基于集成深度学习方法的跨被试EEG特征情感识别

该研究使用脑电(EEG)信号经过处理得到的数据集DEAP和HCI,利用微分熵作为特征提取的工具,基于传统机器学习算法,集成学习中的梯度提升树、Xgboost、Adaboost、随机森林算法,以及深度神经网络、卷积神经网络与GoogLeNet实现跨被试的EEG特征情感识别任务,并比较各方法应用于EEG情感分析时的结果差异。比较平均准确率,结果表明深度学习方法取得了不错的成绩,三个深度模型对两个数据集的valence平均准确率达到0.5956和0.6307之间,arousal达到0.6062和0.6774之间,显著优于机器学习算法与集成学习模型取得的结果。

基于深度学习的初中物理教学设计研究——以“运动的相对性”为例

本文主要以基于深度学习的初中物理教学设计研究为重点进行阐述,首先分析基于深度学习的初中物理教学设计的意义,其次介绍深度学习理念下“运动的相对性”的教材研究,最后从布设问题情境,激发学生对物体运动状态的认知、设计教学活动,研究物体的运动状态、深入研究,挖掘运动和静止相对性的本质、教学设计总结,调整教学进度几个方面深入说明并探讨深度学习理念下“运动的相对性”的教学设计思路,最后阐述深度学习指导下初中物理教学设计的关键点,不断强化物理教学设计的运作效率,旨意在为相关研究提供参考资料。

气泡混合轻质土在中山市北外环道路环境综合整治工程桥头引道软土路基中的应用

近年来，随着建筑桥梁技术的发展，轻质泡沫混凝土路桥填筑技术得到了广泛的运用。本文对中山市北外环道路环境综合整治工程桥头引道软土路基换填进气泡混合轻质土专项技术进行了研究，并提出了具体的方案。

我的篮球故事

“这个班篮球打得最好的是陈小草。”体育老师这样评价我。妈妈说我跑得快，没有足月就出生了，又瘦又小，起个什么名字呢？爸爸叹了一口气说：“小草的生命力极强，就叫小草吧。”小学时，我羡慕“小胖墩”长得多帅啊!再看看自己像“豆芽”。可能体弱就会多病吧，一生病自己痛苦，父母受累，还要医药费，更麻烦的是经常缺课导致学习成绩不好。毕业后看着那些成绩好的同学去县城学校上中学了，我心里真不是滋味。

我的篮球故事

扣题 开头写法—扣题提示写什么：“这个班打篮球打得最好的，就是陈小草了。”体育老师这样评价我。 中间写法——承头顺写详重点：妈妈说我跑得快，没有足月就出生了，又瘦又小，起个什么名字呢？爸爸叹了一口气说：“小草的生命力极强，就叫小草吧。”