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A Novel Small-Data Based Approach for Decoding Yes/No-Decisions of Locked-In Patients Using Generative Adversarial Networks

Titelangaben

Penava, Pascal ; Büttner, Ricardo:
A Novel Small-Data Based Approach for Decoding Yes/No-Decisions of Locked-In Patients Using Generative Adversarial Networks.
In: IEEE Access. Bd. 11 (2023) . - S. 118849-118864.
ISSN 2169-3536
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3326720

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
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Open Access Publizieren
Ohne Angabe

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Brain-computer-interface; decision prediction; generative adversarial networks; motor imagery tasks; electroencephalography; machine learning
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science - Univ.-Prof. Dr. Ricardo Büttner
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVIII - Wirtschaftsinformatik und Data Science
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 23 Mär 2024 22:02
Letzte Änderung: 25 Mär 2024 11:37
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/89021