捕捉脑信号并将其转换为电信号，实现信息的传输和控制

赋能工业制造，建立跨任务算法，实现施工人员脑状态监测；赋能军事航空，建立跨被试算法，实现消防员脑认知测评；赋能医疗健康，建立跨站点算法，实现脑疾病辅助诊断。

1.1 赋能国家基建

基于脑机接口技术与特征挑选算法，搭建人员安全监管数字化管理系统，实现对国家重点工程施工人员专注度、疲劳度等脑状态的监测与预警。

1.2 赋能医疗健康

与天坛医院、宣武医院等多家医院合作，快速提取功能性神经学标记物，赋能多个辅助诊断平台，目前已服务于近万名患者的疾病辅助诊断。

1.3 赋能国防强军

承担军委科技委等单位的项目，将脑功能运行机制应用于特殊岗位人才选拔与测评，已累计服务数千余名飞行员和消防员。该系统服务了我国多省数千名消防员，认知状态识别准确率≥90%，状态预警准确率≥99%。

受脑神经机制和认知为机制启发，通过软硬件协同实现的机器智能

由神经元多样性启发，设计新型神经结构；由睡眠记忆巩固机制启发，设计新型网络模块训练策略；由决策机制启发，设计新型网络模块训练策略。

2.1 认知功能解码研究

确定脑功能网络分布，空间网络分布、多尺度脑网络分布；探究脑功能时空演化，解码时空共变特征，解码任务特异性特征；聚合脑功能多模表征，冗余特征挑选，多模态智能融合。

2.2 跨站点在线疾病诊断研究

现有单一站点数据不足限制诊断模型性能，神经影像数据采集成本高，在线诊断场景下很难获取批次数据；现有跨站点疾病诊断涵盖设备、环境等多种差异，不同的扫描设备、协议和人群分布，导致跨站点数据分布差异明显；现有方法要求获取目标域全部数据，但是在临床诊断中，目标样本大多是以在线形式顺序到来的，只有少量目标域样本可以提前获得。

通过跨站点在线疾病诊断研究，针对跨站点在线疾病诊断场景，并解决目标域小样本的问题。