脑机接口 / BCI

A Resource-Efficient CNN-Based EEG Auditory Attention Decoding ASIC

一种基于资源高效型CNN的EEG听觉注意力解码ASIC

Qier Ma, Richard George, Stefan Scholze, Jehn Constantin, Tobias Reichenbach, Christian Mayr

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；分类 eess.SP

AI总结 针对人工耳蜗用户的鸡尾酒会问题，提出集成量化CNN与皮尔逊相关分类器的资源高效型ASIC，采用GF22FDX工艺实现，能效高，可用于实时EEG听觉注意力解码。

Comments Accepted for presentation at the 2026 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2026)

Automating Learner Assessment: Benchmarking Machine Learning and Deep Learning Models for EEG-Based Familiarity Prediction

自动化学习者评估：基于脑电信号熟悉度预测的机器学习与深度学习模型基准测试

Isuru Nanayakkara, Thilina Halloluwa

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,summary_cn)；分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC

AI总结 本研究针对面孔、数学公式两个认知领域，测试15种ML/DL模型的EEG熟悉度预测性能，发现试次独立验证可避免高估泛化能力，确定Gamma、Beta振荡为关键生物标志物，为教育技术建立了相关基准。

Decoding silent reading from non-invasive EEG

从无创脑电图解码默读内容

Ingo Marquardt, Anthilia Alchanat, Priyanka Jain

机构 * nubrain 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,summary_cn)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 本研究以默读为替代任务，用CLIP式对比训练的卷积EEG编码器结合因果Transformer，从EEG中成功解码开放词汇单词级信息，发现解码受数据限制而非饱和。

Comments 45 pages (including 12 pages of Supplementary Material), 11 figures (including 2 in Supplementary Material)

Deep Models, Shallow Alignment: Uncovering the Granularity Mismatch in Neural Decoding

深度模型，浅层对齐：揭示神经解码中的粒度不匹配

Yang Du, Siyuan Dai, Yonghao Song, Paul M. Thompson, Haoteng Tang, Liang Zhan

机构 * Dept. of Electrical & Computer Engineering, University of Pittsburgh, USA（宾夕法尼亚大学电气与计算机工程系） ； Dept. of Biomedical Engineering, Tsinghua University, China（清华大学生物医学工程系） ； Dept. of Neurology, University of Southern California, USA（美国南加州大学神经病学系） ； Dept. of Computer Science, University of Texas Rio Grande Valley, USA（德克萨斯理工大学里奥格兰德谷分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出浅层对齐方法，通过对比学习策略解决神经解码中的粒度不匹配问题，显著提升解码性能。

Comments 29 pages, 13 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026), ISSN 2835-8856

The Thousand Brains Theory 2.0: An Extension for the Long-Range Connections of the Neocortical Heterarchy

千脑理论2.0：新皮质异层级的长程连接扩展

Jeff Hawkins, Niels Leadholm, Viviane Clay

机构 * Thousand Brains Project（千脑项目） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本文扩展千脑理论，针对新皮质长程连接的异层级结构，明确丘脑等连接的作用，解决组合物体学习等问题，为千脑理论补充长程连接相关内容并提出可检验预测。

Comments 24 pages, 8 figures

Shape-Independent Fluidity in Epithelial Cell Monolayers

上皮细胞单层中与形状无关的流体化

Pradip K. Bera, Anh Q. Nguyen, Molly McCord, Dapeng Bi, Jacob Notbohm

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 本研究发现上皮细胞单层的流体化与细胞形状无关，揭示了粘附能与耗散摩擦的相互作用对上皮流体性的重要性。

Comments 21 pages, 4 figures, and 6 page Supplementary Information attached

Tunable Hyperuniformity and Hidden Information in Random Cellular Structures

随机细胞结构中的可调超均匀性与隐藏信息

Yiwen Tang, Mostafa Alkady, Xinzhi Li, Dapeng Bi

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 研究人员利用力学顶点模型，通过调节细胞力学参数构建出可调超均匀态，提出HyPE系综，为多功能超材料设计提供了蓝图。

Plug-and-play endoscopic OCT enabled by a fully fiber-integrated 3D-printed probe

通过单步双光子3D打印实现全光纤集成内窥镜OCT探针

Yihan Wang, Ruilin You, Jiabin Chen, Bofan Song, Zien Feng, Paula Patricia Villarreal, Gracie Vargas, Rongguang Liang

专题命中 其他BCI ：neural interface(abstract)

AI总结 该研究开发了通过单步双光子3D打印制成的全光纤集成内窥镜OCT探针，采用系统级集成策略，实现即插即用更换，性能稳定，可用于离体生物样本成像，降低了内窥镜OCT的应用门槛。