HyperAI
HyperAI
الرئيسية
المنصة
الوثائق
الأخبار
الأوراق البحثية
الدروس
مجموعات البيانات
الموسوعة
SOTA
نماذج LLM
لوحة الأداء GPU
الفعاليات
البحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
البحث في الموقع...
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
المنصة
الرئيسية
SOTA
الاستجابة الكهربائية المحتملة داخل الجلسة
Within Session Erp On Braininvaders2013A
Within Session Erp On Braininvaders2013A
المقاييس
AUC-ROC
CO2 Emission (g)
training time (s)
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
Columns
اسم النموذج
AUC-ROC
CO2 Emission (g)
training time (s)
Paper Title
XDAWNCov + TS + SVM
92.71220376712328
0.005985859813698631
1.2172368082191782
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
XDAWNCov + MDM
90.96501701369863
0.001490637705479452
0.30659427246575344
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
EEGITNet
90.01125384931507
-
16.593567684931507
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
EEGNeX
88.61672143835617
-
25.649349828767125
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
EEGNet-8,2
85.40249767123287
-
13.898916060273972
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
ERPCov(svd_n=4) + MDM
82.06941052054795
0.002071112097260274
0.22355115438356163
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
ERPCov + MDM
80.58733515068494
0.005112474912328768
1.0407688483561643
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
XDAWN + LDA
76.74075019178083
0.0024966474219178083
0.5100849124657535
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
ShallowConvNet
74.50491942465753
-
9.185006005479453
The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark
0 of 9 row(s) selected.
Previous
Next
Within Session Erp On Braininvaders2013A | SOTA | HyperAI