IM & IS 2003 Scoring System

为了准备即将到来的课程答辩,我们开发了一套新的系统,并计划于周六下午6:00进行测试。该系统采用Google风格的设计,主要模块包括个人资料、登录及FAQ等。我们诚邀大家参与测试,帮助我们发现并解决问题。

做了几个模块,有点郁闷了。

要是做这个前,能够去看看现场,可能我也没那么郁闷....

先睹为快:
          http://www.iswpi.com/scoringsystem/

界面大量参考Google风格,一看便知晓。

系统将于周六下午6:00开始测试。希望大家踊跃报名,参与测试,为我们课程答辩做好前期准备工作。

主要测试模块是个人资料,登录,FAQ等。

到时候,我们将有详细的测试文档说明。联系人:LiuQin [ liuqin@swpu.edu.cn ]

测试完了,去看世界杯。

(待继续更新.....)

由于没有提供关于“Multi - Level Interpretable Sleep Stage Scoring System with Experts' Knowledge Infused into Deep Network Architecture”的直接参考内容,下面基于一般的专业知识进行介绍。 将专家知识融入深度网络架构的多层次可解释睡眠阶段评分系统是一种创新的睡眠阶段分析方法。传统的睡眠阶段评分主要依赖专家人工分析脑电(EEG)、眼电(EOG)、肌电(EMG)等多导睡眠监测(PSG)信号,这种方法不仅耗时费力,而且存在一定的主观性。而深度网络架构在处理复杂信号方面具有强大的能力,但通常缺乏可解释性。 该系统的核心优势在于结合了专家知识和深度网络的优势。通过将专家在睡眠阶段分类中的规则、经验等知识融入到深度网络的设计中,使得网络能够更好地捕捉睡眠信号的特征,提高睡眠阶段评分的准确性和可靠性。多层次可解释性则体现在系统从不同层次对睡眠阶段进行分析和解释,例如在信号特征提取层、特征融合层、分类决策层等都可以提供可解释的信息,帮助医生和研究人员理解模型的决策过程。 在技术实现上,可能会采用迁移学习的方法,将专家知识以预训练模型或者特征约束的形式融入到深度网络中。同时,使用注意力机制等技术来突出关键的信号特征,增强模型的可解释性。 例如,在一个简单的代码示例中,假设使用Python和深度学习框架PyTorch构建这样的系统: ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的深度网络模型 class SleepStageScoringModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(SleepStageScoringModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out # 假设输入信号维度、隐藏层维度和睡眠阶段类别数 input_size = 100 hidden_size = 50 num_classes = 5 model = SleepStageScoringModel(input_size, hidden_size, num_classes) ```
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