脑机接口 / BCI

BioTrain: Sub-MB, Sub-50mW On-Device Fine-Tuning for Edge-AI on Biosignals

BioTrain: 亚兆字节、亚50毫瓦边缘AI生物信号细调

Run Wang, Victor J. B. Jung, Philip Wiese, Sebastian Frey, Giusy Spacone, Francesco Conti, Alessio Burrello, Luca Benini

机构 * Integrated Systems Laboratory (IIS), ETH Zurich（集成系统实验室（IIS），苏黎世联邦理工学院） ； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering (DEI), University of Bologna（电气、电子与信息工程系（DEI），博洛尼亚大学） ； Department of Control and Computer Engineering (DAUIN), Politecnico di Torino（控制与计算机工程系（DAUIN），托里诺理工学院） 纠错

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

AI总结 针对生物信号跨用户和跨会话的显著变异性，BioTrain提出在亚50毫瓦和亚兆字节约束下实现边缘AI的全网络微调，通过高效内存管理和网络拓扑优化，提升EEG和EOG模型的精度与训练效率。

Grid-SD2E: A General Grid-Feedback in a System for Cognitive Learning

Grid-SD2E：一种用于认知学习系统的通用网格反馈

Jingyi Feng, Chenming Zhang

机构 * Institute of Artificial Intelligence, School of Computer Science, Wuhan University（人工智能学院、计算机学院、武汉大学） 纠错

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)

AI总结 本文提出Grid-SD2E系统，结合网格模块与贝叶斯推理，构建交互自增强的认知系统，旨在解释人与环境的交互机制。

Comments 21 pages, 8 figures, 8 formulas

Journal ref Cogn Comput 18, 38 (2026)