A big-world network in ASD: Dynamical connectivity analysis reflects a deficit in long-range connections and an excess of short-range connections
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC
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。
1. EEG解码 3892 篇
Is the P300 Speller Independent?
专题命中 EEG解码 ：brain-computer interface(abstract)；EEG(abstract)；分类 cs.HC
Comments 7 pages, 5 figures
Codimension Two Bifurcations and Rythms in Neural Mass Models
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC
Nine Emotion Centroids: A Label-Free Valence Axis That Transfers Across Four Modalities
九个情绪质心：跨四种模态迁移的无标签效价轴
机构 * KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究提出一种仅用9个情绪类别名称和少量叙事段落即可找到跨视觉、音频等四种模态迁移的无标签效价轴的方法，该轴在多模态情感任务中表现优异且具有机制活性。
Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables
Global AI Regulations for FAIR and Ethics in High-Risk Use Cases: A Comparative Review
高风险用例中面向FAIR原则与伦理的全球AI监管：比较综述
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文通过比较欧盟、美国、中国的AI监管框架，分析高风险AI用例的合规缺口，提出基于RDF/OWL等技术的知识块模式以实现跨制度设计型合规。
Comments 6 pages. Accepted at the 50th IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2026), Madrid, Spain, July 7-10, 2026
Asking Questions the Right Way: A Multi-Agent Conversational System for Prompt Formulation in Complex Task Resolution
以正确方式提问：用于复杂任务解决中提示词生成的多智能体对话系统
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究提出多智能体对话系统PAWNI，通过三层提示框架优化提示生成前端，实验显示其可提升提示结构完整性、LLM输出质量并降低人类工作量，支持人-AI协作优化。
Comments 53 pages, 31 figures, 6 tables
SWINSleepNet: A Hierarchical Context-Aware Framework for Sleep Staging (v2)
SWINSleepNet：用于睡眠分期的分层上下文感知框架（v2）
机构 * School of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学数学与系统科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong Women’s University（山东女子学院人工智能学院）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 针对现有睡眠分期方法在模糊及过渡分期表现差的问题，提出分层上下文感知的双流框架 SwinSleepNet，在 Sleep-EDF 系列及 SHHS 数据集上验证其在 N1 分期和过渡 epoch 上的性能优势。
Comments Report-no: SDUST-SLEEP-202608-V2; 10 pages, 7 figures, revised updated version of arXiv submit/7867870, conference submission draft
A neighbour selection approach for identifying differential networks in conditional functional graphical models
一种用于识别条件功能图模型中差异网络的邻居选择方法
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出了一种基于功能-功能回归的邻居选择方法，用于识别条件功能图模型中的差异网络，通过协变量调节连接模式并提高估计精度和计算效率。
Entangled criticality and irreversibility in random Markov dynamics
异质性主导随机马尔可夫模型中的不可逆性
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 该研究提出了一种随机马尔可夫模型，揭示异质性对临界行为和生物动力学分析的关键作用。
Comments 11 pages, 10 figures
Journal ref Phys. Rev. E 114, 014315 (2026)
From Statistical to Structural Synergy: A Predictability Framework to Quantify the Effects due to High-Order Mechanisms
从统计协同到结构协同：一种量化高阶机制影响的可预测性框架
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)
AI总结 研究复杂系统中高阶行为与高阶机制关系，引入基于可预测性框架，通过多项式回归估计结构协同，模拟及气候、脑电图动力学应用表明HOBs和HOMs可分离，框架助于机理解释复杂系统动力学及确定模型需求。
NeuroClaw Technical Report
NeuroClaw 技术报告
机构 * Electronic Engineering Department, The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学电子工程系） ； School of Electronic Information, Northwest University, China（西北大学电子信息学院） ； Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, USA（埃默里大学计算机科学系） ； Computer Science and Engineering, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA（莱斯利大学计算机科学与工程系） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA（麻省总医院放射科） ； Kempner Institute for Natural and Artificial Intelligence, Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学自然与人工智能研究所）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 针对神经影像学中多模态数据、长流程和可重复性挑战，提出NeuroClaw多智能体研究助手，通过数据驱动决策、环境管理和三层技能架构实现可执行可复现的神经影像分析，并在NeuroBench基准上显著优于直接调用智能体。
Next-Token Prediction Learns Generalisable Representations of Sleep Physiology
下一个词预测学习睡眠生理学的可泛化表示
机构 * Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出Hypnos模型，通过下一个词预测目标，从多模态生理信号中学习可泛化表示，在睡眠阶段分类和房颤检测等任务上显著优于现有基础模型。
Modeling semantic association in self-paced reading with language model embeddings
使用语言模型嵌入建模自定步速阅读中的语义关联
机构 * Department of Computational Cognitive Science, Tilburg University（蒂尔堡大学计算认知科学系） ； Center for Humanities Computing, Aarhus University（奥胡斯大学人文计算中心）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究使用语言模型嵌入的十种实现方式量化语义关联，通过贝叶斯模型分析其对N400和自定步速阅读时间的影响，发现句子嵌入能可靠捕捉超出词可预测性的语义关联。
CA-TCN: A Causal-Anticausal Temporal Convolutional Network for Direct Auditory Attention Decoding
CA-TCN: 一种用于直接听觉注意解码的因果-反因果时序卷积网络
机构 * Department of Science, Universidad Pública de Navarra (UPNA)（纳瓦拉公共大学科学系） ； BCBL, Basque Center on Cognition Brain and Language（巴斯克认知脑语言中心） ； Department of Statistics, Computer Sciences and Mathematics, Universidad Pública de Navarra (UPNA)（纳瓦拉公共大学统计、计算机科学与数学系） ； Ikerbasque, Basque Foundation for Science（巴斯克科学基金会）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出CA-TCN，一种因果-反因果时序卷积网络，直接对注意说话者进行分类，通过分别采用因果和反因果卷积对齐听觉刺激与神经响应，在多个数据集上比AADNet提升0.5%-3.2%的解码准确率。
Comments 10+2(refs) pages, 5 figures, 4 Tables, IEEE transactions preprint
Second Order Differences of Cyclic Data and Applications in Variational Denoising
循环数据的二阶差分及其在变分去噪中的应用
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出了一种用于循环数据的高阶差分方法，用于变分去噪，解决了欧几里得数据中常见的阶梯效应问题，通过引入高阶导数来改进去噪效果。
Comments 32 pages, 16 figures, shortened version of submitted manuscript
Bayesian smoothing of dipoles in Magneto-/Electro-encephalography
脑电图中磁/电偶极子的贝叶斯平滑
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出一种基于粒子滤波的动态估计多偶极子状态的新方法，通过蒙特卡洛算法近似平滑分布，提升源定位准确性，尤其在癫痫患者源建模中具有重要意义。
Comments 16 pages, 5 figures
Journal ref Inverse Problems 32 (2016) 045007
Brains and pseudorandom generators
大脑与伪随机生成器
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 研究探讨了大脑模型能否被工程化用于生成伪随机数生成器，发现该模型无法实现此功能。
Comments This paper misinterprets the notion of a pseudorandom generator. For this reason, it has been withdrawn by the authors. Its main result, interpreted in terms of pseudorandom functions, reappears in arXiv:1603.01573 [math.DS]
Analytical Survey of Wearable Sensors
可穿戴传感器分析综述
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文综述了无线体域网（WBAN）中可穿戴传感器的类型、医疗与非医疗应用，以及用于ECG信号去噪的滤波器，旨在为WBAN可穿戴传感器研究者提供平台。
Comments BioSPAN with 7th IEEE International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications (BWCCA 2012), Victoria, Canada, 2012
Alternating proximal gradient method for sparse nonnegative Tucker decomposition
稀疏非负Tucker分解的交替近端梯度方法
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 针对稀疏非负Tucker分解问题，提出交替近端梯度方法，并证明其全局收敛性，在合成和真实数据上优于现有方法。
Decoding Speech Envelopes from Electroencephalogram with a Contrastive Pearson Correlation Coefficient Loss
使用对比皮尔逊相关系数损失从脑电图解码语音包络
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出一种对比皮尔逊相关系数损失函数，通过最大化注意包络与未注意包络的相关系数差异，提升基于深度神经网络的脑电图语音包络重构和听觉注意解码性能。
OSSMM: An Open-Source Sleep Monitor and Modulator
OSSMM：一个开源的睡眠监测与调节器
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出OSSMM，一种开源的硬件和软件平台，用于可及的睡眠研究。该平台通过低成本的3D打印和商用现成组件构建了小型可穿戴头带，并配以Android应用程序，无需导电凝胶、一次性电极或专业设备，即可通过无线连接捕获多种生物信号，用于睡眠阶段分类和潜在的睡眠调节。
Comments 8 pages
CodeBind: Decoupled Representation Learning for Multimodal Alignment with Unified Compositional Codebook
CodeBind: 一种用于多模态对齐的解耦表示学习框架
机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（视觉人工智能实验室，香港大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 CodeBind通过统一的组合代码本设计优化多模态表示空间，解决了传统方法在跨模态信息差异和数据稀缺导致的对齐空间不足问题，实现了多模态分类和检索任务中的最佳性能。
Comments ACL 2026 Findings; Project page: https://visual-ai.github.io/codebind
EpiGraph: Building Generalists for Evidence-Intensive Epilepsy Reasoning in the Wild
EpiGraph：构建证据密集型癫痫推理的通用专家
机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 EpiGraph通过整合癫痫领域异构知识图谱，提升证据驱动的临床推理能力，在药基因组学任务中提升30-41%，为神经科应用提供实用评估框架。
A Riemannian quasi-Newton algorithm for optimization with Euclidean bounds
带欧几里得约束的黎曼quasi-Newton算法
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出一种结合有限记忆quasi-Newton更新和黎曼适应的广义Cauchy点策略的黎曼有限记忆BFGS方法，用于处理欧几里得约束的优化问题，展示了在协方差矩阵估计和神经影像等领域中的高效性。
Model Form Identification in High-Dimensional Functional Linear Regressions
高维函数线性回归中的模型形式识别
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出MoFI-FLR方法，通过功能弹性网惩罚筛选无关协变量，并分解函数系数为可解释的有限维简单成分和无限维互补部分，以实现高维函数线性回归模型的可解释性与稳定性。
Detecting Regime Transitions in Dynamical Systems via the Mixup Euler Characteristic Profile
通过混合欧拉特征谱检测动力系统中的模式转换
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出利用混合欧拉特征谱检测动力系统模式转换的方法，结合复杂度方差、Higuchi分形维数和滚动均值基线，提升了对印度季风起始的预测精度。
Stabilizing the Splits through Minimax Decision Trees
通过最小最大决策树稳定分裂
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出MinimaxSplit决策树，通过最小化最坏情况下的子节点风险来替代CART，适用于回归和分类任务，并在结构异质数据上表现更优。
Comments 69 pages, 17 figures; a substantial expansion upon the previous version
Coupled generator decomposition for fusion of electro- and magnetoencephalography data
耦合生成器分解用于脑电与磁脑图数据融合
机构 * Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark（丹麦技术大学应用数学与计算机科学系） ； Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Centre for Functional and Diagnostic Imaging and Research, Copenhagen University Hospital Amager and Hvidovre（丹麦磁共振研究中心，功能与诊断影像及研究中心，哥本哈根大学医院阿迈厄和海维德夫）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
AI总结 本文提出耦合生成器分解方法，用于融合脑电和磁脑图数据，通过稀疏主成分分析扩展，识别共同特征并处理模态和个体差异。
Journal ref EUSIPCO2024
Attentive Dilated Convolution for Automatic Sleep Staging using Force-directed Layout
基于力导向布局的自动睡眠分期的注意力扩张卷积
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, BRAC University（BRAC大学电气与电子工程系） ； Department of Biomedical Engineering, Linköping University（林雪平大学生物医学工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（德克萨斯农工大学电气与计算机工程系）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
AI总结 本文提出AttDiCNN模型，通过力导向布局捕捉EEG信号关键信息，结合三个模块提取空间-时间特征，实现高精度睡眠分期。
Comments Has been accepted for publication in IEEE Access
Journal ref IEEE Access (2026)
Quantum Sensing MRI for Noninvasive Detection of Neuronal Electrical Activity in Human Brains
量子传感MRI用于非侵入性检测人类大脑神经元电信号
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)
AI总结 本文提出量子传感MRI技术，利用临床MRI系统直接检测神经元活动引起的磁场，通过水分子中的质子自旋实现非侵入性神经电信号检测，为功能性成像提供新方法。
Comments 26 pages, 8 figures, 2 tables, and Supplementary Information
