脑机接口 / BCI

Uni-NTFM: A Unified Foundation Model for EEG Signal Representation Learning

Uni-NTFM：一种用于EEG信号表示学习的统一基础模型

Zhisheng Chen, Yingwei Zhang, Qizhen Lan, Tianyu Liu, Huacan Wang, Yi Ding, Ziyu Jia, Ronghao Chen, Kun Wang, Xinliang Zhou

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；neural signal(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 Uni-NTFM通过融合神经科学原理，提出了一种统一的基础模型，用于EEG信号表示学习，实现了高容量和高效的功能模块化，优于现有模型。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey

基于EEG的情感识别中的图神经网络：综述

Chenyu Liu, Yuqiu Deng, Yihao Wu, Ruizhi Yang, Zhongruo Wang, Liangwei Zhang, Siyun Chen, Tianyi Zhang, Yang Liu, Yi Ding, Liming Zhai, Ziyu Jia, Xinliang Zhou

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学） ； Imperial College London, London, UK（伦敦帝国理工学院） ； Amazon, Seattle, WA, USA（亚马逊） ； Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学） ； Uber Technologies, Inc., USA（Uber Technologies, Inc.） ； School of Computer Science, Central China Normal University, Wuhan, China（中央财经大学计算机学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 本文综述了基于EEG的情感识别中图神经网络的应用，分析了现有方法的共性与差异，并探讨了未来研究方向。

Comments The 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2026)

Stringology-Based Motif Discovery from EEG Signals: an ADHD Case Study

基于字符串学的EEG信号中的动机发现：一项ADHD案例研究

Anat Dahan, Samah Ghazawi

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；neural signal(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本文提出基于字符串学的EEG信号模式发现方法，用于分析ADHD患者的神经活动特征，揭示其在结构、稳定性和层次组织上的系统性差异。

Performance of Conventional EEG Biomarkers Across Different Clinical Phases of Major Depressive Disorder: A Comprehensive Evaluation

传统EEG生物标记物在重度抑郁障碍不同临床阶段中的表现：一项全面评估

Feng Yan, Xuteng Wang, Shuyu Yang, Yue Zhao, Xiaobin Wong, Zhiren Wang

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

AI总结 本研究评估了传统EEG生物标记物在重度抑郁障碍不同临床阶段的表现，发现其单调性不足，揭示了群体特征提取的局限性，并为开发更有效的神经生物学标记物提供了方向。

Comments 74 subjects, 3 groups, 3 conditions

mlx-snn: Spiking Neural Networks on Apple Silicon via MLX

mlx-snn: 通过MLX在Apple Silicon上实现脉冲神经网络

Jiahao Qin

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 mlx-snn是首个在Apple Silicon上原生实现的脉冲神经网络库，提供多种神经元模型和训练流程，实现高效SNN研究。

Comments 11 pages 3 figures

The projected isotropic normal distribution with applications in neuroscience

投影各向同性正态分布及其在神经科学中的应用

Kanti V. Mardia, Antonio Mauricio F. L. Miranda de Sa'

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文提出了一种投影各向同性正态分布模型，用于分析闪光刺激下的EEG信号，并推导了其数学性质及应用方法。

Comments 33 Pages 14Figures

Topological Origin of the Diversity of Timescales in Recurrent Neural Circuits

循环神经回路中时间尺度多样性的拓扑起源

Marco Zenari, Luca Taffarello, Luca Mazzucato, Amos Maritan, Samir Suweis

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 研究揭示了循环神经回路中时间尺度多样性的拓扑起源，通过分析连接异质性与神经动力学的关系，发现枢纽神经元在多重处理中的作用。

Constraint-Aware Generative Re-ranking for Multi-Objective Optimization in Advertising Feeds

面向广告流多目标优化的约束感知生成重排

Chenfei Li, Hantao Zhao, Weixi Yao, Ruiming Huang, Rongrong Lu, Geng Tian, Dongying Kong

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)

AI总结 本文提出一种面向约束的生成重排框架，通过整合序列生成与奖励估计，提升广告流中多目标优化的效率与效果。

Comments 14 pages, 2 figures, 3 tables