解读“EVOMOE: Evolutionary Mixture-of-Experts for SSVEP-EEG Classification with User-Independent Training” 一、研究背景与问题提出 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术近年来在神经工程、残障辅助、康复治疗、情绪识别以及交互娱乐等领域具有广泛应用前景。BCI系统通常依赖神经信号（尤其是脑电图，Electroencephalography, EEG）作为数据输入，利用信号处理与机器学习算法将脑活动转换为外部设备指令，实现“用思维控制”各种设备的目标。 然而，实际应用中，EEG数据存在明显的个体差异（Individual Differences）。不同用户的脑电...

学术报告 研究背景 近年来，心理学和认知神经科学领域对个体差异（individual differences）的兴趣日益浓厚。然而，许多研究面临复制危机，这尤其显现在探索大脑-行为关联（brain-behavior correlations）的研究中。个体差异研究得以复制的一个关键要素是所用测量方法的可靠性，但这一点往往被假设而非直接验证。本研究旨在评估不同认知任务的可靠性，特别是在一个包含250多名参与者的多日任务数据集上，探讨这些任务在个体间差异研究中的适用性。 论文来源 这篇论文由Jan Kadlec、Catherine R. Walsh、Uri Sade、Ariel Amir、Jesse Rissman及Michal Ramot等人撰写，分别来自Weizmann Institute ...