MetaBCI —— 脑机接口开源软件平台
MetaBCI 是中国首个脑机接口开源软件平台,由离线分析模块 Brainda、刺激呈现模块 Brainstim 和在线数据流模块 Brainflow 三大部分构成,提供了面向 BCI 软件层面全链条开发的解决方案。
- 面向离线分析需求,Brainda 统一了现有公开数据集接口,优化了脑电数据读取、处理流程,复现多种主要 BCI 数据分析及解码算法,以此提高研究者的算法开发效率;
- 面向刺激呈现需求,Brainstim 提供了简洁高效的范式设计模块,可快速创建脑机接口范式刺激界面;
- 面向在线开发需求,Brainflow 利用双线程、双进程编程方法实现了实时高速的数据读取、数据处理、结果反馈等功能,帮助开发者轻松搭建脑机接口在线实验系统。
相较于现有的脑机接口软件工具包,MetaBCI 基于开源语言 Python 编写,并且能够涵盖脑机接口全链条功能。MetaBCI 完全打通了脑机接口软硬件开发与设计链路,可为脑机接口在科学研究、医疗康复、娱乐生活、特种控制等领域的应用提供重要支撑,持续推动新一代脑机智能快速发展。

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作者 | FesianXu 导读 4年前在《AutoDiff理解》 之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章,因为工作和学习上比较忙碌(Lan Duo :P),就一直拖到了现在。刚好最近又在学习OPEN MLSYS[2],借此机会将静态图中的autodiff笔记也一并写完吧。如有谬误请联系指出。 (注意,在阅读本文之前,请确保已经阅读过[1],了解为什么深度学习以自动求导作为主要的训练方式,会对理解本文有所帮助。) 全文8965字,预计阅读时间23分钟。 01 静态图与动态图的区别 之前在[1]中提到过,自动求导(AutoDiff)机制是当前深度学习模型训练采用的主要方法,而在静态图和动态图中对于自动求导的处理是不一样的。作为前置知识,这里简单进行介绍。 我们都知道静态图建模(如TensorFlow,paddle fluid)是声明式编程,其建图过程和计算过程是分开的,而对于动态图建模而言(如pytorch,paddle)是命令式编程,其计算伴随着建图一起进行。注意,这两种编程范式有着根本上的区别,相信用过tensorflow和pyto...
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