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大脑大型模型中以 Tremendous 脑电图数据为基础学习通用表达
当前的基于脑电图 (EEG) 的深度学习模型通常针对特定的数据集和脑 - 计算机交互 (BCI) 应用而设计，限制了模型的规模，从而降低了其感知能力和泛化能力。最近，大型语言模型 (LLMs) 在文本处理方面取得了前所未有的成功，激发了我们
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a month ago
通过联邦学习聚合内在信息以提升脑机接口性能
通过使用分层个性化的联邦学习框架，本研究提出了一种解决脑机接口领域缺乏多样数据的问题的综合方法，能够提升脑电图（EEG）解码的分类性能并充分利用来自不同设备的数据集之间的知识共享，为解决该问题提供了全新的端到端解决方案。
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a year ago
步态脑电噪声去除方法调查
该研究综述了超过 100 篇研究论文，讨论了识别和消除步态脑电信号中的噪声的技术，发现步态脑电数据的图案识别技术受不同条件下的影响，需要通过有效的模式识别技术区分噪声和其他条件下的步态脑电数据。
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a year ago
利用卷积神经网络近似计算 EEG 数据的 DTW
提出了一种快速且可微分的 DTW 近似算法，分别采用学习嵌入和回归直接预测 DTW 输出的两种结构，可用于时间序列检索和 EEG 数据集生成模型的端到端学习。
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a year ago
BENDR：使用变压器和对比自监督学习任务从海量脑电数据中学习
本文着眼于通过自我监督学习和适应语言建模技术来发展基于深度神经网络的脑电建模技术，建立起一个单一的预训练模型，用于建模不同硬件、不同受试者和不同任务的全新脑电图序列记录，从而取得较好的脑机接口和脑电分类性能。
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3 years ago
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