华中科技大学伍冬睿教授团队提出T-TIME：即插即用跨用户脑机接口的测试阶段信息最大化集成

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脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI) 是大脑和外部设备（计算机、机器人等）之间的直接交互通路，可用于研究、帮助、增强或修复人类的认知或感觉运动功能。非侵入式BCI中最常用的信号形式是脑电图（Electroencephalogram，EEG），这是一种多通道时间序列信号，具有高时间分辨率、高安全性、低成本、使用方便等优势。 在实际应用中，BCI系统依赖于对信号的精准解码，因此对脑信号的智能、精准分析是BCI系统成功的关键。然而，在传统的BCI系统中，由于EEG信号的个体间差异和非平稳性，新用户在使用前通常需要进行针对性的校准，采集该用户数据以调整脑信号解码算法，这一过程既耗时又影响用户体验。 迁移学习（Transfer Learning，TL）是一种极具前景的方法，能够降低分布偏移、处理个体差异并减少校准时间。它通过利用其他用户（源域）的数据或 ………………………………