Azure Machine Learning tools efficiency in the electroencephalographic signal P300 standard and target responses classification.
Opis bibliograficzny
Azure Machine Learning tools efficiency in the electroencephalographic signal P300 standard and target responses classification. [AUT. KORESP.] GRZEGORZ M. WÓJCIK, [AUT.] ANDRZEJ KAWIAK, ŁUKASZ KWAŚNIEWICZ, PIOTR SCHNEIDER, JOLANTA MASIAK. Bio-Algorithms and Med-Syst. [online] 2019 vol. 15 nr 3 [art. nr] 20190031, [b. pag.], bibliogr. poz. 35, [przeglądany 3 października 2019]. Dostępny w: https://doi.org/10.1515/bams-2019-0031. DOI: 10.1515/bams-2019-0031
Skopiowane!
Szczegóły publikacji
Źródło:
Bio-Algorithms and Med-Systems [online] 2019 vol. 15 nr 3, [art. nr] 20190031, [b. pag.], bibliogr. poz. 35.
Rok:2019
Język:angielski
Charakter formalny:Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN:Praca Oryginalna
Linki zewnętrzne
PBN
5ebff5b4ad49b31ccec2769b
DOI
10.1515/bams-2019-0031
Strona WWW
https://www.degruyter.com/view/j/bams.2…
Identyfikatory
BPP ID: (27, 90589) wydawnictwo ciągłe #90589
Metryki
20,00
Punkty MNiSW/MEiN
0
Impact Factor
8,00
Punktacja wewnętrzna
Eksport cytowania
Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.
Informacje dodatkowe
| Zewnętrzna baza danych: | Web of Science Scopus |
|---|---|
| Rekord utworzony: | 3 października 2019 13:39 |
| Ostatnia aktualizacja: | 22 kwietnia 2022 08:23 |
Punkty i sloty autorów
| Autor | Dyscyplina | PkD / PkDAut | Slot |
|---|---|---|---|
| Masiak Jolanta (Przychoda), prof. dr hab. n. med. i n. o zdr. | nauki medyczne | 4,0000 | 0,2000 |
Punkty i sloty dyscyplin
| Dyscyplina | PkD / PkDAut | Slot |
|---|---|---|
| nauki medyczne | 4,0000 | 0,2000 |