使其能够以更低错误率将脑活动转换为文字。脑机请与我们接洽。接口技术借未来，现脑学网团队开发了一种名为“Brain2Qwerty”的活动深度学习模型。并尝试仅根据大脑信号预测参与者正在输入的转文字新文字。通过解码大脑活动来识别人们生成的闻科句子，并且能准确识别未出现在训练阶段的脑机句子。需要通过手术将电极置于大脑表面或内部，接口技术借该模型的现脑学网字符错误率可进一步降低至18%，脑磁图信号能够帮助模型实现更准确的活动文字预测。目前性能较好的转文字新脑机接口系统大多依赖植入式传感器，法国巴黎文理研究大学和阿道夫·罗斯柴尔德基金会医院的闻科研究人员开发出一种结合人工智能（AI）技术的非侵入式“大脑活动到文本”转换方法。键盘或电子设备与外界交流。脑机并将其转换为对应文字。接口技术借这项研究展示了结合AI技术的现脑学网新一代非侵入式脑机接口的潜力。须保留本网站注明的“来源”，这类系统无需通过手术植入电极，能够根据脑电图或脑磁图信号解码人们在键盘输入过程中产生的脑活动，相关研究发表于新一期《自然·神经科学》杂志。