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回答：MTFLN 在共享层提取跨任务共性特征、在任务特定层提取独有特征，可提升多范式 BCI 的效率与性能。...
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回答：DBN-P 在时序贝叶斯网络中引入预测节点，可提前预估状态变化，为预防控制提供依据。...
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回答：PAC-PR 将不同任务的 PAC 模式作为指纹识别，可提升多任务 BCI 的分类精度与可解释性。...
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回答：IKECR 在新增数据上增量更新核熵成分，可跟踪非线性特征分布变化，适用于长期 BCI 环境。...
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回答：CRN-RL 在深层结构中引入残差连接，可缓解长时时序建模中的梯度衰减，提高连续解码一致性。...
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回答：MBFN 在贝叶斯框架下融合多模态后验分布，可得到更稳健的状态估计与不确定性量化，适用于高安全 BCI。...
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回答：AWT 根据实时数据统计调整白化矩阵，可降低通道不平衡对空间滤波的影响，提升信号质量。...
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回答：R-GCN 在递归框架中逐层学习脑区连接特征，可提升网络层级解码的分辨率与解释性。...
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回答：CTFCS 计算特征在多次试次间的一致性并筛选高稳定特征，可提升模型对噪声与个体差异的鲁棒性。...
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回答：SBL-MC 在贝叶斯框架下引入稀疏先验，可利用少量样本获得稳定多分类边界，适合个性化 BCI。...
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回答：MSSTF 提取高精度时频能量重分配特征，适合检测 EEG 中短时非平稳振荡，提升事件检测能力。...
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回答：BONAS 用贝叶斯方法高效搜索网络结构超参数，可自动获得适合嵌入式 BCI 的轻量高性能模型。...
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回答：Res-GCN 在深层图卷积中引入残差连接，可缓解梯度消失，提升网络层级 BCI 的分类性能与稳定性。...
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回答：PLES 强调目标事件的相位锁定特征谱，可提升 P300 等 ERP 检测的灵敏度与信噪比。...
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回答：IKRR 在新增数据上增量更新模型，无需全量重训，适合长期连续控制任务应对神经信号漂移。...
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回答：R-ICA 在信号流入时递归更新 ICA 分解，可实时分离肌电和眼电等动态伪迹，适合在线 BCI。...
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回答：MTBNR 在共享网络结构下联合建模认知负荷与反应时关系，可利用变量间依赖提升小样本预测精度与解释性。...
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回答：ASWW 根据信号质量动态调整窗口内采样点的权重，可在保留有效信息的同时抑制噪声波动。...
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回答：CAE-CA 在编码阶段引入通道注意力机制，可聚焦任务相关通道，提高重构质量与分类性能。...
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回答：CFERTA 分析不同频段能量比例随时间的变化趋势，可敏感捕捉认知负荷缓慢变化，适用于长时监测。...