脑机接口 / BCI

Audio Outperforms Text for Visual Decoding

音频在视觉解码中表现优于文本

Zhengdi Zhang, Hao Zhang, Wenjun Xia

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本研究提出利用听觉表示替代文本描述，发现听觉模态在视觉解码中更高效且准确，揭示了听觉语义在解码视觉认知中的关键作用。

Multi-view Multi-label Fine-grained Emotion Decoding from Human Brain Activity

Kaicheng Fu, Changde Du, Shengpei Wang, Huiguang He

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

FPED: A Functional-Network Prior-Guided Mixture-of-Experts Framework for Interpretable Brain Decoding

FPED: 一种基于功能网络先验的可解释性脑解码混合专家框架

Yudan Ren, Pengcheng Shi, Zihan Ma, Xiaowei He, Xiao Li

机构 * School of Electronic Information (School of Artificial Intelligence), Northwest University（电子信息学院（人工智能学院），西北大学） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；neural decoding(abstract)

AI总结 本文提出FPED框架，通过建模不同的功能脑网络作为专家，利用自适应路由机制捕捉其对视觉语义理解的互补贡献，实现可解释的脑解码。

Comments 15 pages,4 figures

MindLLM: A Subject-Agnostic and Versatile Model for fMRI-to-Text Decoding

Weikang Qiu, Zheng Huang, Haoyu Hu, Aosong Feng, Yujun Yan, Rex Ying

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

Comments Forty-Second International Conference on Machine Learning (ICML 2025)

Leveraging Recurrent Neural Networks for Predicting Motor Movements from Primate Motor Cortex Neural Recordings

Yuanxi Wang, Zuowen Wang, Shih-Chii Liu

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

An algorithm for onset detection of linguistic segments in continuous electroencephalogram signals

Tonatiuh Hernández-Del-Toro, Carlos A. Reyes-García

专题命中 其他BCI ：brain computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

Journal ref Proceedings of the 11th Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications (MAVEBA), pages 249-252, Florence, Italy, 2019. Firenze University Press

Robust Sparse Bayesian Learning Based on Minimum Error Entropy for Noisy High-Dimensional Brain Activity Decoding

基于最小误差熵的鲁棒稀疏贝叶斯学习用于噪声高维脑电活动解码

Yuanhao Li, Badong Chen, Wenjun Bai, Yasuharu Koike, Okito Yamashita

机构 * Department of Computational Brain Imaging, ATR Neural Information Analysis Laboratories（计算脑成像部门，ATR神经信息分析实验室） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 研究旨在构建鲁棒稀疏贝叶斯学习框架解决噪声高维脑电活动解码问题。基于最小误差熵学习准则，在广义贝叶斯范式下重构框架，所提算法在解码任务中性能更优且模式更具生理可解释性。

The Timing Dependencies of Trust: Speed, Accuracy, and cBCI Neuro-Decoupling in Human-AI Teams

信任的时间依赖性：人机团队中的速度、准确性与cBCI神经解耦

Christopher Baker, Stephen Hinton, Akashdeep Nijjar, Riccardo Poli, Caterina Cinel, Tom Reed, Stephen Fairclough

机构 * School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science（电子工程与计算机科学学院） ； Queen's University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； School of Psychology（心理学学院） ； Liverpool John Moores University（利物浦约翰摩尔斯大学） ； School of Computer Science and Electronic Engineering（计算机科学与电子工程学院） ； University of Essex（埃塞克斯大学） ； Defence Science Technology Laboratory（国防科学技术实验室） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

AI总结 本研究通过比较快速低准确率（FLA-AI）与慢速高准确率（SA-AI）两种AI助手，利用协作脑机接口（cBCI）和自适应黎曼Oracle，揭示了AI响应时间决定了团队失败机制：快速AI引发盲目服从，慢速AI导致延迟认知冲突，并通过混合融合方法有效提升了团队性能。

Brain-language fusion enables interactive neural readout and in-silico experimentation

脑语言融合实现交互式神经读取和计算机仿真实验

Victoria Bosch, Daniel Anthes, Adrien Doerig, Sushrut Thorat, Peter König, Tim Christian Kietzmann

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 CorText通过将神经活动嵌入LLM潜在空间，实现脑数据与自然语言的交互式解码和跨类别泛化，推动脑活动与语言之间的生成性接口发展。

Comments v2

Uncertainty-Resilient Multimodal Learning via Consistency-Guided Cross-Modal Transfer

通过一致性引导的跨模态转移实现不确定性鲁棒的多模态学习

Hyo-Jeong Jang

机构 * Brain and Cognitive Engineering（脑科学与认知工程） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

AI总结 本论文提出通过一致性引导的跨模态转移实现不确定性鲁棒的多模态学习，旨在提高模型的稳定性和鲁棒性。

Comments Master's thesis, Korea University, 2025

ASLSL: Adaptive shared latent structure learning with incomplete multi-modal physiological data for multi-dimensional emotional feature selection

Xueyuan Xu, Tianze Yu, Wenjia Dong, Fulin Wei, Li Zhuo

机构 * School of Information Science and Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China（信息科学与技术学院，北京理工大学，北京） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University, Beijing 100124, China（人工智能学院，安徽大学，北京） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

Voxel-Level Brain States Prediction Using Swin Transformer

Yifei Sun, Daniel Chahine, Qinghao Wen, Tianming Liu, Xiang Li, Yixuan Yuan, Fernando Calamante, Jinglei Lv

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Real-time respiratory motion forecasting with online learning of recurrent neural networks for accurate targeting in externally guided radiotherapy

Michel Pohl, Mitsuru Uesaka, Hiroyuki Takahashi, Kazuyuki Demachi, Ritu Bhusal Chhatkuli

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Japan Atomic Energy Commission（日本原子能委员会） ； National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology（量子与辐射科学和技术国家研究所） 纠错

专题命中 其他BCI ：neural interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Comments 40 pages, 18 figures, accepted manuscript version

Decoding moral judgement from text: a pilot study

Diana E. Gherman, Thorsten O. Zander

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.HC

Comments 7 pages, 2 figures, conference

Decoding Neural Activity to Assess Individual Latent State in Ecologically Valid Contexts

Stephen M. Gordon, Jonathan R. McDaniel, Kevin W. King, Vernon J. Lawhern, Jonathan Touryan

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Journal ref Journal of Neural Engineering, vol. 20(4), 2023

From Unstable Contacts to Stable Control: A Deep Learning Paradigm for HD-sEMG in Neurorobotics

Eion Tyacke, Kunal Gupta, Jay Patel, Raghav Katoch, S. Farokh Atashzar

专题命中 其他BCI ：neural interface(abstract)；分类 cs.HC、cs.RO

Capturing cross-session neural population variability through self-supervised identification of consistent neuron ensembles

Justin Jude, Matthew G. Perich, Lee E. Miller, Matthias H. Hennig

专题命中 其他BCI ：brain computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Seeing the forest and the tree: Building representations of both individual and collective dynamics with transformers

Ran Liu, Mehdi Azabou, Max Dabagia, Jingyun Xiao, Eva L. Dyer

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Comments accepted by NeurIPS 2022

Computational imaging with the human brain

Gao Wang, Daniele Faccio

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.HC

Visio-Linguistic Brain Encoding

Subba Reddy Oota, Jashn Arora, Vijay Rowtula, Manish Gupta, Raju S. Bapi

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Comments 18 pages, 13 figures

Deep inference of latent dynamics with spatio-temporal super-resolution using selective backpropagation through time

Feng Zhu, Andrew R. Sedler, Harrison A. Grier, Nauman Ahad, Mark A. Davenport, Matthew T. Kaufman, Andrea Giovannucci, Chethan Pandarinath

专题命中 其他BCI ：neural interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Stopping Criterion Design for Recursive Bayesian Classification: Analysis and Decision Geometry

Aziz Kocanaogullari, Murat Akcakaya, Deniz Erdogmus

专题命中 其他BCI ：brain computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Development and Design of FLKit: A Structured Onboarding Toolkit for Federated Learning in Health and Life Sciences

FLKit的设计与开发：面向健康与生命科学中联邦学习的结构化入门工具包

Ashkan Pirmani, Ilse Vermeulen, Goran Vinterhalter, Lotte Geys, Axel Faes, Muhammad Quamber Ali, Nishkala Sattanathan, Geert Vandeweyer, Yves Moreau, Liesbet M. Peeters

机构 * STADIUS, Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven（STADIUS部门，电气工程系（ESAT），鲁汶大学） ； Biomedical Research Institute (BIOMED), Hasselt University（生物医学研究所（BIOMED），哈塞尔特大学） ； Data Science Institute (DSI), Hasselt University（数据科学研究所（DSI），哈塞尔特大学） ； Department of Medical Genetics, University of Antwerp（医学遗传学系，安特卫普大学） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出FLKit，一个面向多学科团队的联邦学习入门工具包，通过角色感知入口、生命周期阶段和FAIR对齐模板，降低健康与生命科学领域联邦学习的实践门槛。

Comments 18 pages, 2 figures

Parameter-Efficient Neuroevolution for Diverse LLM Generation: Quality-Diversity Optimization via Prompt Embedding Evolution

参数高效神经进化用于多样化大语言模型生成：通过提示嵌入进化实现质量-多样性优化

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司） 纠错

专题命中 其他BCI ：neural interface(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出QD-LLM框架，通过进化提示嵌入实现参数高效神经进化，提升大语言模型生成质量与多样性，实验显示其在多个基准测试中表现优异。

Comments 11 pages, 3 figures, 7 tables, 1 algorithm, 1 theorem. Accepted to GECCO 2026

Hyperbolic Neural Population Geometry Benefits Computation

双曲神经群体几何结构有益于计算

Dennis Wu, Yi-Chun Hung, Braden Yuille, James E. Fitzgerald, Han Liu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本文提出海马体群体活动诱导双曲几何的理论框架，证明现代Hopfield网络更新规则计算最小均方误差估计，并引入双曲空间中的新联想记忆模型，其容量显著优于现有模型。

Comments Accepted at ICML 2026, 37 pages, 5 figures

Univariate Channel Fusion for Multivariate Time Series Classification

单变量通道融合用于多变量时间序列分类

Fernando Moro, Vinicius M. A. Souza

机构 * Pontifícia Universidade Católica do Paraná（圣保罗帕尔纳瓦大学） ； Graduate Program in Informatics (PPGIa)（信息学研究生项目） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出单变量通道融合方法，通过简单策略将多变量时间序列转换为单变量表示，从而高效解决多变量时间序列分类问题，同时在计算效率上优于现有方法。

Comments International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026)

NeuroFlow: Toward Unified Visual Encoding and Decoding from Neural Activity

NeuroFlow：迈向从神经活动统一的视觉编码和解码

Weijian Mai, Mu Nan, Yu Zhu, Jiahang Cao, Rui Zhang, Yuqin Dai, Chunfeng Song, Andrew F. Luo, Jiamin Wu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 NeuroFlow首次提出统一框架，通过单一流模型联合建模视觉和神经活动的编码解码，提升效率与一致性。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://michaelmaiii.github.io/NeuroFlow-S

A scalable and real-time neural decoder for topological quantum codes

可扩展且实时的神经解码器用于拓扑量子码

Andrew W. Senior, Thomas Edlich, Francisco J. H. Heras, Lei M. Zhang, Oscar Higgott, James S. Spencer, Taylor Applebaum, Sam Blackwell, Justin Ledford, Akvilė Žemgulytė, Augustin Žídek, Noah Shutty, Andrew Cowie, Yin Li, George Holland, Peter Brooks, Charlie Beattie, Michael Newman, Alex Davies, Cody Jones, Sergio Boixo, Hartmut Neven, Pushmeet Kohli, Johannes Bausch

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Quantum AI（谷歌量子AI） 纠错

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 AlphaQubit 2是一种神经网络解码器，实现了表面码和颜色码的高精度实时解码，为容错量子计算提供了可行的解码方案。

Comments with color code realtime decoding results

Phase Plane Analysis of Firing Patterns in the Adaptive Exponential Integrate-and-Fire Model

适应性指数整合-发射模型中放电模式的相平面分析

Wu-Fei Zhang

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本文通过相平面分析研究AdEx模型在不同参数条件下的多种放电模式，揭示其模拟多种神经放电模式的能力，为神经形态计算和脑机接口提供理论支持。

Learning Time-Scale Invariant Population-Level Neural Representations

Eshani Patel, Yisong Yue, Geeling Chau

机构 * Computing & Mathematical Sciences（计算与数学科学） ； Computation & Neural Systems（计算与神经系统） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

专题命中 其他BCI ：brain computer interface(abstract)；分类 cs.LG

Comments 10 pages, 5 figures, NeurIPS 2025 Foundation Models for the Brain and Body