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近年来，作为一项尖端技术，"脑计算机接口"越来越受到业界的重视。

其中，脑计算机接口设备以各种形式植入大脑，在先进算法的支持下，将其电信 转换为各种设备的控制输入，以控制外部设备，从而治疗一些困难的疾病，这被认为是脑计算机接口的潜在前景。

事实上，早些时候由美国国防部资助的项目提出了"大脑控制机械手"的需要，希望用脑电脑的方法来帮助在战争中"缺乏手臂和腿"的受伤士兵。在脑计算机接口和*纵者的帮助下，他们可以照顾自己。

尽管在脑计算机接口领域已经取得了很大进展，但现有的系统无法利用大脑的自然学习过程，因为它们必须每天被重置和重新校准。这意味着，使用脑计算机接口设备控制外部设备的患者需要一遍又一遍地练习脑计算机接口设备，就像一个人已经从零开始一次又一次地学会骑自行车一样。

每天开始这个过程严重限制了可以达到的控制水平。控制大脑计算机接口设备甚至可能需要几个小时，有时参与者必须完全放弃这种设备。

现在，加州大学旧金山分校的Wille神经科学研究所的研究人员突破了这一限制，开发了机器学习技术，可以帮助瘫痪的人学习利用大脑活动来控制计算机游标，而不必每天做大量的再培训。

具体来说，研究人员开发了一种BCI算法，该算法利用机器学习将ECoG电极记录的大脑活动与用户期望的光标移动相匹配。最初，研究人员每天都遵循重置算法的标准做法。参与者可以通过观察光标在屏幕上的移动来启动特定的运动。

渐渐地，计算机算法自我更新，使光标的运动与大脑的活动相匹配，从而有效地将光标的控制传递给用户。经过足够的研究后，研究人员发现，他们实际上可以关闭该算法的自动更新功能，只需插入它，并开始每天使用它。

即使不进行每日校准，性能也不会在44天内下降，用户不能连续几天使用，性能只会略有下降。

这种即插即用技术是脑计算机接口领域的重大突破，有助于脑计算机接口使用的持久性和便利性，其研究成果已发表在"自然生物技术"杂志上。

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