Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers

論文の概要: Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02819v1
Date: Thu, 6 Jul 2023 07:24:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-07 14:53:59.887125
Title: Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers
Title（参考訳）: 機械学習と脳波(EEG)の動向
Authors: Nathan Koome Murungi, Michael Vinh Pham, Xufeng Dai, Xiaodong Qu
Abstract要約: 本稿では,機械学習の文脈における脳-コンピュータインタフェース(BCI)に関する体系的な文献レビューを行う。私たちの焦点は脳波(EEG)研究であり、2023年現在の最新の傾向を浮き彫りにしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08921166277011344
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a systematic literature review on Brain-Computer Interfaces (BCIs) in the context of Machine Learning. Our focus is on Electroencephalography (EEG) research, highlighting the latest trends as of 2023. The objective is to provide undergraduate researchers with an accessible overview of the BCI field, covering tasks, algorithms, and datasets. By synthesizing recent findings, our aim is to offer a fundamental understanding of BCI research, identifying promising avenues for future investigations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習の文脈における脳-コンピュータインタフェース(BCI)に関する体系的な文献レビューを行う。私たちの焦点は脳波(EEG)研究であり、2023年現在の最新の傾向を浮き彫りにしている。目標は、bciフィールドのアクセス可能な概要を提供し、タスク、アルゴリズム、データセットをカバーすることにある。近年の知見を合成することにより,bci研究の基本的な理解を提供し,今後の研究に有望な道を見いだすことが目的である。

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