机器学习实现即插即用的脑机接口，助力瘫痪患者控制光标

近期，一篇发表在Nature子刊上的研究表明，机器学习技术正在取得突破性进展，使得脑机接口（Brain-Machine Interface，BMI）变得更加即插即用，为瘫痪患者提供了控制光标的可能性。这一研究不仅展示了机器学习在医学领域的巨大潜力，还为开发更先进的脑机接口系统奠定了基础。

脑机接口是一种连接人脑和外部设备的技术，旨在帮助那些因瘫痪等原因无法通过肌肉运动控制身体的人重新获得自主性。以往的脑机接口技术需要对每位患者进行个性化的训练和调试，以获取准确的信号解码模型。然而，这种个性化过程对于瘫痪患者来说可能是一项艰巨的任务。

这项最新研究的关键突破在于利用了机器学习的能力，使脑机接口系统能够自动适应不同个体的脑电信号，并实现即插即用的功能。研究团队通过收集大量瘫痪患者的脑电数据，并利用深度学习算法对这些数据进行分析和建模。他们构建了一个高度灵活的脑机接口系统，能够根据个体的脑电信号自动调整模型参数，从而实现准确的光标控制。

以下是一个示例的机器学习源代码，用于实现脑机接口系统的即插即用功能：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression