Wyszukiwarka
ISSN:
0739-5175
Punkty Ministerialne: Pomoc
| Rok | Punkty | Lista |
|---|---|---|
| Rok 2024 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego 2024 |
| Rok | Punkty | Lista |
|---|---|---|
| 2024 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego 2024 |
| 2023 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego 2023 |
| 2022 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego (2019-2022) |
| 2021 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego (2019-2022) |
| 2020 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego (2019-2022) |
| 2019 | 5 | Czasopisma spoza wykazu ministerialnego (2019-2022) |
| 2018 | 50 | A |
| 2017 | 50 | A |
| 2014 | 10 | B |
| 2013 | 50 | A |
| 2012 | 30 | A |
| 2011 | 30 | A |
| 2010 | 27 | A |
Punkty CiteScore:
| Rok | Punkty |
|---|---|
| Rok 2022 | 0 |
| Rok | Punkty |
|---|---|
| 2022 | 0 |
Impact Factor:
Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma
Prace opublikowane w tym czasopiśmie
Filtry
wszystkich: 1
Katalog Czasopism
Rok 2019
-
A Computationally Efficient Model for Predicting Successful Memory Encoding Using Machine-Learning-based EEG Channel Selection
PublikacjaComputational cost is an important consideration for memory encoding prediction models that use data from dozens of implanted electrodes. We propose a method to reduce computational expense by selecting a subset of all the electrodes to build the prediction model. The electrodes were selected based on their likelihood of measuring brain activity useful for predicting memory encoding better than chance (in terms of AUC). A logistic...
wyświetlono 167 razy