据ScienceAI公众号1月31日消息，韩国大邱庆北科学技术院（DGIST）团队利用Transformer构建出尖峰重建机器学习模型Spk-Recon，该模型使用二次采样的低频神经记录数据作为输入。将该模型用于从体外培养物和体内雄性小鼠大脑中以记录神经元数据，其可从低频神经元信号中重建准确尖峰，尖峰排序的聚类精度超96%。该模型为开发下一代脑机接口开辟新方向，能够更深入地分析和控制大脑功能，同时减少硬件资源和最小化热组织损伤。

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