脑机接口 / BCI

MindAU: EEG-Conditioned Facial Action Unit Editing via Dual-Stream Manifold Alignment

MindAU: 基于双流流形对齐的脑电条件面部动作单元编辑

Zhenhang Li, Xin Zhou, Hao Deng, Lijun Yin

机构 * Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； Massachusetts General Hospital（马萨诸塞综合医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 提出MindAU框架，通过双流流形对齐将EEG特征与AU文本语义和视觉位移对齐，实现高保真身份保持的面部动作单元编辑。

Which Metric Reflects the Spelling Rate Accuracy in Event-Related Potential-Based Brain-Computer Interfaces?

哪种指标能反映基于事件相关电位的脑机接口中的拼写速率准确性？

Okba Bekhelifi, Naoual El Djouher Mebtouche

机构 * Intelligent Systems Research Laboratory (LARESI)（智能系统研究实验室 (LARESI)） ； USTOMB（奥兰科技大学） 纠错

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

AI总结 研究通过分析13种指标与拼写速率的相关性，发现Brier分数、MCC、ROC AUC、PR AUC、AP和pAUC最能反映ERP-BCI中的拼写性能。

Comments paper is accepted for presentation at the 2026 IEEE International Conference on Metrology for eXtended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering - IEEE MetroXRAINE 2026, Chemnitz, Germany

Neural Signatures of Programming Expertise: Classifying Programmer Skill Levels Using EEG Data

编程专长的神经特征：使用脑电图数据对程序员技能水平进行分类

Maurice Rekrut, Mahima Mahabaleshwar Acharya, Taisiia Ulianova, Norman Peitek, Annabelle Bergum, Mariya Toneva, Sven Apel, Antonio Krüger

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 cs.HC

AI总结 利用脑电图和机器学习分析编程经验与神经活动的关系，通过随机森林分类器实现高精度技能水平分类，揭示了熵值和额叶激活模式等关键神经特征。

Neuronal electricality founded in murburn-thermodynamic principles: 2. Comparisons, evidenced explanations, and predictions

基于murburn热力学原理的神经电活动：2. 比较、证据解释与预测

Kelath Murali Manoj, Nagamani Sukumar, Taufia Hussain, Mahendra Kavdia, Abhijith Anandakrishnan

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

AI总结 本文通过比较现有模型和实验数据，证明神经电活动源于murburn氧化还原介导的电子动力学，而非膜离子流驱动。该框架提供预测性结构，将可测量的电生理输出与物理可解释变量联系起来，扩展至更广泛的可兴奋系统。

Comments 33 pages, 2 Figures

Device Passport: Enabling Spatio-Temporal Pretrained Models to Generalize Across Input Layouts

设备护照：使时空预训练模型能够跨输入布局泛化

Geeling Chau, Ran Liu, Juri Minxha, Wenhui Cui, Erdrin Azemi, Ellen L. Zippi, Behrooz Mahasseni, Christopher M. Sandino

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 针对新设备布局缺乏大规模数据集的问题，提出Device Passport通道嵌入技术，通过功能活动与元数据混合建模，实现跨布局迁移，在耳部脑电图等任务中优于基线。

Comments Workshop on Structured Data for Health, ICML 2026

DRIADA: A Python Toolkit for Cross-Scale Analysis of Single-Neuron Selectivity and Population Dynamics

DRIADA: 一个用于单神经元选择性和群体动力学跨尺度分析的Python工具包

Nikita Pospelov, Viktor Plusnin, Olga Rogozhnikova, Anna Ivanova, Vladimir Sotskov, Margarita Orobets, Ksenia Toropova, Olga Ivashkina, Vladik Avetisov, Konstantin Anokhin

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

AI总结 提出DRIADA，一个统一神经信号与行为数据的Python框架，通过共享数据模型整合选择性测试、降维和网络分析，在合成数据、小鼠海马钙成像和环形吸引子网络验证中实现跨尺度分析。

NeuroCogMap Reveals Cognitive Organization of Large Language Models

NeuroCogMap揭示大语言模型的认知组织

Zhongxiang Sun, Haolang Lu, Qiang Ma, Qi Li, Qipeng Wang, Liang Pang, Chenyu Liu, Qiankun Li, Hao Sun, Kun Wang, Yi Zeng, Jun Xu, Guoqi Li, Ji-Rong Wen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； IGS, Imperial College London（伦敦帝国理工学院IGS） 纠错

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

AI总结 提出神经认知地图框架，将LLM内部特征组织为功能分区，揭示其与认知能力、行为失败及人类大脑皮层的对应关系。

Comments 79 pages, 6 main figures, 5 extended figures

Plant-On-a-Disc (POD): A Phytofluidic platform enabling In Situ Root Analysis

Plant-On-a-Disc (POD): 一种实现原位根系分析的植物微流控平台

Kaushal Agarwal, Sumit Kumar Mehta, Pranab Kumar Mondal

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 提出Plant-on-a-Disc (POD)平台，利用径向微通道设计实现八株幼苗并行培养，在受控水动力条件下进行非侵入式原位多模态分析，揭示水流驱动根系多尺度响应。

Comments 34 pages, 7 figures

Maximum-Likelihood Estimation of Hyperedge-Triggered Hawkes Processes via a Closed-Form EM Algorithm

异步事件流中多细胞相互作用超图的统计推断与稳定性边界

Zihan Xu

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 提出超边触发霍克斯过程（HTH）用于从异步事件数据推断多细胞系统中的高阶交互结构，通过闭合形式的EM算法和CP张量分解实现高效推断，在合成实验中成对恢复误差低于5%，并在视网膜神经节细胞数据上获得+20.6 nats的似然增益。

Comments 13 pages, 6 figures, 2 tables; revised version with updated figures and layout

PRISM: Prioritized Channel Importance with Semi-supervised Domain Adaptation for Cross-Subject EEG Emotion Recognition

PRISM: 基于优先级通道重要性与半监督域适应的跨被试脑电情绪识别

Xin Zhou, Xiang Zhang, Hao Deng, Lijun Yin

机构 * School of Computing, T. J Watson College of Engineering and Applied Science, Binghamton University - State University of New York（计算学院、T.J Watson工程与应用科学学院、宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出PRISM框架，通过可微分通道加权和置信度过滤伪标签的半监督域适应，解决脑电情绪识别中的通道冗余和跨被试差异问题，在三个数据集上超越现有方法。