aoi学院

Aisaka's Blog, School of Aoi, Aisaka University

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加快北京市脑机接口创新发展行动方案（2025-2030年）

脑机接口作为神经科学与类脑计算深度交叉融合的重要研究方向，已成为全球科技前沿热点之一，在医疗康养、工业安全、教育体育、智慧生活等领域展现出广阔发展前景和巨大市场潜力，是未来产业新赛道的典型代表。为抢抓全球脑机接口发展机遇，打造高水平脑机接口创新与产业高地，特制定本行动方案。

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该论文发表于Applied Soft Computing（中科院1区，IF=7.2），题目为《A gradual self distillation network with adaptive channel attention for facial Expression recognition》。

电子科技大学计算机学院的张新为此文第一作者,电子科技大学计算机学院的殷昱煜教授为通讯作者。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494624005362

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该论文发表于KDD ‘24: Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（CCF A），题目为《Brant-X: A Unified Physiological Signal Alignment Framework》。

浙江大学的张道泽为论文的第一作者，浙江大学计算机科学与技术学院副教授杨洋为本文通讯作者。

论文链接：https://doi.org/10.1145/3637528.3671953

源码链接：https://github.com/zjunet/Brant-X/

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该论文发表于 IEEE Transactions on Image Processing 2024（CCF A类），题目为《SelfGCN: Graph Convolution Network with Self-Attention for Skeleton-Based Action Recognition》。

合肥大学的吴志泽副教授为论文的第一作者，合肥大学的汤卫思教授为本文通讯作者。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10618962

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本文的标题为《EEGPT: Pretrained Transformer for Universal and Reliable Representation of EEG Signals》，作者团队为哈尔滨工业大学计算机学院李海峰教授团队。该论文提交至NeurIPS 2024并录用，探讨了通用且可靠的脑电图（EEG）信号特征表示的预训练Transformer模型EEGPT（EEG Pretrained Transformer）。

论文链接：https://openreview.net/forum?id=lvS2b8CjG5

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该论文的标题为《EEGPT: Unleashing the Potential of EEG Generalist Foundation Model by Autoregressive Pre-training》，虽然作者信息未提及，但它被提交至ICLR 2025 Conference（2025年国际学习表征会议）。尽管在双盲评审过程中没有获得认可，这篇论文仍然展示了预训练大型模型在脑电图（EEG）处理领域的应用潜力。

论文链接：https://openreview.net/forum?id=wJ6Bx1IYrQ

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