică asupra procesării semnalelor și a viziunii computerizate. Descoperim aici o abordare aplicată a sistemelor de control destinate pacienților cu mobilitate zero, dar și extinderea tehnologiei către domenii precum monitorizarea stării mentale și neuro-marketing. Dacă Artificial Intelligence Applications for Brain–Computer Interfaces v-a oferit cadrul teoretic și o privire de ansamblu asupra semnalelor multimodale, această carte, publicată de Wiley, oferă instrumentele practice și arhitecturile specifice necesare inginerilor și cercetătorilor pentru a depăși barierele actuale ale implementării comerciale. Ritmul expunerii este unul tehnic, axat pe eficiența algoritmilor și pe capacitatea de integrare a acestora în sisteme de asistență medicală și tehnologii informaționale de ultimă oră.

Citește tot Restrânge

Preț: 104170 lei

Preț vechi: 130213 lei
-20%

Puncte Express: 1563

Carte disponibilă

Livrare economică 20 mai-03 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781119857204
ISBN-10: 1119857201
Pagini: 320
Dimensiuni: 158 x 236 x 22 mm
Greutate: 0.66 kg
Ediția:1
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această resursă inginerilor software și cercetătorilor în neuroștiințe care doresc să stăpânească implementarea algoritmilor de deep learning în sistemele BCI. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care CNN și RNN pot transforma semnalele brute în comenzi digitale precise, oferind soluții concrete pentru pacienții cu dizabilități motorii severe.

Descriere

BRAIN-COMPUTER INTERFACE It covers all the research prospects and recent advancements in the brain-computer interface using deep learning. The brain-computer interface (BCI) is an emerging technology that is developing to be more functional in practice. The aim is to establish, through experiences with electronic devices, a communication channel bridging the human neural networks within the brain to the external world. For example, creating communication or control applications for locked-in patients who have no control over their bodies will be one such use. Recently, from communication to marketing, recovery, care, mental state monitoring, and entertainment, the possible application areas have been expanding. Machine learning algorithms have advanced BCI technology in the last few decades, and in the sense of classification accuracy, performance standards have been greatly improved. For BCI to be effective in the real world, however, some problems remain to be solved. Research focusing on deep learning is anticipated to bring solutions in this regard. Deep learning has been applied in various fields such as computer vision and natural language processing, along with BCI growth, outperforming conventional approaches to machine learning. As a result, a significant number of researchers have shown interest in deep learning in engineering, technology, and other industries; convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), and generative adversarial network (GAN). Audience Researchers and industrialists working in brain-computer interface, deep learning, machine learning, medical image processing, data scientists and analysts, machine learning engineers, electrical engineering, and information technologists.