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科学与医疗

脑机接口 / BCI

脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。

今日/当前日期收录 3 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO
2606.18816 2026-06-18 cs.HC cs.AI cs.ET 新提交 专题 95

SwitchBraidNet: Quantisation-Aware Lightweight Architecture for Hybrid Brain-Computer Interface

SwitchBraidNet: 面向混合脑机接口的量化感知轻量级架构

Gourav Siddhad, Yogesh Kumar Meena

专题命中 EEG解码 :混合BCI架构,解码MI和SSVEP信号

AI总结 提出SwitchBraidNet紧凑型EEG分类架构,采用双路径时间辫、自适应挤压激励空间开关和对数方差读出层,通过量化感知训练在OpenBMI数据集上实现高精度低功耗混合脑机接口解码,INT8模型仅3.03 KB。

Comments 6 pages, 5 figures, Preprint accepted at IEEE SMC 2026

2606.19312 2026-06-18 cs.PL 新提交 专题 75

QDSV: A Semantic Problem Representation and Multi-Backend Execution Framework for Quantum-Oriented Computation

QDSV:面向量子计算的语义问题表示与多后端执行框架

Jaime Alexander Jimenez Lozano, Sebastian Jimenez Giraldo

专题命中 EEG解码 :量子计算框架用于EEG分类

AI总结 提出QDSV框架,通过语义表示分离问题规范与后端实现,支持非电路形式的执行模式,并在EEG分类案例中验证了跨模拟器和硬件的稳定执行。

Comments 12 pages, 1 figure, 6 tables

2606.19039 2026-06-18 cs.NE cs.LG cs.SD 新提交 专题 60

Adaptive Speech-to-Spike Encoding for Spiking Neural Networks

自适应语音到脉冲编码用于脉冲神经网络

Taharim Rahman Anon, Jakaria Islam Emon

专题命中 EEG解码 :语音到脉冲编码,SNN,但非直接BCI。

AI总结 提出一种可学习的残差语音到脉冲编码器,与R-LIF骨干网络联合训练,在GSC-v2上达94.97%准确率,参数高效且学习任务对齐的脉冲表示。

Comments Accepted at Interspeech 2026. This version is a preprint