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RSS订阅原创 论文阅读笔记：Neuro-3D: Towards 3D Visual Decoding from EEG Signals
这篇文章首次提出 EEG 信号 3D 视觉解码任务，构建了EEG-3D 数据集，填补了 EEG 与 3D 刺激配对数据的空白；同时提出了Neuro-3D框架，通过动态 - 静态特征融合、分阶段扩散解码，实现高保真彩色 3D 物体重建。
2025-09-08 20:30:34
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原创 论文阅读笔记：Mind’s Eye: Image Recognition by EEG via Multimodal Similarity-Keeping Contrastive Learning
文章提出了一种名为的框架，旨在实现基于EEG的图像分类。
2025-08-13 17:01:08
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原创 论文阅读笔记：DECODING NATURAL IMAGES FROM EEGFOR OBJECT RECOGNITION
这篇文章提出了一种自监督框架 NICE（Natural Image Contrast EEG），利用对比学习连接图像刺激和脑电图响应，从脑电图（EEG）中解码自然图像以进行目标识别。
2025-08-13 16:34:18
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原创 论文阅读笔记：A Survey on Bridging EEG Signals and Generative AI: From Image and Text to Beyond
EEG 在生成领域有很大潜力，尤其是在辅助通信方面，但该领域缺乏标准化基准，未来需要建立以促进研究进展。
2025-08-13 11:42:36
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原创 论文阅读笔记：Thought2Text: Text Generation from EEG Signal using Large LanguageModels (LLMs)
本研究通过三阶段训练流程，实现了从 EEG 信号到文本的生成，验证了 LLMs 在该任务中的有效性。局限性在于EEG 信号的高噪声和低空间分辨率导致细粒度信息提取困难，物体分类存在歧义，且数据稀缺限制模型性能。未来将优化模型架构、利用更大规模数据集训练、探索在医疗和辅助技术中的应用。
2025-08-13 09:48:29
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原创 论文阅读笔记：NECOMIMI: Neural-Cognitive Multimodal EEG-Informed Image Generation with Diffusion Models
这篇文章提出了一种通过扩散模型直接从 EEG 信号生成图像的方法：NECOMIMI 框架。
2025-08-11 20:28:22
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原创 论文阅读笔记：Electroencephalogram Helps Few-Shot Learning
文章通过迁移从图像刺激引发的 EEG 信号中学习到的知识，实现了对仅有少量样本的新类别的更好泛化。实验结果表明，该方法在各种 FSL 数据集上的 Triplet 和 ProxyNCA 框架中均提高了性能，说明 EEG 信号包含支持人脑泛化能力的关键表征，并且图像和 EEG 信号的联合学习得到了具有更强泛化能力的视觉表征。I%5E+e%5E+e%5E+I%5E-I%5Eq。
2025-08-11 16:01:11
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原创 论文笔记：TIMEDIT: GENERAL-PURPOSE DIFFUSION TRANSFORMERS FOR TIME SERIES FOUNDATION MODEL
将多元时间序列表示为，其中 K 是特征数量，L 是时间序列长度。。定义观察掩码来标识数据缺失情况，再根据观测掩码构建生成条件观测和目标掩码部分。任务目标是用模型分布近似真实条件时间序列分布，通过扩散模型结合条件信息进行计算。
2025-06-11 08:09:47
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原创 论文笔记：High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
文章提出了潜在扩散模型（LDMs），通过在预训练的自动编码器的潜在空间中应用扩散模型，显著降低了计算成本，同时保持了高分辨率图像合成的质量和灵活性，在多个图像合成任务中取得了先进的性能。
2025-06-03 11:03:41
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原创 论文笔记：Decoding speech perception from non-invasive brain recordings
本文介绍了一种通过非侵入性脑记录（MEG/EEG）解码语音感知的模型，利用对比学习和自监督预训练语音模型（wav2vec 2.0），实现对自然语音的高效解码。代码链接：github.com/facebookresearch/brainmagick。
2025-05-28 17:59:33
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原创 论文阅读笔记
这篇文章提出了EEG-GPT方法，利用大语言模型（LLM）进行脑电图（EEG）分类和解读，在少样本学习范式下表现出色，为临床应用提供了新方向。1. 研究背景：传统机器学习应用于EEG存在局限性，缺乏多尺度理解和分类能力，且解释性差。LLM的发展为EEG研究带来新契机，其具有少样本、零样本学习，推理规划和协同计算工具的能力，适用于EEG小数据场景。2. 研究方法少样本和零样本学习：使用Temple University Hospital Abnormal Corpus数据集，将EEG文件划分为20秒时段，计算
2025-04-15 13:28:01
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原创 论文笔记：利用知识蒸馏和潜在扩散模型解码脑电图的视觉脑表征
该研究提出用知识蒸馏训练 EEG 分类器并结合潜在扩散模型重建图像的创新方法。经对两个独立数据集的实验验证，该方法在 EEG 解码和图像重建方面取得显著成果，为脑 - 机接口、神经假体和人机交互等领域带来新可能。未来研究将聚焦提升系统解码精度与效率，探索与 fMRI 等其他模态的融合以改善空间分辨率，融入实时反馈机制优化脑 - 机接口，同时深入研究相关伦理问题和神经数据安全，确保技术合理应用。
2025-04-03 11:42:53
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原创 论文笔记：TVNet (ICLR2025)
这是2025年发表在ICLR的一篇文章，这篇文章的通讯作者是浙大国际联合学院（ZJU-UIUC） 的刁瑞盛教授，这两位共一现在分别是清华深研院和港科大的学生，这篇文章应该是他们本科在浙大时跟着这个刁教授完成的工作，他们的主要研究方向是AI for Electricity。这篇文章引入了一种3d嵌入技术，将一维时间序列张量转换为三维张量，并提出了TVNet (time - video Net)网络架构，利用动态卷积来有效地捕获补丁内、补丁间和跨变量依赖关系，进行全面的时间序列分析，该模型在多个任务中性能卓越。
2025-04-01 20:35:08
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原创 大模型论文整理
文章主要提出基于认知科学的通用人工智能（AGI）测试框架：从晶体智力、流体智力、社会智力和具身智力四个维度评估模型。晶体智力是通过知识和经验积累形成的基础能力，LLMs 在语言理解和生成任务中已展现出这种能力；流体智力强调在新环境中的适应和灵活应变能力，涉及创造性思维、问题解决和逻辑推理等；社会智力关乎模型理解自身与他人、处理复杂社交场景的能力；具身智力则侧重于模型通过身体与环境的感知、适应和交互能力122、：将测试融入虚拟社区，利用虚拟现实技术模拟真实场景。
2025-03-28 12:27:07
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原创 深度优先搜索和广度优先搜索
（其中包括无向图的邻接矩阵、邻接表的创建，队结构和队的部分算法创建，深度优先、广度优先算法）广度优先搜索的主要部分代码如下：（其中用到的队的结构及算法见完整代码）以清华大学《计算机软件技术基础》习题2.34为例。
2023-11-28 18:59:09
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原创 创建邻接矩阵和邻接表（C++）
创建图（不考虑权重）的邻接矩阵和邻接表（这次是正经的）参阅了程杰老师的《大话数据结构》 ，例子来源于清华大学的《计算机软件技术基础》。
2023-11-28 10:22:14
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