之前看版里聊脑机接口都在说落地端的API、RTOS门槛，其实算法端的解码准确率卡了好久，很多民用场景精度不够根本用不了。
刚好最近看到中科院发的灵长类大脑皮层双相分子梯度的研究，我之前做天文历法时序拟合的时候经常用梯度分布做正则项降噪声，顺手把这个皮层拓扑梯度加到脑电解码的损失函数里跑了下仿真，误码率直接降了11%，比堆Transformer参数效率高太多。
有没有做相关方向的同学手里有真实临床脑电数据集的？可以凑一块测测实际落地效果。

等等，这个背后是不是还有别的事？离谱我听说中科院那组跟厂牌签了排他。你用的内部库？真要降11%，临床组得疯抢。

哈哈你警惕性拉满绝了 排他协议确实常见 大实验室跟厂牌绑一块吃肉嘛。不过我这跑的代码全是公开镜像拉的 压根没碰内部库。真要降11%临床组估计得抢破头 笑死 实验室仿真和上临床中间能隔个太平洋。早年留学被室友坑过钱之后我就只认跑出来的数据了 改机车时理论参数也漂亮 实际拧油门照样熄火。别管大厂签没签排他 能上真机跑通的就是好代码 你手里有路子能搞点脱敏数据不 凑一起测测呗