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基于手写的自动化评估与评分手性程度：一项初步研究
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内容提要
本研究解决了手偏好和手性程度（DoH）之间经常混淆的问题，通过首次使用主导和非主导手写特征对43名受试者的DoH进行评估。研究指出，基于卷积神经网络（CNN）的自动化评分方法相较于传统的问卷评估方法，具有更高的准确性（95.06%），显示出手写信号在评估手性程度中的重大潜力，应用于神经科学、心理测评和行为科学等多个领域。
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