摘要：
近年来，深度学习方法显著提升了MI-BCI的分类性能。卷积神经网络和循环神经网络能够从原始EEG数据中自动提取复杂的特征，摆脱了传统方法对手工特征设计的依赖。然而，现有深度学习模型通常结构复杂，参数量庞大，对硬件性能要求较高，难以在资源受限的设备上实现实时应用。此外，EEG数据集通常规模较小，容易导 阅读全文
posted @ 2025-12-08 16:30
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摘要：
在数字化浪潮的推动下，激光扫描仪作为三维空间数据采集的重要工具，已被广泛应用于测绘、文物保护、工业检测、自动驾驶、建筑BIM建模等领域。然而，随着扫描精度的不断提高，激光扫描仪所采集的点云数据规模呈指数级增长，给数据处理带来了前所未有的挑战。其中，点云配准作为将多次扫描数据融合为统一三维模型的关键步 阅读全文
posted @ 2025-12-05 15:36
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摘要：
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术作为连接人类大脑与外部设备的重要桥梁，正在逐步改变医疗、康复、娱乐乃至工业领域的技术格局。然而，传统脑机接口系统通常依赖多通道脑电信号采集设备，这不仅增加了设备复杂度和成本，还限制了其在便携式和消费级场景中的应用。近日，创新型 阅读全文
posted @ 2025-12-04 14:53
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摘要：
在数字经济蓬勃发展的当下，区块链技术凭借去中心化、不可篡改等特性，成为构建信任体系的关键基础设施。然而，传统区块链网络的匿名性特征，在带来创新活力的同时，也滋生了欺诈、洗钱、恶意攻击等问题，制约了区块链在金融、政务、医疗等对身份认证要求严格领域的应用。微算法科技（NASDAQ ：MLGO）通过对区块 阅读全文
posted @ 2025-12-03 17:14
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摘要：
数字化浪潮下，传统中心化架构的局限性愈发显著。数据集中存储于单一节点，易成为攻击目标，篡改、泄露风险高企；跨机构协作时，信任传递依赖第三方中介，流程冗长、成本高昂。金融领域跨境支付需经多层银行中转，供应链环节信息孤岛导致溯源困难，政务数据共享因部门壁垒难以落地。市场亟需一种能突破中心化束缚、实现分布 阅读全文
posted @ 2025-12-02 16:42
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摘要：
随着物联网设备数量呈指数级增长，全球连接设备预计将在2030年突破250亿台。这些设备产生的海量数据在传输过程中面临多重安全挑战，包括中间人攻击、数据篡改、隐私泄露等问题。传统中心化数据传输模式依赖单一信任机构，难以应对分布式场景下的安全需求。与此同时，人工智能模型在IoT场景中的部署常受限于设备算 阅读全文
posted @ 2025-12-01 16:09
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