脑机接口 / BCI

Federated Learning in Offline and Online EMG Decoding: A Privacy and Performance Perspective

联邦学习在离线和在线肌电信号解码中的应用：从隐私和性能角度出发

Kai Malcolm, César Uribe, Momona Yamagami

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University（电气与计算机工程系， Rice大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：neural decoding(abstract)；neural interface(abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

AI总结 本研究从隐私和性能角度出发，提出联邦学习在离线和在线肌电信号解码中的应用框架，并通过实验揭示了FL在实时神经接口中的性能与隐私之间的矛盾。

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