脑机接口 / BCI

Sparse Equation Matching: A Derivative-Free Learning for General-Order Dynamical Systems

稀疏方程匹配：一种无导数学习方法用于通用阶动态系统

Jiaqiang Li, Jianbin Tan, Xueqin Wang

机构 * School of Management University of Science and Technology of China（科学技术大学管理学院） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics Duke University（杜克大学生物统计与生物信息学系） 纠错

专题命中 EEG解码 ：brain-computer interface(abstract)；EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出稀疏方程匹配方法，用于无导数学习通用阶动态系统，通过模拟和EEG数据验证其在脑连接分析中的有效性。

Assembling the Mind's Mosaic: Towards EEG Semantic Intent Decoding

拼凑心灵的拼图：迈向EEG语义意图解码

Jiahe Li, Junru Chen, Fanqi Shen, Jialan Yang, Jada Li, Zhizhang Yuan, Baowen Cheng, Meng Li, Yang Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海微系统与信息工程研究所） ； Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Center for Brain Science and Brain-Inspired Intelligence, Southern Medical University（粤港澳大湾区脑科学与脑启发智能中心，南方医科大学） ； INSIDE Institute for NeuroAI（神经AI研究所） 纠错

专题命中 语音与意图解码 ：EEG(title,abstract)；BCI(abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 本文提出SID框架和BrainMosaic模型，通过语义组合和深度学习实现EEG信号的自然语言解码，提升脑机接口的可解释性和表达能力。