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科学与医疗

脑机接口 / BCI

脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。

2026-07-02 至 2026-07-02 共收录 4 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. 神经信号处理 4 篇

2607.00851 2026-07-02 q-bio.NC q-bio.QM 57%

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。

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2607.00397 2026-07-02 q-bio.NC cs.AI cs.CL 交叉投稿 57%

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)

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

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2607.00942 2026-07-02 physics.bio-ph physics.flu-dyn 新提交 50%

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

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2605.26608 2026-07-02 stat.ME 50%

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

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