自动睡眠分期

该存储库包含了Matlab小实验源代码，通过深度转移学习实现更精准的自动睡眠分期。手稿中提供了源代码、预训练模型以及实验设置。2020年8月，IEEE生物医学工程学期刊（TBME）发表了相关研究。数据准备方面，使用SeqSleepNet进行SleepEDF-SC数据的处理，生成的.mat文件存储在mat/目录下。网络训练使用生成的SleepEDF-SC文件列表，存储在tf_data/目录中。SleepEDF-ST数据的准备通过preprare_data_sleepedf_st.m脚本完成，生成的.mat文件同样存储在ma...

想要睡眠信号数据？这个项目挺有意思，运用了数据挖掘和机器学习技术，SharpWaves 电信号，准确地进行睡眠分期。Python 在这里做了不少工作，从数据预到特征工程，再到模型训练和评估。对于睡眠研究人员来说，能用这个技术来识别清醒、浅睡、深睡、快速眼动等不同的睡眠阶段，更好地了解人体健康。如果你对生物信号感兴趣，这个项目的实践案例简直不容错过。你可以用它来提升你在数据和机器学习方面的技能，还能学到如何这些复杂的生物医学信号。 如果你对这种项目有兴趣，可以参考其中的算法和流程，自己动手做做看，也能提高你对机器学习和数据挖掘的理解，运用到其他领域哦。

期权代码看多了？换换脑子看看睡眠阶段分类的项目也挺有意思的。MultitaskSleepNet是个基于 CNN 的多任务学习框架，用来做自动睡眠阶段划分，支持两个常见的睡眠数据集：SleepEDF和MASS。嗯，代码是Matlab写的，结构还挺清晰。 项目里还贴心附了个 Matlab 脚本，用来直接下载 SleepEDF 扩展数据集。想复现论文里的实验？把数据拉下来，改下路径就能跑。[database]/data_processing/目录是你要注意的地方，脚本全在那里。 如果你想搞清楚 CNN 怎么做时间序列标签预测、分类又不想陷入 TensorFlow 或 PyTorch 的学习曲线，那这

研究目的：对我国授权发明专利类改善睡眠保健食品进行分析，为保健食品研发提供参考数据。研究方法：利用专利数据库检索相关专利数据，统计分析专利数量、申请人、技术领域等指标。研究结果：截至2023年，我国共授权改善睡眠保健食品发明专利103件，主要申请人为高校和企业，技术领域集中在食品营养和中药领域。研究结论：我国改善睡眠保健食品专利技术发展迅速，存在一定创新潜力。

使用Matlab进行开发，以计算不同利息的分期偿还计划表，并可选择保存和绘制已付利息和未付余额等变量。

随着技术进步，遗传算法和长短期记忆网络已经能够自动生成音乐旋律。这段代码使用ABC符号语言生成旋律，并且LSTM网络作为遗传算法的目标函数。详细信息请访问abcnnotation.com。我们的研究论文《使用交互式进化算法生成音乐》详细介绍了这一过程。

sqlldr自动创建控制文件并将数据导入表中，实现全自动备份功能。

这个脚本是一个用于自动备份 MongoDB 的 shell 脚本。它可以定期备份数据库，并提供灵活的配置选项，例如备份频率和保留策略。

Oracle自动备份工具，支持中英文两种语言，当前版本为 1.0.0.25。

这是一个MySQL自动备份脚本，采用shell语言编写，上传后授权执行，增加定时器后每天自动执行备份，并定期删除30天前的备份文件。