TCANet作为一项突破性神经解码技术，通过多尺度卷积网络、时序压缩模块和堆叠自注意力机制的创新性结合，为运动想象脑电信号（MI-EEG）的解码提供了全新解决方案。该模型在GitHub开源后迅速引发脑机接口领域关注，其...

研究人员引入了一种新的方法CLIP-MUSED，可以跨越不同个体解码脑电信号中的视觉信息。该方法结合了神经图像和机器学习技术，可以为研究人员提供更深入的理解不同个体之间的脑电活动差异。研究人员表示，该技术的应用...