CRCC: Contrast-Based Robust Cross-Subject and Cross-Site Representation Learning for EEG
CRCC: 基于对比的跨受试者和跨站点表示学习
机构 * Tsinghua Laboratory of Brain（清华大学脑科学实验室） ； School of Biomedical Engineering, Tsinghua University（清华大学生物医学工程学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Weixian College, Tsinghua University（清华大学魏先学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts（北京邮电大学人工智能学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（技术，西北工业大学，西安，中国） ； Beijing Huilongguan Hospital, Capital Medical University（北京回龙观医院，首都医科大学） ； Peking University Huilongguan Clinical Medical School（北京大学回龙观临床医学院）
专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(title,abstract)；neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 CRCC通过对比学习和对抗优化提升跨站点EEG表示学习的泛化能力，实现10.7个百分点的准确率提升。
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