University of Patras

脑电基础模型REVE不再需要全量微调或整层池化特征才能做情绪识别。此前这类模型在跨被试任务上尚未稳定超过专用架构，且表征计算与存储代价高。该做法把第一层单个注意力头的注意力权重按试次聚合成通道间加权连接矩阵，再用无标签的对称性打分挑出信息量最大的头，在SEED-IV上以经典分类器取得42.13的平衡准确率，计算量比全层注意力池化少约176倍。

脑电基础模型REVE不再需要全量微调或整层池化特征才能做情绪识别。此前这类模型在跨被试任务上尚未稳定超过专用架构，且表征计算与存储代价高。该做法把第一层单个注意力头的注意力权重按试次聚合成通道间加权连接矩阵，再用无标签的对称性打分挑出信息量最大的头，在SEED-IV上以经典分类器取得42.13的平衡准确率，计算量比全层注意力池化少约176倍。

该研究针对希腊语学龄儿童（6至12岁）缺乏言语识别阈（SRT）测试材料的空白，依据音节结构（三音节）、年龄适配的词汇熟悉度、音位区分度和可听度同质性四项标准选词，按ISO 8253-3:2022录制与处理，由20名儿童参与词汇同质性评估，逐词测定达到50%正确识别所需的呈现强度，并在20%至80%识别率区间测量性能-强度（PI）函数最陡上升段，发现识别率同质的词在识别阈上并不同质、反之亦然，因此仅保留在识别率与识别阈上均落在+1个标准差范围内的词，最终形成40个三音节词的词表。

该研究针对希腊语学龄儿童（6至12岁）缺乏言语识别阈（SRT）测试材料的空白，依据音节结构（三音节）、年龄适配的词汇熟悉度、音位区分度和可听度同质性四项标准选词，按ISO 8253-3:2022录制与处理，由20名儿童参与词汇同质性评估，逐词测定达到50%正确识别所需的呈现强度，并在20%至80%识别率区间测量性能-强度（PI）函数最陡上升段，发现识别率同质的词在识别阈上并不同质、反之亦然，因此仅保留在识别率与识别阈上均落在+1个标准差范围内的词，最终形成40个三音节词的词表。