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EEGMMI
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脑电图基础模型在标准审计下仍泄露数据
研究人员开发了一个新的脑电图基础模型审计框架，该框架超越了单一端点评估。该框架联合审计多个端点，揭示了通过单项测试的模型仍可能泄露光谱属性。一个关键发现是，交叉编码器迁移审计证明了不同冻结编码器之间存在属性泄露，即使是标准的差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）等防御措施也未能阻止。
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新的EVA-Net利用视频先验改进脑电图运动解码
研究人员开发了EVA-Net，这是一个新颖的两阶段框架，旨在改进脑机接口的受试者无关脑电图运动解码。该系统利用动作视频作为语义先验，以克服阻碍当前BCI的受试者变异性和信号非平稳性的限制。通过在共享空间中对齐脑电图和视频特征，然后将知识从视频原型转移到仅脑电图的分类器，EVA-Net在公共数据集上展示了显著的准确性提升，优于基于文本的语义锚点。