mtmt
Magyar Tudományos Művek Tára
Előző oldal
Összesen 1 elem 1 oldalon, 1 listázva, a(z) 1. oldal megjelenítve.
Következő oldal
Átlépés a keresőbe
In English
Megjelenítési opciók
Nyelv információ
Absztrakt
Típus információ
Megjegyzés
Státusz információ
Linkek
Csak független idézők
Idézők
Nincs
Szám
Rövid
Részletes
Teljes
Rendezés
-
Megjelenés éve
Első szerző
Cím
Első oldal v. cikkazonosító
Létrehozás dátuma
Nyilvános idézők összesen
Nyilvános idéző+említés összesen
Státusz
Típus
Besorolás
Jelleg
OA típus
MTMT azonosító
Folyóirat
Nyelv
▼
▲
-
Megjelenés éve
Első szerző
Cím
Első oldal v. cikkazonosító
Létrehozás dátuma
Nyilvános idézők összesen
Nyilvános idéző+említés összesen
Státusz
Típus
Besorolás
Jelleg
OA típus
MTMT azonosító
Folyóirat
Nyelv
▼
▲
-
Megjelenés éve
Első szerző
Cím
Első oldal v. cikkazonosító
Létrehozás dátuma
Nyilvános idézők összesen
Nyilvános idéző+említés összesen
Státusz
Típus
Besorolás
Jelleg
OA típus
MTMT azonosító
Folyóirat
Nyelv
▼
▲
Találatok
10
20
50
100
1000
5000
Mód váltás:
XML
JSON
Lista exportálása:
Irodalomjegyzékként
RIS
BIBTEX
1.
Fadel, Ward
;
Köllőd, Csaba Márton
;
Wahdow, Moutz
;
Ibrahim, Yahya
;
Ulbert, István
Multi-Class Classification of Motor Imagery EEG Signals Using Image-Based Deep Recurrent Convolutional Neural Network
In: Institute of Electrical and Electronics Engineers Incorporated, (IEEE) (szerk.)
2020 8th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI)
Piscataway (NJ), Amerikai Egyesült Államok :
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
(2020)
Paper: 9061622 , 4 p.
DOI
WoS
Scopus
Egyéb URL
Zárolt
Közlemény:31318596
Admin láttamozott
Forrás
Könyvrészlet (Konferenciaközlemény )
Tudományos
Nyilvános idéző összesen: 30
| Független: 27 | Függő: 3 | Nem jelölt: 0 | WoS jelölt: 20 | Scopus jelölt: 28 | WoS/Scopus jelölt: 30 | DOI jelölt: 30
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos
[31318596]
[Admin láttamozott]
Nyilvános idéző összesen: 30, Független: 27, Függő: 3, Nem jelölt: 0
2024-12-07 19:32
×
Lista exportálása irodalomjegyzékként
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
Nyomtatás
Másolás