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  SPINDLE: End-to-end learning from EEG/EMG to extrapolate animal sleep scoring across experimental settings, labs and species

Miladinović, Đ., Muheim, C., Bauer, S., Spinnler, A., Noain, D., Bandarabadi, M., et al. (2019). SPINDLE: End-to-end learning from EEG/EMG to extrapolate animal sleep scoring across experimental settings, labs and species. PLoS Computational Biology, 15(4): e1006968. doi:10.1371/journal.pcbi.1006968.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Miladinović, Đ.1, Autor           
Muheim, C.2, Autor
Bauer, S.1, Autor           
Spinnler, A.2, Autor
Noain, D.2, Autor
Bandarabadi, M.2, Autor
Gallusser, B.2, Autor
Krummenacher, G.2, Autor
Baumann, C.2, Autor
Adamantidis, A.2, Autor
Brown, S. A.2, Autor
Buhmann, J. M.2, Autor
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-04-182019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 30
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Miladinovicetal29
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006968
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: PLoS Computational Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: San Francisco, CA : Public Library of Science
Seiten: - Band / Heft: 15 (4) Artikelnummer: e1006968 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1553-734X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000017180_1