Interval-valued aggregation functions based on moderate deviations applied to Motor-Imagery-Based Brain Computer Interface
专题命中 其他BCI :brain computer interface(title,abstract);分类 cs.HC
科学与医疗
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
专题命中 其他BCI :brain computer interface(title,abstract);分类 cs.HC
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(title,abstract);分类 cs.HC
专题命中 其他BCI :neural decoding(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(title);brain computer interface(abstract);分类 q-bio.NC
Comments 6 pages, 6 figures
Journal ref 2018 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp. 970-975
专题命中 其他BCI :neural interface(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 其他BCI :neural interface(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 其他BCI :brain computer interface(title);brain-computer interface(abstract);分类 cs.HC
Comments 41 pages, 3 figures
Journal ref Proceedings of the IEEE, vol.100, no.Special Centennial Issue, pp.1585-1599, May 13 2012
专题命中 其他BCI :neural decoding(title,abstract)
Comments 16 pages, 10 figures, 2 tables
专题命中 其他BCI :brain computer interface(title);brain-computer interface(abstract)
Journal ref Fuzzy Sets and Systems 451 (2022): 320-341
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(title,abstract)
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(title,abstract)
Comments 37 pages
专题命中 其他BCI :neural decoding(title);分类 eess.SP、cs.LG
Comments IEEE Communications Letters
专题命中 其他BCI :neural decoding(title);分类 q-bio.NC、cs.LG
Comments Added appendix and updated figures
ConformalHDC:具有应用神经解码的不确定性感知超维计算
机构 * Department of Statistics, UC Irvine(统计学系,加州大学伊文思分校) ; Department of Electrical and Computer Engineering, George Mason University(电气与计算机工程系,乔治·马歇尔大学) ; Center for the Neurobiology of Learning and Memory, UC Irvine(学习与记忆神经生物学中心,加州大学伊文思分校) ; Department of Neurobiology and Behavior, UC Irvine(神经生物学与行为系,加州大学伊文思分校) ; Department of Electrical and Computer Engineering, University of Wisconsin Madison(电气与计算机工程系,威斯康星大学麦迪逊分校)
专题命中 其他BCI :neural decoding(title);分类 cs.LG
AI总结 ConformalHDC通过结合统计保证与高效计算,提升神经解码任务中的鲁棒性和不确定性估计能力。
机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) ; North Carolina State University(北卡罗来纳州立大学)
专题命中 其他BCI :neural decoding(title);分类 cs.LG
专题命中 其他BCI :neural decoding(title);分类 eess.SP
专题命中 其他BCI :neural decoding(title);分类 eess.SP
Comments In submission
基于离散外微积分的用于表面码解码的物理信息图神经网络
专题命中 其他BCI :neural decoding(title)
AI总结 研究针对表面码解码问题,提出基于离散外微积分的物理信息图神经网络解码器,通过离散泊松方程学习边权重,利用可微求解器获取电流,证明特定电流差值为拓扑配对,该方法在旋转表面码解码中表现良好,能精确读出逻辑信号。
生成先验引导的神经接口重建用于3D电阻抗断层成像
机构 * Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University(清华大学数学科学系) ; Department of Mathematics, School of Mechanical Engineering, Purdue University(帕克大学机械工程学院数学系)
专题命中 其他BCI :neural interface(title)
AI总结 本文提出一种结合预训练3D生成先验与严格边界积分方程求解器的框架,解决3D电阻抗断层成像中复杂界面重建问题,通过数据驱动先验实现高精度几何重建。
专题命中 其他BCI :neural decoding(title)
Comments 21 pages, 11 figures
专题命中 其他BCI :brain computer interface(title)
音频在视觉解码中表现优于文本
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);neural decoding(abstract);分类 q-bio.NC
AI总结 本研究提出利用听觉表示替代文本描述,发现听觉模态在视觉解码中更高效且准确,揭示了听觉语义在解码视觉认知中的关键作用。
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
FPED: 一种基于功能网络先验的可解释性脑解码混合专家框架
机构 * School of Electronic Information (School of Artificial Intelligence), Northwest University(电子信息学院(人工智能学院),西北大学)
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);neural decoding(abstract)
AI总结 本文提出FPED框架,通过建模不同的功能脑网络作为专家,利用自适应路由机制捕捉其对视觉语义理解的互补贡献,实现可解释的脑解码。
Comments 15 pages,4 figures
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments Forty-Second International Conference on Machine Learning (ICML 2025)
专题命中 其他BCI :neural decoding(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
专题命中 其他BCI :brain computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Journal ref Proceedings of the 11th Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications (MAVEBA), pages 249-252, Florence, Italy, 2019. Firenze University Press
神经影像分析中的SPD矩阵学习:视角、方法与挑战
机构 * Inria(法国国家信息与自动化研究所) ; CEA(法国国家原子能与替代能源委员会) ; Université Paris-Saclay(巴黎萨克雷大学) ; Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR)(国际先进电信研究机构) ; RIKEN Artificial Intelligence Project(理化学研究所人工智能项目) ; College of Computing and Data Science (CCDS) and Centre of AI in Medicine (C-AIM)(计算与数据科学学院和医学人工智能中心)
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
AI总结 本文提出SPD矩阵学习作为神经影像分析的新方法,通过统一视角整合多种模态数据,结合几何统计与AI技术,解决传统分析与新兴AI范式之间的桥梁问题。
Comments 18 pages, 2 figures, 2 tables; This work was accepted for publication in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) in 2026. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible
基于最小误差熵的鲁棒稀疏贝叶斯学习用于噪声高维脑电活动解码
机构 * Department of Computational Brain Imaging, ATR Neural Information Analysis Laboratories(计算脑成像部门,ATR神经信息分析实验室)
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 研究旨在构建鲁棒稀疏贝叶斯学习框架解决噪声高维脑电活动解码问题。基于最小误差熵学习准则,在广义贝叶斯范式下重构框架,所提算法在解码任务中性能更优且模式更具生理可解释性。
信任的时间依赖性:人机团队中的速度、准确性与cBCI神经解耦
机构 * School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science(电子工程与计算机科学学院) ; Queen's University Belfast(贝尔法斯特女王大学) ; School of Psychology(心理学学院) ; Liverpool John Moores University(利物浦约翰摩尔斯大学) ; School of Computer Science and Electronic Engineering(计算机科学与电子工程学院) ; University of Essex(埃塞克斯大学) ; Defence Science Technology Laboratory(国防科学技术实验室)
专题命中 其他BCI :brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
AI总结 本研究通过比较快速低准确率(FLA-AI)与慢速高准确率(SA-AI)两种AI助手,利用协作脑机接口(cBCI)和自适应黎曼Oracle,揭示了AI响应时间决定了团队失败机制:快速AI引发盲目服从,慢速AI导致延迟认知冲突,并通过混合融合方法有效提升了团队性能。