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学术报告
伍冬睿教授学术报告会
作者:发布时间:2021-06-06

题目:Machine Learning in Brain-Computer Interfaces

时间:2021年6月6日 10:30-11:30

地点:正版365官方网站 F310会议室

报告人:伍冬睿 教授(华中科技大学)

邀请人:盛鑫军 教授(机器人研究所)

 

报告人简介:

伍冬睿,中国科学技术大学自动控制专业学士,新加坡国立大学电子工程专业硕士,美国南加州大学电子工程专业博士。华中科技大学人工智能与自动化学院教授、博导,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室副主任,国家海外高层次人才(青年)。主要研究方向为脑机接口、机器学习、计算智能、情感计算、智慧医疗。出版学术专著《Perceptual Computing》(Wiley-IEEE Press),发表论文160余篇,其中SCI 84篇(一作33篇,IEEE汇刊56篇),Google Scholar总引用7600余次 (H=43)。IEEE SMC学会人机系统助理副主席和eNewsLetter主编,和4个IEEE汇刊副编。获2020年USERN Prize in Formal Sciences, 2020年湖北省杰青,2020 IEEE 机电一体化与自动化会议最佳论文奖,2019和2020年中国脑机接口比赛技术赛一等奖,2017年IEEE SMC学会首届青年科学家奖,2014年北美模糊信息处理学会首届青年科学家奖,2014年IEEE模糊系统汇刊最佳论文奖,2012年IEEE计算智能学会最佳博士论文奖等。

 

报告摘要:

A brain-computer interface (BCI) enables a user to communicate with a computer directly using brain signals. Electroencephalograms (EEGs) used in BCIs are weak, easily contaminated by interference and noise, non-stationary for the same subject, and varying across different subjects and sessions. Thus, sophisticated machine learning approaches are needed for accurate and reliable EEG-based BCIs. This talk will introduce the basic concepts of BCIs, review the latest progress, and describe several newly proposed machine learning approaches for BCIs.

 

 

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