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发布时间:2024-10-21 02:51

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  迁移学习算法的进步是脑机接口走向应用落地的关键。许多机 ☺器学习算法的训练数据与测试数据来自相同的特征分布。此类算法在 ⛷脑机接口应用中,虽然面向单个被试在短时间内可以取得良好性能, ⛵但在不同被试或相同被试不同时间的情况下性能则大幅下降。这些问 ✊题被称为跨被试和跨时间的可变性问题。为了减轻这两个问题的影响 ♉,通常需要一个校准阶段来在每个会话开始时收集足够的训练数据, ❍但这会明显增加系统使用的准备时间。

  脑机接口已成全球科技前沿热点,在面向未来的科技创新发展 ♐中占有重要地位。世界主要国家和地区都在加快脑机接口产业布局, ➠积极开展相关技术研发 ⛲。脑机接口技术也将带动和引发其他技术的未 ⛲来发展。

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  大脑的各种思维与响应活动千变万化,且同时发生 ☺,因此很难 ⏬直接从中准确解码特定类型的活动 ⛻。在脑机接口系统中,用范式来表 ☺征对预定义的大脑意图的编码方案 ♊。范式定义为:在编码任务中,对 ⚾希望识别的大脑意图用可检测、可区分、可采集的脑信号予以对应, ♌从而实现对大脑意图的可识别输出 ⌛。在过去的几十年中,出现了许多 ♓脑机接口范式,常见典型的有运动想象范式、稳态视觉诱发电位范式 ♍、P300 范式。这些范式往往根据是否有外部刺激和辅助而分为 ♑被动式和主动式范式。

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  本报记者 郝浴 【编辑:徐澄 】

  

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