本文提出了级联和并行卷积循环神经网络，用于学习 EEG 数据流的组合时空表示。实验证明该方法在准确性方面具有高达98.3%的优势，相对于基线方法和大多数最新的深度学习EEG识别模型，准确率提升18%。
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