Zobrazeno 1 - 10
of 201
pro vyhledávání: '"Yu, Zhuliang"'
Emotion decoding using Electroencephalography (EEG)-based affective brain-computer interfaces represents a significant area within the field of affective computing. In the present study, we propose a novel non-deep transfer learning method, termed as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.15615
Autor:
Dai, Gang, Zhang, Yifan, Wang, Qingfeng, Du, Qing, Yu, Zhuliang, Liu, Zhuoman, Huang, Shuangping
Training machines to synthesize diverse handwritings is an intriguing task. Recently, RNN-based methods have been proposed to generate stylized online Chinese characters. However, these methods mainly focus on capturing a person's overall writing sty
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.14736
Publikováno v:
In Energy 15 October 2024 306
Autor:
Yu, Jianli, Yu, Zhuliang
Objective. Many electroencephalogram (EEG)-based brain-computer interface (BCI) systems use a large amount of channels for higher performance, which is time-consuming to set up and inconvenient for practical applications. Finding an optimal subset of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.01749
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In this paper, we aim to recover the 3D human pose from 2D body joints of a single image. The major challenge in this task is the depth ambiguity since different 3D poses may produce similar 2D poses. Although many recent advances in this problem are
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.13466
Visual Grounding (VG) aims to locate the most relevant region in an image, based on a flexible natural language query but not a pre-defined label, thus it can be a more useful technique than object detection in practice. Most state-of-the-art methods
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.04213
Publikováno v:
In IFAC PapersOnLine 2023 56(2):6496-6503