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本篇学习报告基于期刊Frontiers in Neuroscience在2022年2月刊登的文章《Microstate Detection in Naturalistic Electroencephalography Data: A Systematic Comparison of Topogra》，本文探讨了拓扑聚类策略是否会影响任务状态脑电微状态分析中微状态检测的性能，实验表明，基于单次试验的拓扑聚类可能是自然脑电图数据的微观状态分析和神经活动研究的不错选择。

斯坦福大学的吴佳俊和李飞飞团队近日提出的 NOIR 系统能让用户通过非侵入式脑电图装置控制机器人完成日常任务。神经信号操作智能机器人（NOIR），这是一个通用的大脑-机器人接口（BRI）系统，使人类可以通过大脑信号来命令机器人执行日常活动。通过这个接口，人们可以使用非侵入性脑电图（EEG）技术来传递他们感兴趣的目标和行动，从而与机器人进行交互。它协同集成了机器人学习算法，使NOIR能够适应用户个体并预测他们的意图。这意味着系统可以根据不同用户的需求和行为习惯进行自适应，从而提供更个性化和高效的服务。可以说，这项工作改进了人与机器人的互动方式，将传统的互动渠道替换为直接的神经通信。

机场

Session 1

本篇学习报告基于CoRL 2023的《NOIR: Neural Signal Operated Intelligent Robots for Everyday Activities》，作者是来自斯坦福大学的Ruohan Zhang, Sharon Lee, Minjune Hwang, Ayano Hiranaka等研究人员。这篇论文提出了一种通用的智能脑-机器人接口系统 ——神经信号操作智能机器人（NOIR），这使人类能够通过大脑信号命令机器人进行日常活动，通过EEG将感兴趣的目标和行动传达给机器人，增强了人类与机器人互动的方式。

本篇学习报告基于2023年8月发表于中科院一区期刊Expert Systems with Applications的论文“Efficient neural architecture search for emotion recognition”，这篇论文提出了一种基于可微结构搜索的算法EmoNAS，以通过优化的CNN模型来应对宏观和微观表情方面的挑战，并建议在搜索阶段使用的架构设计中使用统一数量的单元。实验结果表明通过EmoNAS搜索生成的模型非常轻量级和快速，且效果优于现有大多数宏观和微观表情识别模型。

背景

当前，脑机接口已成为全球科技前沿热点。在成都举行的第81届世界科幻大会，也将目光投向了这一科幻与科技迭代互进的领域。10月18日，“脑机接口—打开数字孪生时代的钥匙”主题沙龙在成都科幻馆举办，围绕脑机接口和数字孪生展开了一场“头脑风暴”。此次沙龙邀请了深圳大学副校长张学记、电子科技大学生命科学与技术学院教授，四川省脑科学与类脑智能研究院院长尧德中等嘉宾分享关于脑机接口的实践经验和前沿观点，探讨脑机接口技术的最新突破与进展、未来的应用场景等问题。

本篇学习报告基于期刊IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING在2022年2月刊登的文章《FGANet: fNIRS-Guided Attention Network for Hybrid EEG-fNIRS Brain-Computer Interfaces》，这篇论文提出了fNIRS引导的注意力网络（FGANet）作为一种基于深度学习的早期融合结构，用于对心算任务和运动想象任务进行分类，均取得良好效果。实验结果表明该框架可广泛应用于任何混合EEG-fNIRS的脑机接口。

背景

在杭州第4届亚残运会火炬传递以及开幕式上，BrainCo强脑科技研发的智能仿生手、智能仿生腿惊喜亮相，得到广泛的关注和赞誉。中国残疾人游泳运动员徐佳玲穿戴着智能仿生手，通过脑波控制点燃了主火炬也点燃了现场气氛的高潮。