Temporal EigenPAC for dyslexia diagnosis
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
科学与医疗
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments 16 pages, 5 figures, 5 tables
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.HC
Comments 4 pages, 5 figures. This work has been accepted for publication in the 2021 IEEE EMBC
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.HC
Comments 4 pages, 6 figures. This work has been accepted for publication in the 2021 IEEE EMBC
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments 12 pages, 3 figures
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);motor imagery(abstract)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Journal ref 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
Comments Submitted to IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics (SMC 2020)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments Preprint of the paper presented in 2019 IEEE 16th India Council International Conference (INDICON). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2003.09374
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
Comments Accepted for publication in EMBC 2019
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS 2018 arXiv:1811.07216
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments 20 pages, 3 figures
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);cortical(abstract)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments nder review in International Conference on Machine Learning, Stockholm, Sweden
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments Under review in Journal of Clinical Neurophysiology
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);cortical(abstract)
Journal ref Phys. Rev. E 96, 012316 (2017)
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
专题命中 EEG解码 :BCI(abstract);EEG(abstract)
专题命中 EEG解码 :BCI(abstract);EEG(abstract)
函数连续分解
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 本文提出FCD框架,通过参数连续优化对时间序列进行分解,提升信号分析和机器学习性能。
Comments 6 pages, 4 figures, 3 tables
空中签名解锁:基于点-体素交叉注意力网络的虚拟与增强现实认证接口
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
AI总结 提出一种空中签名认证接口,利用点-体素交叉注意力网络(PV-Net)建模3D轨迹的局部运动与全局结构,在公开和自建数据集上实现低错误率,支持沉浸式环境中的自然交互认证。
Comments Changed the 2nd co-author name from FRank Sicongchen to Frank Sicong chen
设备护照:使时空预训练模型能够跨输入布局泛化
机构 * California Institute of Technology(加州理工学院) ; Apple(苹果公司)
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
面向噪声标签的多源领域泛化睡眠分期研究
机构 * Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) ; ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Hunan University(湖南大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 cs.LG、cs.RO
AI总结 本文提出FF-TRUST框架,通过联合时间-频率早期学习正则化提升噪声标签下的睡眠分期鲁棒性,实验显示在多个数据集上取得最佳性能。
Comments The benchmark and code will be made publicly available at https://github.com/KNWang970918/FF-TRUST.git
ULW-SleepNet: 一种超轻量级的多模态睡眠阶段评分网络
机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology(大连理工大学计算机科学与技术学院) ; Faculty of Information Technology, University of Jyväskylä(于韦斯屈莱大学信息科技学院) ; Key Laboratory of Social Computing and Cognitive Intelligence, Ministry of Education(教育部社会计算与认知智能重点实验室) ; School of Biomedical Engineering, Faculty of Medicine, Dalian University of Technology(大连理工大学生物医学工程学院) ; Department of Computing Sciences, Tampere University(塔尔库大学计算机科学系) ; Faculty of Medicine, University of Helsinki(赫尔辛基大学医学学院)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 ULW-SleepNet通过轻量级多模态网络实现高效睡眠阶段评分,参数减少达98.6%且保持高准确率,适用于实时睡眠监测。
Comments Accepted to ICASSP 2026
sleep2vec:用于异构夜间生物信号的统一跨模态对齐
机构 * Five Seasons Medical(五 Seasons 医疗) ; Tsinghua University(清华大学) ; Beijing Key Laboratory for Sleep Breathing Disorder(北京睡眠呼吸障碍重点实验室) ; Peking University(北京大学) ; Fudan University(复旦大学) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 sleep2vec通过统一跨模态对齐和原理化缩放,实现了对异构夜间生物信号的高效、通用建模。
CMCRD:跨模态对比表示蒸馏用于情绪识别
机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Ministry of Education, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology(图像处理与智能控制重点实验室、教育部、自动化学院、华中科技大学) ; Wuhan Institute of Digital Engineering(武汉数字工程研究所) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
AI总结 CMCRD通过跨模态对比表示蒸馏提升情绪识别准确性,减少多模态数据需求,实验表明在EEG和眼动数据间相互辅助训练可提高分类准确率约6.2%。
Journal ref IEEE Trans. on Affective Computing, 2026