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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。

2026-08-03 至 2026-08-03 共收录 4 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. EEG解码 2 篇

2607.29493 2026-08-03 cs.HC 新提交 90%

Exploratory Integration of EEG Spectral Features and Gaze Variability for Mild Cognitive Impairment Discrimination

探索性整合脑电(EEG)频谱特征与注视变异性以用于轻度认知障碍(MCI)的判别

Takeru Mukunoki, Mamoru Hiroe, Minoru Nakayama, Yujia Zheng, Yuma Sonoda, Hisatomo Kowa, Takashi Nagamatsu

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

AI总结 本研究探索整合EEG频谱特征与注视变异性,通过三种模型对比发现,整合后模型AUC达0.78,可提升轻度认知障碍判别性能,揭示神经与行为测量的互补性。

Comments 3 pages, 3 figures, conference

Journal ref ETRA '26: Proceedings of the 2026 Symposium on Eye Tracking Research and Applications, Article No.: 37, Pages 1 - 3

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2607.28687 2026-08-03 cs.LG cs.AI cs.ET 新提交 70%

Technological Advances in Detecting and Managing Cognitive Impairment in Older Adults: Trends, Challenges, and Future Directions

老年人认知障碍检测与管理的技术进展:趋势、挑战与未来方向

Mohammad Asif, Azizuddin Khan, Mohd Azam, Anurag Rajkumar Bombarde

机构 * Indian Institute of Technology Bombay(印度理工学院孟买分校) T-Systems ICT India Pvt. Ltd.(德国电信系统印度信息通信技术私人有限公司)

专题命中 EEG解码 :EEG(abstract,abstract_cn);分类 cs.LG

AI总结 本文综合老年人认知障碍检测与管理的技术进展,提出跨学科分类法等成果,指出现有模型多依赖小数据集,展望了可信多模态纵向验证系统的发展前景。

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2. 神经信号处理 2 篇

2607.29068 2026-08-03 q-bio.NC 新提交 57%

Critical Flicker Fusion Frequency As A Falsifiable Boundary Between Plastic And Non-Plastic Neural Systems

临界闪烁融合频率作为可证伪的可塑性与非可塑性神经系统之间的边界

Natalia D. Rydzenska, Pawel J. Winklewski, Michal W. Blaszczyk-Niezgoda, Anna B. Marcinkowska

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

AI总结 本综述提出临界闪烁融合频率(CFFF)可作为可塑性与非可塑性神经系统的可证伪边界,分析其稳定性来源、对不同训练的反应及相关原则,为理解认知系统在感觉约束下的运作提供新视角。

Comments 44 pages, 4 figures, 3 tables in Supplementary Material

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2607.28663 2026-08-03 cs.NE cs.LG 新提交 57%

NeuroSynth: A Biologically Inspired Continual Reinforcement Learning Architecture for Mitigating Catastrophic Forgetting

NeuroSynth:一种受生物启发的持续强化学习架构,用于缓解灾难性遗忘

Yash Kini

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本研究提出受生物启发的持续强化学习架构NeuroSynth,通过双路径巩固机制缓解灾难性遗忘,实验显示其在多个顺序导航任务中相比PPO、EWC保留更多早期任务知识,改善了持续学习的稳定性-可塑性平衡。

Comments Disclaimer. This manuscript is provided as an arXiv preprint to establish a public record of the NeuroSynth continual reinforcement learning architecture and its evaluation on the NeuroMaze-CL benchmark. This full manuscript has been submitted to the Journal of High School Science for peer review

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