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Non-invasive decoding of typed sentences from MEG and EEG brain recordings using a convolutional encoder, transformer, and character-level language model.
解決的問題
Brain2Qwerty 解決了從非侵入性腦部記錄中解碼自然句子的挑戰，讓使用者在打字時能即時重建文字。
工作原理
本專案使用非侵入性腦部記錄（特別是 MEG 掃描儀）來解讀腦部活動，並轉換為打字輸入的句子。提供兩個版本的程式碼（v1 和 v2）以實現這些解碼過程。
適用對象
對腦機介面（BCI）與人類腦部活動轉換為文字感興趣的新一代神經科學與人工智慧研究人員。
亮點
- 實現打字句子的非侵入式解碼。
- 基於發表於《自然·神經科學》的研究成果。
- 支援多種解碼模型版本（v1 與 v2）。
- 可與 NeuralSet 及 NeuralTrain 基礎設施整合。
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