脑机接口 / BCI

Multilinear Low-Rank Tensors on Graphs & Applications

Nauman Shahid, Francesco Grassi, Pierre Vandergheynst

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

Brain network modules of meaningful and meaningless objects

J. Rizkallah, P. Benquet, F. Wendling, M. Khalil, A. Mheich, O. Dufor, M. Hassan

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments The 3rd Middle East Conference on Biomedical Engineering (MECBME'16)

Neural mechanisms underlying catastrophic failure in human-machine interaction during aerial navigation

Sameer Saproo, Victor Shih, David C. Jangraw, Paul Sajda

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments Manuscript as initially submitted to Journal of Neural Engineering in March, 2016

Spectral Synchronicity in Brain Signals

Carolina Euan, Hernando Ombao, Joaquin Ortega

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 39 pages

Human Brain Mapping based on COLD Signal Hemodynamic Response and Electrical Neuroimaging

Revati Shriram, M. Sundhararajan, Nivedita Daimiwal

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 5 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1212.3786

Estimating Visual Comfort in Stereoscopic Displays Using Electroencephalography: A Proof-of-Concept

Jérémy Frey, Aurélien Appriou, Fabien Lotte, Martin Hachet

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

Comments INTERACT, Sep 2015, Bamberg, Germany

Mixed-norm Regularization for Brain Decoding

Rémi Flamary, Nisrine Jrad, Ronald Phlypo, Marco Congedo, Alain Rakotomamonjy

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

Comments Computational and Mathematical Methods in Medicine (2014) http://www.hindawi.com/journals/cmmm/

Scale-Free and Multifractal Time Dynamics of fMRI Signals during Rest and Task

P. Ciuciu, G. Varoquaux, P. Abry, S. Sadaghiani, A. Kleinschmidt

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Journal ref Frontiers in Physiology 3, 1 (2012) 186

Electrophysiological correlates of non-stationary BOLD functional connectivity fluctuations

Enzo Tagliazucchi, Frederic von Wegner, Astrid Morzelewski, Verena Brodbeck, Helmut Laufs

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 39 pages, 10 figures

Improved Estimation in Time Varying Models

Doina Precup, Philip Bachman

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

Comments Appears in Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)

Interaction patterns of brain activity across space, time and frequency. Part I: methods

Roberto D. Pascual-Marqui, Rolando J. Biscay-Lirio

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments Technical report 2011-March-15, The KEY Institute for Brain-Mind Research Zurich, KMU Osaka

A big-world network in ASD: Dynamical connectivity analysis reflects a deficit in long-range connections and an excess of short-range connections

Pablo Barttfeld, Bruno Wicker, Sebastián Cukier, Silvana Navarta, Sergio Lew, Mariano Sigman

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Is the P300 Speller Independent?

Stefan Frenzel, Elke Neubert

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

Comments 7 pages, 5 figures

Codimension Two Bifurcations and Rythms in Neural Mass Models

Jonathan Touboul, Olivier Faugeras

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

Nine Emotion Centroids: A Label-Free Valence Axis That Transfers Across Four Modalities

九个情绪质心：跨四种模态迁移的无标签效价轴

Yousef Radwan

机构 * KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究提出一种仅用9个情绪类别名称和少量叙事段落即可找到跨视觉、音频等四种模态迁移的无标签效价轴的方法，该轴在多模态情感任务中表现优异且具有机制活性。

Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables

Global AI Regulations for FAIR and Ethics in High-Risk Use Cases: A Comparative Review

高风险用例中面向FAIR原则与伦理的全球AI监管：比较综述

Aasish Kumar Sharma, Dimitar Koysev, Christopher Anich, Roshni Kumari Ojha, Julian Kunkel

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过比较欧盟、美国、中国的AI监管框架，分析高风险AI用例的合规缺口，提出基于RDF/OWL等技术的知识块模式以实现跨制度设计型合规。

Comments 6 pages. Accepted at the 50th IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2026), Madrid, Spain, July 7-10, 2026

Asking Questions the Right Way: A Multi-Agent Conversational System for Prompt Formulation in Complex Task Resolution

以正确方式提问：用于复杂任务解决中提示词生成的多智能体对话系统

B. Sankar, Pawni Yadav, Srinidhi Ranjini Girish, Amogh A. S

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究提出多智能体对话系统PAWNI，通过三层提示框架优化提示生成前端，实验显示其可提升提示结构完整性、LLM输出质量并降低人类工作量，支持人-AI协作优化。

Comments 53 pages, 31 figures, 6 tables

SWINSleepNet: A Hierarchical Context-Aware Framework for Sleep Staging (v2)

SWINSleepNet：用于睡眠分期的分层上下文感知框架（v2）

Chongjian Wang, Junjie Gao

机构 * School of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学数学与系统科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong Women’s University（山东女子学院人工智能学院） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对现有睡眠分期方法在模糊及过渡分期表现差的问题，提出分层上下文感知的双流框架 SwinSleepNet，在 Sleep-EDF 系列及 SHHS 数据集上验证其在 N1 分期和过渡 epoch 上的性能优势。

Comments Report-no: SDUST-SLEEP-202608-V2; 10 pages, 7 figures, revised updated version of arXiv submit/7867870, conference submission draft

A neighbour selection approach for identifying differential networks in conditional functional graphical models

一种用于识别条件功能图模型中差异网络的邻居选择方法

Alessia Mapelli, Laura Carini, Francesca Ieva, Sara Sommariva

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出了一种基于功能-功能回归的邻居选择方法，用于识别条件功能图模型中的差异网络，通过协变量调节连接模式并提高估计精度和计算效率。

Entangled criticality and irreversibility in random Markov dynamics

异质性主导随机马尔可夫模型中的不可逆性

Faheem Mosam, Eric De Giuli

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究提出了一种随机马尔可夫模型，揭示异质性对临界行为和生物动力学分析的关键作用。

Comments 11 pages, 10 figures

Journal ref Phys. Rev. E 114, 014315 (2026)

From Statistical to Structural Synergy: A Predictability Framework to Quantify the Effects due to High-Order Mechanisms

从统计协同到结构协同：一种量化高阶机制影响的可预测性框架

Yuri Antonacci, Chiara Barà, Laura Sparacino, Daniele Marinazzo, Luca Faes, Sebastiano Stramaglia

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)

AI总结 研究复杂系统中高阶行为与高阶机制关系，引入基于可预测性框架，通过多项式回归估计结构协同，模拟及气候、脑电图动力学应用表明HOBs和HOMs可分离，框架助于机理解释复杂系统动力学及确定模型需求。

NeuroClaw Technical Report

NeuroClaw 技术报告

Cheng Wang, Zhibin He, Zhihao Peng, Shengyuan Liu, Yufan Hu, Carl Yang, Lifang He, Lichao Sun, Xiang Li, Yixuan Yuan

机构 * Electronic Engineering Department, The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学电子工程系） ； School of Electronic Information, Northwest University, China（西北大学电子信息学院） ； Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, USA（埃默里大学计算机科学系） ； Computer Science and Engineering, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA（莱斯利大学计算机科学与工程系） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA（麻省总医院放射科） ； Kempner Institute for Natural and Artificial Intelligence, Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学自然与人工智能研究所） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对神经影像学中多模态数据、长流程和可重复性挑战，提出NeuroClaw多智能体研究助手，通过数据驱动决策、环境管理和三层技能架构实现可执行可复现的神经影像分析，并在NeuroBench基准上显著优于直接调用智能体。

Next-Token Prediction Learns Generalisable Representations of Sleep Physiology

下一个词预测学习睡眠生理学的可泛化表示

Jonathan F. Carter, Lionel Tarassenko

机构 * Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出Hypnos模型，通过下一个词预测目标，从多模态生理信号中学习可泛化表示，在睡眠阶段分类和房颤检测等任务上显著优于现有基础模型。

Modeling semantic association in self-paced reading with language model embeddings

使用语言模型嵌入建模自定步速阅读中的语义关联

Sara Møller Østergaard, Kenneth Enevoldsen, Afra Alishahi, Bruno Nicenboim

机构 * Department of Computational Cognitive Science, Tilburg University（蒂尔堡大学计算认知科学系） ； Center for Humanities Computing, Aarhus University（奥胡斯大学人文计算中心） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究使用语言模型嵌入的十种实现方式量化语义关联，通过贝叶斯模型分析其对N400和自定步速阅读时间的影响，发现句子嵌入能可靠捕捉超出词可预测性的语义关联。

CA-TCN: A Causal-Anticausal Temporal Convolutional Network for Direct Auditory Attention Decoding

CA-TCN: 一种用于直接听觉注意解码的因果-反因果时序卷积网络

Iñigo García-Ugarte, Rubén Eguinoa, Ricardo San Martín, Daniel Paternain, Carmen Vidaurre

机构 * Department of Science, Universidad Pública de Navarra (UPNA)（纳瓦拉公共大学科学系） ； BCBL, Basque Center on Cognition Brain and Language（巴斯克认知脑语言中心） ； Department of Statistics, Computer Sciences and Mathematics, Universidad Pública de Navarra (UPNA)（纳瓦拉公共大学统计、计算机科学与数学系） ； Ikerbasque, Basque Foundation for Science（巴斯克科学基金会） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出CA-TCN，一种因果-反因果时序卷积网络，直接对注意说话者进行分类，通过分别采用因果和反因果卷积对齐听觉刺激与神经响应，在多个数据集上比AADNet提升0.5%-3.2%的解码准确率。

Comments 10+2(refs) pages, 5 figures, 4 Tables, IEEE transactions preprint

Second Order Differences of Cyclic Data and Applications in Variational Denoising

循环数据的二阶差分及其在变分去噪中的应用

Ronny Bergmann, Gabriele Steidl, Friederike Laus, Andreas Weinmann

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出了一种用于循环数据的高阶差分方法，用于变分去噪，解决了欧几里得数据中常见的阶梯效应问题，通过引入高阶导数来改进去噪效果。

Comments 32 pages, 16 figures, shortened version of submitted manuscript

Bayesian smoothing of dipoles in Magneto-/Electro-encephalography

脑电图中磁/电偶极子的贝叶斯平滑

Valentina Vivaldi, Alberto Sorrentino

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出一种基于粒子滤波的动态估计多偶极子状态的新方法，通过蒙特卡洛算法近似平滑分布，提升源定位准确性，尤其在癫痫患者源建模中具有重要意义。

Comments 16 pages, 5 figures

Journal ref Inverse Problems 32 (2016) 045007

Brains and pseudorandom generators

大脑与伪随机生成器

Vašek Chvátal, Mark Goldsmith, Nan Yang

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究探讨了大脑模型能否被工程化用于生成伪随机数生成器，发现该模型无法实现此功能。

Comments This paper misinterprets the notion of a pseudorandom generator. For this reason, it has been withdrawn by the authors. Its main result, interpreted in terms of pseudorandom functions, reappears in arXiv:1603.01573 [math.DS]

Analytical Survey of Wearable Sensors

可穿戴传感器分析综述

A. Rehman, M. Mustafa, N. Javaid, U. Qasim, Z. A. Khan

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文综述了无线体域网（WBAN）中可穿戴传感器的类型、医疗与非医疗应用，以及用于ECG信号去噪的滤波器，旨在为WBAN可穿戴传感器研究者提供平台。

Comments BioSPAN with 7th IEEE International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications (BWCCA 2012), Victoria, Canada, 2012

Alternating proximal gradient method for sparse nonnegative Tucker decomposition

稀疏非负Tucker分解的交替近端梯度方法

Yangyang Xu

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对稀疏非负Tucker分解问题，提出交替近端梯度方法，并证明其全局收敛性，在合成和真实数据上优于现有方法。