Deep comparisons of Neural Networks from the EEGNet family

Most of the Brain-Computer Interface (BCI) publications, which propose artificial neural networks for Motor Imagery (MI) Electroencephalography (EEG) signal classification, are presented using one of the BCI Competition datasets. However, these databases contain MI EEG data from less than or equal to 10 subjects . In addition, these algorithms usually include only bandpass filtering to reduce noise and increase signal quality. In this article, we compared 5 well-known neural networks (Shallow ConvNet, Deep ConvNet, EEGNet, EEGNet Fusion, MI-EEGNet) using open-access databases with many subjects next to the BCI Competition 4 2a dataset to acquire statistically significant results. We removed artifacts from the EEG using the FASTER algorithm as a signal processing step. Moreover, we investigated whether transfer learning can further improve the classification results on artifact filtered data. We aimed to rank the neural networks; therefore, next to the classification accuracy, we introduced two additional metrics: the accuracy improvement from chance level and the effect of transfer learning. The former can be used with different class-numbered databases, while the latter can highlight neural networks with sufficient generalization abilities. Our metrics showed that the researchers should not avoid Shallow ConvNet and Deep ConvNet because they can perform better than the later published ones from the EEGNet family

Kalauz az emberbaráti oktatás és nevelés terén 10 (1896) 01-02

Kalauz 10. évfolyam, 1-2. szám Budapest, 1896. október-november. A testi és szellemi fogyatkozásban szenvedőket gyámolító országos egyesület hivatalos közlönye. A folyóirat 1887-1896 között "Kalauz a siketnémák oktatása és nevelése terén” címen jelent meg

Szén nanocső jellegű nanoszerkezetek előállítása, módosítása és jellemzése fizikai, kémiai és szimulációs módszerekre alapozva = Production, modification and characterization by physical, chemical and computer simulation of carbon nanotube type nanostructures

Kimutattuk, hogy a nem-hatszöges (n-H) gyűrűket is tartalmazó szén nanoszerkezetek (Y-elágazás, hengerspirálok, stb.) növekedését az n-H gyűrűk beépülésének mikéntje határozza meg, új modellt javasoltunk hengerspirálok szerkezetére. Elsőként készítettünk Si3N4/szén nanocső kompozitokat és megmutattuk, hogy megfelelő szinterelési paraméterek alkalmazásával megőrizhetők az elektromosan vezetővé tett mátrix jó tulajdonságai. Új nanocső növesztési módszereket dolgoztunk ki. Elsőként bizonyítottuk, hogy az ionos besugárzás nyomán a szén nanocsöveken, valóban a szimulációknak megfelelő topográfiai alakzatok jelennek meg. Elméleti modellt adtunk a hibák környezetében azt STM felvételeken megfigyelhető szuperstruktúrák eredetére. Megmutattuk, hogy a funkcionalizálás módjától függően a funkciós csoportok szigetszerűen, vagy folytonoshelyezkednek el. A funkciós csoportok megváltoztatják a nanocsövek válaszjelét a környezetben jelenlévő gázokra/gőzökre. Sikeresen fejlesztettünk elméleti módszereket a gyengén kölcsönható nagy atomszámú rendszerek leírására és elsőkként vizsgáltuk sok szén nanocsöből felépülő kötegekben a csövek egymással való kölcsönhatását. Első elvekre illetve sűrűségfunkcionál módszerre alapozva vizsgáltuk a duplafalú szén nanocsövek, illetve a nanocsőben elhelyezkedő szénláncok tulajdonságait. A sajátfejlesztésű hullámcsomagdinamikai módszerünkkel elsőkként vizsgáltuk az elektronhullámok terjedését szén nanocső Y elágazásokban. | We showed that the growth of carbon nanostructures containing non-hexagonal (n-H) rings (Y-branches, coils etc.) is determined by the incorporation of the n-H rings, we proposed a new model for the structure of regularly coiled carbon nanotubes. We prepared the first Si3N4/carbon nanotube composites and we showed the under proper sintering conditions the composite can be made conductive while keeping the remarkable properties of the matrix. We developed new growth methods for carbon nanotubes. We showed for the first time that ion irradiation of carbon nanotubes indeed creates the features predicted by simulations. We proposed a theoretical description of the superstructures observed in STM in the vicinity of the defects. Depending on the way in which the functionalization is done, the functional groups appear on the nanotubes in an island-like or a continuous fashion. Their presence influences the response of the carbon nanotubes to the gases/vapors present in the atmosphere. We developed successfully theoretical tools for the description of weakly interacting large system and investigated for the first time the interaction of tubes in carbon nanotube bundles containing many tubes. Based on first principle and density functional calculations we investigated the double wall carbon nanotubes and linear carbon chains located inside a SWCNT. Using our own wave packet dynamical software we investigated the propagation of electronic waves in carbon nanotube Y junctions