韩国Daegu科技大学的研究团队成功研发了一种小样本学习模型，仅需少量脑波数据即可精确分类脑波。这一突破有望推动脑波研究取得新突破，该模型克服了传统深度学习模型需要大量数据的限制。研究团队采用了多种模块，提高了模型的分类准确性，使其在跨个体分类中表现出高达76%的准确性。这项研究将对医疗和脑机接口领域产生深远影响，为更好理解和应用脑波数据铺平道路。
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