脑机接口 / BCI

Enhancing Robustness of Asynchronous EEG-Based Movement Prediction using Classifier Ensembles

利用分类器集合增强基于异步EEG的运动预测的鲁棒性

Niklas Kueper, Kartik Chari, Elsa Andrea Kirchner

机构 * Robotics Innovation Center（机器人创新中心） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Institute of Medical Technology Systems（医疗技术系统研究所） ； University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用分类器集合和滑动窗口后处理技术提升异步EEG运动意图检测的鲁棒性，通过实验验证了其在在线分类中的有效性。

Exploring Similarity between Neural and LLM Trajectories in Language Processing

探索神经与大语言模型在语言处理中的相似性

Xin Xiao, Kaiwen Wei, Jiang Zhong, Xuekai Wei, Mingliang Zhou

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 本研究通过比较LLMs与人类大脑在语言处理中的轨迹相似性，揭示了语义整合机制和实时处理动态的差异。

Ultra-sensitive graphene-based electro-optic sensors for optically-multiplexed neural recording

超灵敏的基于石墨烯的光电传感器用于光乘复神经记录

Zabir Ahmed, Xiang Li, Kanika Sarna, Harshvardhan Gupta, Vishal Jain, Maysamreza Chamanzar

专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)；neural interface(abstract)

AI总结 该研究提出了一种基于石墨烯的光电传感器，通过光复用技术实现高灵敏度的神经信号记录，展示了在小鼠脑组织中检测到25μV的神经信号，并实现了单波导上10个传感器的复用记录。

Driver-Intention Prediction with Deep Learning: Real-Time Brain-to-Vehicle Communication

基于深度学习的驾驶员意图预测：实时脑机通信

Niloufar Alavi, Swati Shah, Rezvan Alamian, Stefan Goetz

专题命中 语音与意图解码 ：brain-computer interface(abstract)；EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.HC

AI总结 本研究利用深度学习通过EEG信号预测驾驶员意图，实现实时脑机通信，准确率达83.7%。

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