浙江大学、中国矿业大学和伦敦大学的研究人员研究了可用于识别神经肌肉信号的空间特征和解码器。具体来说，研究人员提出了利用迁移学习和深度学习的方法，将表面肌电信号数据转换为包含丰富的时频域信息...

点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达脑机接口和卷积神经网络的初学指南分为两部分，第一部分主要介绍脑机接口和AI +研究论文的概貌；第二部分主要深入解释...

图源：海德堡大学人工神经网络是如今最成功的人工智能(AI)算法，它的基本构成是按照我们大脑真实神经网络的处理模式，一般来说，隐藏层越多，越复杂，网络精度就越高。但基于计算机运行的人工神经网络会消耗惊人的能量和时间，而且它的效率远不及人类的大脑运算能力。为了提高AI算法的效率，科学家们将目光转向如何令AI系统能够像人脑一样处理信息，即如何让这个系统在结构成分上更像大脑？其中...

从预测文本到智能语音控制，人机交互近年来得到了快速的发展。许多科学家设想下一个前沿领域是脑机接口(BCI)，直接的神经连接，利用脑电图(EEG)信号捕捉到的脑电活动。为了开发能够更好地利用...

点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达图神经网络简介GNN是Graph Neural Network的简称，是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。近...

未来，用于大脑的新型高灵敏度量子传感器可能能够发现信号在大脑的速度减慢，从而识别大脑疾病，例如痴呆症、肌萎缩侧索硬化症和帕金森氏症。萨塞克斯大学（University of Sussex）...

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目录Part 1 导读Part 2网络结构Part 3 实验结果本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018Part 1 导读研究人员应用卷积神经网络(ConvNets)对病理和正常的脑电图记录进行区分。研究人员使用两种基本的，浅的和深的卷积网络结构来解码从脑电图中任务相关的信息。在脑电图病理解码中，两种卷积神经网

点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达作者|Memory逆光本文由作者授权分享导读脑电图(EEG)是一个复杂的信号，一个医生可能需要几年的训练并利用先进...

这篇论文提供了一个全面的回顾，总结了自2011年以来，应用机器学习方法在自闭症谱系障碍研究中的主要发现和进展，特别强调了深度学习方法以及多站点数据集的重要性和应用前景。fMRI（功能磁共振成像）是一种运用磁共振成像技术来测量和记录大脑中的血流变化，并据此推断大脑的活动状态的技术。这种技术基于一个假设，即大脑的神经活动和血流量有关。换句话说，当大脑中的某个区域变得更加活跃时，血流量会相应地增加。通过