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1月1日周一第 701–720 条
  1. OpenReview · State space models70

    采用分形扫描的可扩展视觉状态空间模型

    基于摘要分析。该研究针对视觉 State Space Models（SSMs）中图像 patch 序列化可能破坏空间关系的问题，提出以分形扫描曲线替代线性扫描，旨在改善空间邻近性保持并适应不同图像分辨率。 核心机制是调整二维图像 patch 到一维序列的排列方式，使 SSM 在序列建模时更有效地利用空间结构。作者认为，现有线性扫描容易产生重复模式与偏置，而分形曲线能够保持较高的空间邻近性、减少冗余并提升复杂模式建模能力。摘要未说明具体分形曲线、扫描实现、模型结构或训练配置，因此不能进一步确定其计算与存储开销。 作者报告在图像分类、检测和分割任务中取得优于对照方法的表现，但摘要未提供数据集、划分、基线名称、指标或数值，无法量化收益或比较不同协议下的结果。实验协议、消融及统计信息尚未验证；复现需取得完整的扫描规则、分辨率适配方式、训练设置及对照配置。 平台推测（待验证）：该机制依赖 patch 的二维空间邻接关系，可为 EEG 通道×时间表示的序列化提供思路，但图像空间邻近不等同于电极间的功能关系。可复用的是扫描与序列排列模块，需改造的是电极拓扑映射和时间顺序约束；低信噪比、跨被试差异、通道布局变化及小数据可能削弱收益。一个可检验的小实验是在固定 EEG 表示、SSM 主干与训练配置下，对比线性扫描和分形扫描，使用一致的 Cross-subject 划分，检查任务指标及时间邻接是否受到破坏。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对分形扫描如何保留图像 patch 的空间邻近关系，以及其相对线性扫描的收益是否在不同分辨率和任务下稳定；摘要尚不足以判断收益幅度与计算代价。

  2. OpenReview · State space models79

    VMamba：视觉状态空间模型

    基于摘要分析。本文研究如何构建计算高效的视觉网络，将状态空间语言模型 Mamba 适配为具有线性时间复杂度的视觉骨干 VMamba，核心贡献是用 2D Selective Scan（SS2D）处理二维视觉数据与一维选择性扫描之间的结构差异。 技术机制：VMamba 由 Visual State-Space（VSS）块堆叠构成，SS2D 沿四条扫描路径遍历二维数据，以收集不同来源和视角的上下文信息。作者据此构建一系列 VMamba 架构，并通过架构与实现层面的改进加速。摘要未给出具体扫描方向、状态更新公式、损失、训练配置及各加速措施，尚不能核对其计算开销与性能收益的来源。 结果与复现：作者报告，VMamba 在多种视觉感知任务上表现良好，相较现有基准模型具有更优的输入规模扩展效率。摘要未列出任务、数据集、指标、数值或对照配置，因此不能据此判断优势幅度，也不能将线性时间复杂度直接等同于实际运行速度。实验协议、消融及统计信息尚未验证。材料提供了源码仓库，但实现与论文版本的对应关系及完整复现条件仍需核对。 平台推测（待验证）：迁移假设是将 EEG 的时间与通道，或时频表示，组织为二维输入，借用多路径选择性扫描建模上下文。原方法依赖二维结构，预训练数据规模与监督设置在摘要中未说明；EEG 的通道排列并不天然等同于图像邻接关系，因此可考察 SS2D 与 VSS 模块，但需改造输入编码、通道拓扑和任务输出。低信噪比、跨被试差异、缺失通道及小数据可能使扫描路径引入不稳定依赖或过拟合。一个可证伪的小实验是在固定 EEG 任务、训练预算与数据划分下，对比二维多路径扫描、仅时间扫描及常规基线，并扰动通道顺序，检验收益是否依赖人为排列；这不是论文已验证的结果，已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得阅读其以四条扫描路径将一维选择性扫描适配到二维视觉数据的机制，以及输入规模扩展效率的评估；该机制对 EEG 的适用性尚未验证。

  3. OpenReview · State space models73

    SMamba：通过可伸缩状态空间模型实现任意尺度超分辨率

    基于摘要分析。该研究针对任意尺度超分辨率（ASSR），提出正文称为 S³Mamba 的方法，旨在用单一模型将低分辨率图像重建到任意目标尺度。其核心贡献是通过 Scalable State Space Model（SSSM）构建可伸缩的连续表示空间，并结合尺度感知自注意力强化不同尺度下的全局重要特征建模。 机制上，Implicit Neural Representations（INR）通过坐标与像素值之间的连续表示支持任意尺度重建。作者认为，现有基于 CNN 和 Transformer 的方法受到计算复杂度及长程依赖建模能力的限制；SSSM 在离散化过程中调制状态转移矩阵与步长采样矩阵，以实现尺度可调的连续表示建模。作者报告该机制具有线性计算复杂度，但摘要未说明其对应的复杂度变量、完整网络开销或具体调制形式，尚需全文核对。 作者报告，在合成及真实场景基准上的实验取得了最先进性能和任意超分辨率尺度下的较强泛化能力。摘要未提供数据集名称、训练与测试尺度划分、对照方法、指标或数值，因此目前不能定量判断收益，也不能确认对未见尺度的具体泛化范围；实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：其潜在 EEG 关联是将尺度条件化的状态空间建模用于不同采样率下的连续时间信号重建，而非直接复用图像超分辨率效果。该假设依赖可建立的时间坐标和低、高采样率监督配对；可考察复用 SSSM 的离散化调制机制，输入表示与尺度感知模块则需适配 EEG 的时间轴、通道布局及生理频带。低信噪比、跨被试差异、通道缺失和小数据可能导致噪声放大或虚假高频重建，且上采样不能保证恢复已丢失的生理信息。一个可证伪的小实验是对高采样率 EEG 进行受控抗混叠降采样，在按被试隔离的划分中比较该机制、固定尺度模型与插值基线，并测试未见采样倍率下的波形误差及频谱保真度。相关 EEG 工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得关注其通过离散化过程中的状态转移与步长采样调制构建尺度连续表示的机制，但任意尺度泛化、计算开销及向 EEG 迁移的有效性仍需核对全文或实验验证。

  4. OpenReview · State space models70

    用于图像去模糊的高效视觉状态空间模型

    基于摘要分析。本文针对图像去模糊中长程依赖建模与高分辨率计算成本之间的矛盾，提出高效视觉状态空间模型 EVSSM，以状态空间模型（SSMs）提取非局部信息，并通过视觉扫描模块降低多固定方向扫描带来的计算开销。 核心机制是：在各个基于 SSM 的模块之前施加不同几何变换，以捕获有用的非局部信息。摘要将其与采用多个固定方向扫描的既有方法对照，强调扫描方式的效率改进；具体变换类型、扫描顺序、网络结构、损失函数及训练配置尚未验证。作者以 Transformer 模型计算复杂度随图像分辨率呈二次增长作为研究动机，但摘要没有给出 EVSSM 的复杂度公式或实测资源消耗。 作者报告，EVSSM 在图像去模糊基准数据集和真实拍摄图像上，相较现有先进方法表现良好。摘要未列出数据集名称、划分、对照方法或定量指标，因此尚不能判断性能增益、效率收益及二者的权衡；实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：若将 EEG 表示为通道×时间或时频特征，SSM 的序列建模和扫描组织方式可能用于捕获较长时间范围的依赖。但原方法依赖图像空间结构，其几何变换不能直接视为 EEG 的有效变换：通道排列具有电极拓扑意义，时间方向也有特定语义。可复用候选是 SSM 建模与扫描组织思路，需改造的是输入表示及变换规则；低信噪比、跨被试差异、通道缺失和小数据训练均可能使收益消失。可检验的小实验是在固定数据划分和训练预算下，对照单方向扫描、多个固定方向扫描与保留电极拓扑的变换方案，分别报告被试内及跨被试性能、推理耗时和显存占用。该假设并非本文已验证的 EEG 结果，已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对几何变换驱动的视觉扫描如何兼顾非局部建模与计算效率，但摘要未提供定量性能或复杂度数据，其优势及向 EEG 的迁移价值尚未验证。

  5. OpenReview · EEG73

    从 EEG 脑记录中学习鲁棒的深度视觉表征

    基于摘要分析。该研究面向从 EEG 解码视觉信息的问题，提出两阶段方法：先从 EEG 提取特征、学习鲁棒的深度视觉表征，再将所得表征用于图像生成和分类。其贡献包括对特征提取流程泛化能力的评估，以及将未见图像映射至 EEG 空间并近似重建的框架。 方法方面，摘要提及使用深度学习架构，分别结合监督学习与对比学习，在三个数据集上验证特征提取流程，并开展零样本 EEG 分类。具体网络结构、对比学习目标、两阶段训练衔接及零样本任务的类别划分尚未验证；多个数据集上的评估也不能直接视为 Cross-dataset 迁移实验。 作者报告，仅用 EEG 的单模态学习获得了被试不变、线性可分的视觉表征，其 k-means Accuracy 优于 EEG 与图像的联合表征学习。该结论的被试划分、线性可分性检验、聚类标签匹配方式和比较数值未在摘要中展开，是否采用严格 Cross-subject 评估尚未验证。 图像生成方面，作者报告其 EEG 图像合成方法在 EEGCVPR40 和 Thoughtviz 上的 Inception Score 分别提升 62.9% 和 36.13%，并声称优于 GAN 相关的现有最佳表现。这些数字为相对提升而非百分点；具体对照方法、原始分数、数据划分及统计信息尚未验证。摘要所述“未见图像映射至 EEG 空间再重建”还需与实际 EEG 输入的图像重建协议区分，不能仅凭摘要确认其对未见视觉类别的脑信号解码能力。 复现时应优先核对 EEG 预处理、被试与刺激划分、监督信息的使用、单模态与联合学习的对照条件，以及生成指标的计算协议。全文、实验消融及代码可用性尚未验证。

    阅读价值：值得核对其仅用 EEG 学习视觉表征与 EEG—图像联合表征的对照，以及零样本分类和图像生成的评估协议，以判断表征可分性与跨被试泛化是否同时成立。

  6. OpenReview · State space models78

    VMamba：视觉状态空间模型

    基于摘要分析。本文研究如何构建计算高效的视觉网络，将状态空间语言模型 Mamba 迁移为具有线性时间复杂度的视觉骨干 VMamba，核心贡献是通过 2D Selective Scan（SS2D）适配二维视觉数据的结构。 机制上，VMamba 由 Visual State-Space（VSS）块堆叠构成，其中 SS2D 沿四条扫描路径遍历，以连接一维选择性扫描的有序处理方式与二维视觉数据的非序列结构，从不同方向汇集上下文信息。作者据此构建了一组 VMamba 架构，并通过架构与实现层面的改进加速。摘要未展开具体扫描顺序、状态更新形式、训练目标或加速实现，相关细节尚未验证。 作者报告，VMamba 在多种视觉感知任务中展现出良好性能，相较既有基准模型具有输入规模扩展效率优势。摘要未提供任务名称、数据集、数据划分、对照模型、数值指标及复杂度测量条件，因此不能据此量化性能提升，或将线性复杂度直接等同于实际运行速度优势。实验协议、消融及统计信息尚未验证。材料提供了公开代码仓库，复现仍需核对具体配置、训练预算与软硬件环境。 平台推测（待验证）：若 EEG 被表示为通道×时间或时频二维结构，SS2D 的多方向上下文聚合可能用于建模长程依赖；这一假设依赖二维排列能够保留有意义的通道或时频关系，视觉领域结果不等于 EEG/BCI 效果。可考察复用 VSS 与扫描机制，但需改造输入编码、通道排列和任务输出。低信噪比、不规则电极布局、跨被试差异及小数据训练可能削弱收益，预训练与监督规模要求也尚未验证。一个可检验的小实验是在固定 EEG 数据划分、训练预算和相近模型容量下，对照多方向 SS2D 与单方向扫描，并扰动通道排列，观察任务指标及计算成本是否稳定改善。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得阅读其以四条扫描路径将一维选择性扫描适配到二维视觉数据的机制，并核对输入规模扩展效率的对照实验；该机制对 EEG 的适用性尚未验证。

  7. OpenReview · State space models71

    Pan-Mamba：基于状态空间模型的有效全色锐化

    基于摘要分析。Pan-Mamba 研究全色锐化问题，即融合低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像，生成高分辨率多光谱图像；其核心贡献是利用 Mamba 的全局信息建模能力，并设计两个面向跨模态交互与融合的组件。 机制方面，channel swapping Mamba 通过交换部分全色与多光谱特征通道，开展轻量级跨模态交互；cross-modal Mamba 则利用模态之间的内在关系增强信息表示。摘要未提供具体状态空间参数化、特征序列化方式、损失函数、训练与推理设置，不能据此确定网络结构细节或计算成本。 作者报告，在多个数据集上的实验中，Pan-Mamba 超过所比较的当前先进方法，获得更好的全色锐化融合结果；但摘要未给出数据集名称、划分、基线、指标或数值，因此尚不能判断优势幅度及不同评估协议下的稳健性。作者将该工作描述为首次探索 Mamba 在全色锐化中的潜力，此优先性主张尚未独立核实。摘要提供了源码地址，但实现与复现条件尚未验证；实验协议、消融及统计信息亦尚未验证。 平台推测（待验证）：迁移假设是将跨模态信息交换机制用于 EEG 与其他同步信号的融合，而非直接复用图像锐化网络。原任务依赖空间对应且分辨率互补的图像输入；EEG 场景需重新定义时间对齐、通道映射、特征序列化和任务监督。可能复用的是跨模态交换与融合模块，需改造的是输入表示及输出目标。低信噪比、跨被试差异、通道缺失和小数据可能使交换特征引入噪声或过拟合。一个可证伪的小实验是在固定数据划分与相近参数预算下，对同步 EEG 多模态任务比较简单融合、加入 channel swapping 及进一步加入 cross-modal Mamba 的表现，并测试模态噪声扰动下的稳定性；这不构成已验证的 BCI 效果，已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得阅读其 channel swapping Mamba 与 cross-modal Mamba 如何实现跨模态信息交换，但融合优势及向 EEG 多模态任务迁移的有效性仍需核对实验与验证。

  8. OpenReview · EEG73

    EEG2Video：面向从 EEG 信号解码动态视觉感知

    基于摘要分析。本研究针对既有视觉重建研究主要关注静态刺激的问题，构建动态视频观看过程中的 EEG-video 配对数据，并提出基于 Seq2Seq 的 EEG2Video 基线，探索从 EEG 信号重建动态视觉感知。 数据与任务：作者报告，数据集记录了 20 名被试观看 40 个概念类别、共 1400 个动态视频片段时的 EEG。摘要提及 EEG 的高时间分辨率（1000 Hz），但具体采集与预处理协议尚未验证。作者还为视频标注颜色、动态属性及是否包含人等元信息，以考察这些属性能否从 EEG 中解码；摘要未提供各属性的独立实验结果。 核心机制：EEG2Video 使用 Seq2Seq 架构，旨在更好地对齐视频中的动态运动与高时间分辨率脑信号。其阅读价值在于将视觉解码从静态内容扩展到动态序列，但 EEG 编码方式、视频表示、时间对齐策略、损失函数及训练与推理流程均需全文核对，不能仅凭摘要判断模型是否实际利用了运动特异信息。 结果与证据边界：作者报告，模型在语义分类任务中取得 79.8% 的 2-way Accuracy，视频重建的结构相似性指数 SSIM 为 0.256。摘要未说明候选构造、数据划分、被试内或跨被试协议、对照基线及 SSIM 的计算与汇总方式，因此这些数值不能直接与其他协议下的结果比较，也不足以确认跨被试泛化或运动重建质量。 复现条件：摘要称数据集与代码将于近期发布，现有材料不能确认已公开。实验协议、消融及统计信息尚未验证；复现时应核对视频与被试的训练测试划分、时序对齐，以及动态信息相对静态语义信息的贡献。

    阅读价值：值得阅读的具体原因是其构建 EEG-video 配对数据并以 Seq2Seq 探索动态视觉重建，可用于研究 EEG 时间信息与视频运动的对应关系，但评估划分及动态信息解码的独立贡献尚未验证。

  9. OpenReview · State space models73

    SMamba：通过可伸缩状态空间模型实现任意尺度超分辨率

    基于摘要分析。该研究针对任意尺度超分辨率（ASSR），提出正文称为 S³Mamba 的方法，利用 Scalable State Space Model（SSSM）构建由低分辨率图像导出的可伸缩连续表示空间，使单一模型能够处理不同放大尺度。其核心贡献是将尺度调制引入状态空间模型的离散化过程，并结合尺度感知自注意力增强不同尺度下的全局重要特征感知。 机制与创新：ASSR 借助 Implicit Neural Representations（INR）建立坐标与像素值的连续表示，突破固定放大倍数的限制。作者认为，现有 CNN 和 Transformer 方法面临计算复杂度及长程依赖建模方面的挑战。SSSM 在离散化时调制状态转移矩阵与步长采样矩阵，作者声称由此实现线性计算复杂度的连续表示建模。摘要未给出调制函数、尺度条件的具体输入方式、训练损失及推理流程；线性复杂度对应的计算范围，以及加入自注意力后的整体开销，尚需全文核对。 结果与证据边界：作者报告，在合成与真实场景基准上取得最先进性能，并在任意超分辨率尺度下表现出较强泛化能力。摘要未列出数据集名称、训练与测试尺度划分、对照基线、指标或具体数值，因此不能判断未见尺度上的收益及适用边界。实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：可迁移的假设是，尺度条件化的状态空间离散化可能用于 EEG 不同采样间隔下的连续时间表示；但图像空间放大与 EEG 时间采样变化并非同一任务，原领域结果不能视为 BCI 有效性的证据。可考虑复用条件化离散化模块，将图像坐标与像素监督改为时间坐标和信号重建监督，并处理通道拓扑及抗混叠约束。低信噪比、跨被试差异、通道不一致和小数据可能使模型主要拟合插值规律。一个可证伪的小实验是在固定被试划分及统一抗混叠降采样流程下，对比该模块、普通状态空间模型和传统插值在未见采样间隔上的重建误差及下游任务表现。相关 EEG 工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对其通过尺度调制状态空间离散化来构建连续表示的机制，以及线性复杂度的适用范围；作者报告的任意尺度泛化优势仍需结合全文实验协议验证。

  10. OpenReview · State space models77

    STREAM：面向稀疏几何数据的通用状态空间模型

    基于摘要分析。STREAM 面向点云、事件视觉等稀疏且非结构化的几何数据，将几何结构显式编码进状态空间模型的参数化，而不是仅依赖序列化预处理及模型自行推断几何关系。其核心贡献是利用坐标的相对差异控制状态空间模型的步长，并基于 Mamba selective state-space model 与修改后的 CUDA kernel 实现高效计算。 机制上，状态空间模型的线性动态由时间或空间坐标等一维变量驱动，STREAM 将相对坐标差注入这一动态变量对应的步长。作者称，由此形成的几何操作可在 O(N) 步中计算 N 个点之间的全点对交互；该表述不应直接等同于已验证的端到端运行时间或显存复杂度，具体交互定义、点的遍历顺序与实现条件尚需正文核对。 作者报告，在从头训练的 ModelNet40 和 ScanObjectNN 点云分析任务中，STREAM 改善了 PointMamba 基线表现，但摘要未提供具体指标数值。作者还报告，在 DVS128 Gestures 数据集全部 11 个类别的测试中取得 100% Accuracy，并声称这是首次达到该结果；测试划分、预处理、重复实验及统计信息尚未验证。摘要另称模型在事件视觉和音频分类等基准上具有竞争力，具体对照与实验协议尚未验证。 平台推测（待验证）：假设相对坐标驱动的状态更新能保留不规则采样结构，它可能对应 EEG 中不规则时间采样或稀疏电极空间建模的问题。可考虑复用状态更新机制，但需改造 EEG 信号的点表示、时空坐标及遍历方式；低信噪比、跨被试差异、通道缺失与小数据训练都可能削弱该归纳偏置。一个可检验的小实验是在固定 EEG 数据划分和相同输入表示下，比较相对坐标步长与固定步长，并测试通道缺失时的性能变化。此为迁移假设，不是已证实的 BCI 收益；相关 EEG 工作尚未检索确认。复现还需核对完整模型配置、CUDA kernel、训练条件及代码可用性。

    阅读价值：值得核对 STREAM 将相对坐标差注入状态空间步长的机制及其修改后的 CUDA 实现，以评估稀疏几何归纳偏置的收益；摘要中的全点对交互与测试准确率仍需结合完整实验协议验证。

  11. OpenReview · State space models72

    VmambaIR：用于图像恢复的视觉状态空间模型

    基于摘要分析。VmambaIR 面向从退化输入恢复高质量图像的问题，将 State Space Models（SSMs）引入图像恢复，旨在兼顾长程依赖建模与计算效率。其核心贡献是采用 Unet 架构堆叠 Omni Selective Scan（OSS）块，以多方向扫描缓解 SSM 的单向建模限制。 机制方面，每个 OSS 块由 OSS 模块与 Efficient Feed-Forward Network（EFFN）组成。作者提出的 omni selective scan 对六个方向的图像信息流进行建模，并将 SSM 的线性复杂度作为相对于 Transformer 二次复杂度的效率优势。摘要未说明六个方向的具体定义、扫描与融合方式、EFFN 结构、损失函数及训练策略，这些细节尚未验证。 作者报告，在 image deraining、single image super-resolution 和 real-world image super-resolution 等任务中，VmambaIR 达到 SOTA，同时使用更少的计算资源与参数。摘要未提供数据集、数据划分、对照模型、评价指标或资源测量条件，因此该结论目前只能作为作者报告，不能据此量化优势或比较不同任务的性能。实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：该方法原本依赖具有空间邻接关系的图像数据；多方向扫描与高效长程建模可能为 EEG 去噪提供机制参考，但原领域有效不等于 BCI 有效。可考虑复用 SSM 与扫描模块，需改造时间—通道表示、扫描顺序及训练目标，并核对是否依赖成对退化／参考信号监督。低信噪比、跨被试差异、不规则通道布局和小数据可能削弱效果，恢复过程也可能损伤 ERP 等任务相关成分。一个可证伪的小实验是在固定被试划分与噪声条件下，比较单向扫描和多方向扫描的 EEG 去噪误差、ERP 波形保真度及资源开销，检查效率收益是否伴随信号失真。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得阅读其 Omni Selective Scan 如何以线性复杂度缓解 SSM 的单向建模限制，并核对图像恢复效果与资源开销的对照证据；其对 EEG 的适用性尚未验证。

  12. OpenReview · State space models76

    GrassNet：状态空间模型与图神经网络的结合

    GrassNet 针对谱图神经网络中多项式滤波器低阶截断、缺乏图谱整体建模的问题，引入结构化状态空间模型（SSMs）来学习图谱滤波器。基于摘要分析，未取得论文全文。 核心机制是利用 SSMs 建模图信号在不同频率上的关联，并为图谱中的各频率生成特定校正。作者指出，传统多项式方法对相同频率的信号施加相同调制，在谱高度集中或存在大量数值相同的谱值时可能受到限制；作者声称 GrassNet 能学习任意图谱滤波器，并在理论上具有比多项式滤波器更强的表达能力。如何定义频率序列、如何处理重复特征值及对应特征空间、表达能力结论依赖哪些假设，均需查阅正文核对。 作者报告，在九个公开基准上的实验显示 GrassNet 在真实图建模任务中表现优于对照方法。摘要未提供基准名称、任务、划分、对照配置或具体指标，因此不能量化收益或判断不同协议下的可比性；实验协议、消融及统计信息尚未验证。实现、计算成本和复现条件也尚未验证。 平台推测（待验证）：假设 EEG 被表示为具有明确拉普拉斯算子的通道图，GrassNet 的跨图谱频率关联建模可能用于检验多项式滤波表达受限这一瓶颈；这里的图谱频率不等同于 EEG 的时间频率。可考虑复用谱滤波机制，但通道图构建、时间信息整合和跨被试图对齐需要改造。低信噪比可能使图结构不稳定，通道变化可能改变谱基，小数据也可能增加过拟合风险。一个可证伪的小实验是在固定 EEG 通道图、相同时间编码器和相同跨被试划分下，对比 GrassNet 滤波与多项式滤波，并检查收益对图构建及通道扰动的敏感性。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对 GrassNet 如何利用 SSM 建模跨频率关联，以及其处理重复谱值和提升滤波表达能力的理论条件，这些机制为评估谱图方法在 EEG 图建模中的适用性提供了具体切入点。

  13. OpenReview · State space models72

    DGMamba：通过广义状态空间模型实现域泛化

    基于摘要分析。该研究针对视觉域泛化中的分布偏移问题，提出 DGMamba，尝试在保留 Mamba 全局感受野与线性复杂度优势的同时，减少隐藏状态和图像扫描机制对域特异信息的依赖。 框架包含 Hidden State Suppressing（HSS）与 Semantic-aware Patch refining（SPR）。HSS 用于减弱与域特异特征相关的隐藏状态对输出预测的影响。SPR 旨在让模型更关注对象而非上下文，其中 Prior-Free Scanning（PFS）打乱图像中的非语义 patch，以形成更灵活的序列；Domain Context Interchange（DCI）通过跨域融合 patch，将不匹配的非语义与语义信息组合起来，对 Mamba 进行正则化。摘要未提供隐藏状态筛选、语义识别、扫描操作及损失函数的具体实现，尚不能据此重建模型。 作者报告，在四个常用域泛化 benchmark 上，DGMamba 相较现有先进模型取得更优结果；摘要未列出 benchmark 名称、域划分、对照基线或指标数值，实验协议、消融及统计信息尚未验证。作者表示代码将公开，不等同于代码已可获取。 平台推测（待验证）：其潜在 EEG 迁移路径是抑制被试或会话相关的域特异状态，以缓解跨被试、跨会话分布偏移。但原方法依赖图像 patch 的语义与上下文区分，以及跨域 patch 融合；EEG 中哪些时段、通道或频段属于任务信息而非背景信息，需要重新定义，不能直接套用对象与背景的划分。可尝试复用状态抑制思路，改造序列构建和跨域融合模块；低信噪比、通道差异及小数据可能导致任务相关状态被误抑制，或融合产生不合理信号。一个可证伪的小实验是在固定的跨被试 EEG 划分下，比较基础 Mamba 与仅加入 HSS 改造的版本，核对域信息降低是否伴随任务性能改善。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对的是 DGMamba 如何通过隐藏状态抑制与语义感知 patch 处理降低域特异信息影响；这些机制提供了域泛化研究的具体切入点，但摘要中的性能优势及其 EEG 可迁移性尚未验证。

  14. OpenReview · EEG72

    面向运动想象 BCI 的快速多变量经验模态分解 EEG 节律分离与时频分析

    基于摘要分析。研究针对多变量经验模态分解（MEMD）及其噪声辅助版本（NA-MEMD）处理多通道运动想象 EEG 时的噪声鲁棒性与计算复杂度问题，考察快速多变量经验模态分解（FMEMD）及其噪声辅助版本（NA-FMEMD）的时频分析能力，并提出基于 FMEMD 的分类架构。 核心机制是利用 FMEMD 分解 EEG，再通过联合平均频率度量（joint average frequency measure）自动选择对应特定频带的固有模态函数（intrinsic mode functions），用于节律分离与后续分类。摘要未提供 FMEMD 的具体加速机制、频带设置、特征构造或分类器细节，NA-FMEMD 的噪声辅助配置也尚未验证。 作者报告，与 MEMD 在仿真数据和真实 EEG 上的比较表明，FMEMD 能更准确地估计 EEG 频率信息，并改善分解的抗噪性与计算效率。在 BCI Competition IV 数据集上，以 FMEMD 替换 MEMD 作为预处理算法，作者报告分类 Accuracy 提高“2.3%”；摘要未明确该数值是相对增幅还是百分点变化，也未明确此项比较对应的子数据集、数据划分及被试内或跨被试协议。作者另报告，在 Physiobank Motor/Mental Imagery dataset 和 BCI Competition IV Dataset 2a 上，FMEMD 分类架构取得与复杂算法相当的表现，但摘要未列出具体对照算法与分数，不能据此进行跨协议排名。 复现重点是确认节律选择规则、MEMD 与 FMEMD 是否使用一致的后续分类流程，以及抗噪评估条件和运行时间的测量环境。被试数、训练测试划分、实验协议、消融及统计信息尚未验证。作者认为该方法适合从小型基准数据集提取特征并缓解计算复杂度带来的维度约束；其在跨被试、跨会话及在线 BCI 中的适用性仍需进一步核对，不能由摘要中的基准结果直接推定。

    阅读价值：值得核对 FMEMD 在多通道运动想象 EEG 中的频率估计、抗噪性与计算效率，以及自动节律选择能否在一致分类协议下带来可复现的收益。

  15. OpenReview · State space models70

    使用加权正则化神经网络的物理引导状态空间模型增广

    基于摘要分析。本文研究如何利用测量数据增广已有的非线性物理状态空间模型，提出采用加权函数正则化的 W-PGNN，在数据信息量较低的区域更依赖物理先验，在信息量较高的区域更信任数据。 核心机制：作者指出，经典 Physics-guided neural networks（PGNN）在输出层面惩罚对物理模型的偏离，但状态转移函数即使仅有较小参数差异，也可能产生显著不同的时间序列输出，因此这种约束可能导致保守估计。此外，经典方法以固定权衡超参数在整个状态空间施加正则化。W-PGNN 改为在代价函数中加入加权正则项，惩罚基线物理模型与最终辨识模型之间的状态函数及输出函数差异，并依据数据的信息量调节对先验的依赖。权重的具体定义、信息量估计方式、网络结构及优化流程尚未验证。 验证与边界：作者报告在一个基准示例上展示了该策略相对于现有 PGNN 方法的有效性。摘要未提供基准名称、数据划分、评价指标或提升幅度，实验协议、消融及统计信息尚未验证。复现需进一步核对基线物理模型、测量数据、权重构造与正则化超参数设置。 平台推测（待验证）：迁移假设是，若 EEG 动态建模具备可信的状态空间先验，并能可靠估计不同状态区域的数据信息量，该机制可能帮助缓解稀疏观测区域中数据驱动模型偏离先验的问题。可复用的是函数层面的加权约束；需改造的是 EEG 状态定义、观测函数与信息量估计。低信噪比、跨被试差异、通道变化及小数据可能使权重估计失真，错误物理先验也可能引入偏差。一个可检验的小实验是在固定 EEG 数据划分和同一先验模型下，对比固定权重与信息量加权正则化的预测误差，并观察减少训练数据或加入噪声后的稳定性。相关 EEG 工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对 W-PGNN 如何将物理先验约束从输出层面转向状态与输出函数层面，并按数据信息量调整约束强度；摘要中的基准验证尚不足以判断其对 EEG 建模的适用性。

  16. OpenReview · EEG74

    面向可穿戴 BCI 低功耗实时 EEG 分类的优化 EEGNet 处理器

    基于摘要分析。该研究针对既有 EEGNet 处理器采用高精度定点数所带来的功耗和资源开销，提出低精度 EEGNet（LPEEGNet）处理器，通过算法量化与硬件架构协同优化，支持可穿戴 BCI 的低功耗实时 EEG 分类。 算法方面，作者通过低精度量化将 EEGNet 重构为 LPEEGNet；摘要未提供量化位宽、量化训练方式或各层精度配置。硬件方面，处理器采用数据驱动处理流程，以层融合构建异构流式架构，利用全局特征图存储改善访存效率，并结合层间并行与层内流水线提升推理效率。其可核对的技术重点是低精度计算、数据搬运与并行调度的联合设计，而不只是压缩模型。 作者报告，在 FPGA 实验中，相比摘要所称的最先进 EEGNet 处理器，该实现的功耗、LUT 利用量和推理延迟分别降低 52.6%、36.2% 和 25.8%；作者另报告，在一个 ERP 数据集上的 Accuracy 为 93.06%。摘要未明确数据集名称、被试数、被试内或跨被试评估协议、数据划分及对照处理器配置，因此这些结果只能在原文所述实验范围内理解，不能直接与其他协议下的分类结果比较。作者据此认为该处理器更适合可穿戴 BCI，但实际可穿戴系统中的收益仍需结合完整实验条件核对。 复现时需确认量化配置及精度变化、FPGA 型号与运行频率、功耗测量范围、延迟计量口径，以及对照实现是否采用可比的网络与硬件条件。实验协议、消融及统计信息尚未验证；摘要也不足以确认端到端在线 BCI 的实时性表现。

    阅读价值：该研究将 EEGNet 低精度量化与 FPGA 流式架构联合优化，值得核对其分类精度、功耗和延迟之间的权衡，尤其是量化配置与硬件对照条件。

  17. OpenReview · State space models70

    PhysMamba：用于远程生理测量的状态空间对偶模型

    基于摘要分析。该研究针对从面部视频提取生理信号的 Remote Photoplethysmography（rPPG）在现实环境中受运动伪迹与噪声干扰的问题，提出 PhysMamba，以基于 State Space Duality 的双路径时频交互学习更具代表性的特征。这是一项远程生理测量方法研究，不是直接的 EEG 或 BCI 验证。 核心机制是通过两条路径开展时频信息交互，并使用改进的 Cross-Attention State Space Duality（CASSD）促进路径间的信息交换与特征互补。摘要未说明两条路径的具体输入表示、CASSD 的计算形式、损失函数或训练与推理流程，这些技术细节尚未验证。 作者报告在 PURE、UBFC-rPPG 和 MMPD 数据集上进行了对比实验，并声称 PhysMamba 达到最先进性能，尤其适用于复杂环境。但摘要未提供具体指标、数值、数据划分、对照方法及复杂环境的定义，因此无法判断优势大小或不同评估协议下的泛化能力。实验协议、消融及统计信息尚未验证；复现还需核对视频预处理、参考生理信号、训练配置和实现可用性。 平台推测（待验证）：若双路径时频互补确实能增强抗噪能力，其机制可能对应 EEG 中时域动态与频谱线索联合建模的需求。迁移需将面部视频输入模块改造为多通道 EEG 表征，并明确监督信号与数据规模，不能假定视频运动伪迹与 EEG 伪迹具有相同结构。低信噪比、跨被试差异、通道配置变化和小数据训练可能削弱交互模块的收益。一个可证伪的小实验是在固定 EEG 数据划分与匹配模型容量下，比较单路径、双路径无交互及加入 CASSD 的版本，并在相同噪声条件下评估；这仅是迁移假设，不是论文已验证结果。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对 PhysMamba 的双路径时频交互与 CASSD 如何应对运动伪迹和噪声，但摘要中的领先性能主张及其向 EEG 的迁移价值尚需验证。

  18. OpenReview · State space models72

    MambaVLT：用于视觉-语言跟踪的时间演化多模态状态空间模型

    基于摘要分析。MambaVLT 针对视觉-语言跟踪中时序信息利用不足、参考特征难以动态更新的问题，提出基于 Mamba 的多模态状态空间模型，通过随时间演化的状态表示支持目标跟踪，并自适应调节视觉与语言参考的权重。 机制方面，模型包含 time-evolving hybrid state space block 和 selective locality enhancement block，用于捕获多模态上下文信息与自适应更新参考特征；另设 modality-selection module，动态调整视觉和语言参考的权重，以缓解任一参考模态可能产生的歧义。摘要将 Mamba 状态演化的时序记忆能力与线性复杂度作为方法动机，但具体状态更新公式、模块连接、损失、训练流程及端到端计算开销尚未验证。 作者报告，该方法在多个基准上相较先进跟踪器表现良好；摘要未提供基准名称、数据划分、对照模型或量化指标，因此尚不能判断优势幅度及适用条件。实验协议、消融及统计信息尚未验证，代码与复现条件也需核对全文。 平台推测（待验证）：其原问题依赖连续视觉序列及视觉、语言参考，时序状态更新与动态模态选择可能为 EEG 与辅助模态融合提供机制参考，对应长时序建模和模态可靠性变化的瓶颈；这不代表已验证的 EEG/BCI 效果。可考虑复用状态更新和模态选择思路，但需改造输入编码、时间对齐、参考表示与任务输出。EEG 的低信噪比、跨被试差异、通道变化及小数据可能导致状态累积噪声或模态权重失稳。一个可检验的小实验是在固定被试和划分的 EEG 多模态任务中，保持编码器与训练预算一致，对比固定融合与动态模态选择，并在辅助模态受扰时检验性能变化。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得阅读其如何利用随时间演化的状态空间更新多模态参考特征，以及动态调节模态权重；具体性能优势与 EEG 迁移价值尚未验证。

  19. OpenReview · State space models71

    基于残差分析的非线性响应状态空间模型改进

    基于摘要分析。本文研究具有未知非线性响应的状态空间模型学习问题，以神经网络近似观测方程中的未知非线性部分，并提出基于残差分析的迭代算法，改善隐状态推断与参数估计。 机制上，模型保留线性状态方程，观测方程则包含线性与非线性部分，其中非线性部分的结构未知。算法利用线性模型的残差学习这一未知项，再迭代改进模型。作者称可通过 minorization-maximization 原理说明迭代改进性质；具体优化目标、更新步骤、神经网络结构及成立条件尚未验证。 作者报告，在一个数值示例和电池容量估计案例中，该方法的参数估计与隐状态推断优于既有工具。摘要未提供评价指标、数值结果、基线名称或数据划分，因此不能判断收益幅度及适用范围；实验协议、消融及统计信息尚未验证。复现需核对全文中的模型定义、初始化、残差构造、交替更新与停止条件，以及案例数据和实现可用性。 平台推测（待验证）：若 EEG 时序可近似为线性潜在状态演化与非线性观测映射，该机制可能用于修正线性状态空间模型的观测偏差。可复用的是残差驱动的非线性拟合与迭代估计思路；需改造的是 EEG 多通道观测映射及噪声模型。摘要未说明原任务的数据规模和监督需求。低信噪比可能使残差学习吸收伪迹而非有效信号，小数据以及被试、通道差异也可能削弱稳定性。一个可检验的小实验是先在具有已知潜在状态的 EEG 风格模拟数据上，固定训练与测试划分，对比线性模型和残差改进模型，分别检查状态恢复与观测预测误差，并改变噪声强度以检验收益是否稳健。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得阅读的是以线性模型残差学习未知非线性观测项、并用 minorization-maximization 原理支持迭代改进的机制，但其对 EEG 隐状态估计的适用性尚未验证。

  20. OpenReview · State space models74

    Mamba-CL：在零空间中优化选择性状态空间模型以实现持续学习

    基于摘要分析。该研究面向持续学习中的灾难性遗忘，提出 Mamba-CL，通过在历史任务特征子空间的正交方向更新参数，持续微调大规模 Mamba 基础模型的核心 SSM，力求保留既有知识并学习新任务。 核心机制是将参数更新限制在历史特征子空间对应的零空间内。作者围绕 Mamba 的四个关键时不变参数推导整体一致性约束，处理 SSM 的递归状态空间结构与非线性离散化过程，再以零空间投影实现正交更新。作者声称，该方法在理论上保证各 SSM 模块在先前与当前任务上的输出一致性目标；具体保证的假设、约束范围，以及模块级一致性如何对应最终任务性能，需结合全文核对。 作者报告，在四个类别增量学习基准上，Mamba-CL 展现出抗遗忘效果，性能优于所比较的先进方法。摘要未提供基准名称、任务序列、数据划分、指标或具体数值，因此无法判断提升幅度及不同协议下的可比性。实验协议、消融及统计信息尚未验证。摘要称代码位于补充材料中，但其可获取性、运行配置与复现要求尚未核对。 平台推测（待验证）：该机制可能对应 EEG 持续学习中新增类别或连续会话更新引起的遗忘，但依赖历史特征子空间能稳定表征需保留的知识。可复用的是零空间投影与参数一致性约束；需改造的是 EEG 时序输入、通道适配和特征子空间估计。低信噪比、跨被试差异、通道变化及小样本可能使子空间估计不稳定，或过度限制更新、妨碍新任务学习。一个可检验的假设是：在固定 EEG 类别增量协议下，使用相同 Mamba 骨干与数据划分，对照普通顺序微调和零空间约束更新，检验历史类别 Accuracy 的保留是否以新类别学习能力下降为代价。上述迁移不属于本文已验证结果，已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

    阅读价值：值得核对其针对 Mamba 核心 SSM 参数推导的一致性约束与零空间投影实现，尤其是理论保证的适用条件及抗遗忘与新任务学习能力之间的权衡。