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2023年4月17日,《Schizophrenia Bulletin》期刊在线发表题为《Spatial and temporal abnormalities of spontaneous fixational saccades and their correlates with positive and cognitive symptoms in schizophrenia》研究论文。该研究由中国...
2023年4月17日,《Schizophrenia Bulletin》期刊在线发表题为《Spatial and temporal abnormalities of spontaneous fixational saccades and their correlates with positive and cognitive symptoms in schizophrenia》研究论文。该研究由中国...
心理健康状态对个体的身体健康、个人成就和主观幸福感有很大的影响。除量表方法外,目前已有很多研究者提出可以使用行为数据建立机器学习模型来自动识别个体的心理健康状态。但是,目前多数研究都致力于识别某一种心理疾病的存在或程度,在一些非专业诊断的场景(如自我检测或大规模监测),识别个体全面的心理健康症状或许更有帮助。已有多项研究表明,个体行为(如面部活动)受到其心理健康状态影响,患有不同心理疾病的个体所表...
The ActivityNet Large Scale Activity Recognition Challenge is a half-day workshop to be held on July 26 in conjuction with CVPR 2017, in Honolulu, Hawaii. In this workshop, we want to stimulate the co...
针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用...

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