LaBraM是一个用于学习通用表示的大型脑模型,专门处理大量的脑电图(EEG)数据,旨在提高脑机接口(BCI)的性能。该项目结合了现代机器学习技术,以便从复杂的EEG信号中提取有价值的信息,推动脑机交互的发展。
LaBraM的特点:
1. 处理大量EEG数据
2. 学习通用表示
3. 适用于脑机接口(BCI)
LaBraM的功能:
1. 进行脑电图数据分析
2. 开发脑机交互应用
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LaBraM是一个用于学习通用表示的大型脑模型,专门处理大量的脑电图(EEG)数据,旨在提高脑机接口(BCI)的性能。该项目结合了现代机器学习技术,以便从复杂的EEG信号中提取有价值的信息,推动脑机交互的发展。
LaBraM的特点:
1. 处理大量EEG数据
2. 学习通用表示
3. 适用于脑机接口(BCI)
LaBraM的功能:
1. 进行脑电图数据分析
2. 开发脑机交互应用