[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-NeuroTechX--moabb":3,"tool-NeuroTechX--moabb":61},[4,18,28,37,45,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},9989,"n8n","n8n-io\u002Fn8n","n8n 是一款面向技术团队的公平代码（fair-code）工作流自动化平台，旨在让用户在享受低代码快速构建便利的同时，保留编写自定义代码的灵活性。它主要解决了传统自动化工具要么过于封闭难以扩展、要么完全依赖手写代码效率低下的痛点，帮助用户轻松连接 400 多种应用与服务，实现复杂业务流程的自动化。\n\nn8n 特别适合开发者、工程师以及具备一定技术背景的业务人员使用。其核心亮点在于“按需编码”：既可以通过直观的可视化界面拖拽节点搭建流程，也能随时插入 JavaScript 或 Python 代码、调用 npm 包来处理复杂逻辑。此外，n8n 原生集成了基于 LangChain 的 AI 能力，支持用户利用自有数据和模型构建智能体工作流。在部署方面，n8n 提供极高的自由度，支持完全自托管以保障数据隐私和控制权，也提供云端服务选项。凭借活跃的社区生态和数百个现成模板，n8n 让构建强大且可控的自动化系统变得简单高效。",184740,2,"2026-04-19T23:22:26",[16,14,13,15,27],"插件",{"id":29,"name":30,"github_repo":31,"description_zh":32,"stars":33,"difficulty_score":10,"last_commit_at":34,"category_tags":35,"status":17},10095,"AutoGPT","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","AutoGPT 是一个旨在让每个人都能轻松使用和构建 AI 的强大平台，核心功能是帮助用户创建、部署和管理能够自动执行复杂任务的连续型 AI 智能体。它解决了传统 AI 应用中需要频繁人工干预、难以自动化长流程工作的痛点，让用户只需设定目标，AI 即可自主规划步骤、调用工具并持续运行直至完成任务。\n\n无论是开发者、研究人员，还是希望提升工作效率的普通用户，都能从 AutoGPT 中受益。开发者可利用其低代码界面快速定制专属智能体；研究人员能基于开源架构探索多智能体协作机制；而非技术背景用户也可直接选用预置的智能体模板，立即投入实际工作场景。\n\nAutoGPT 的技术亮点在于其模块化“积木式”工作流设计——用户通过连接功能块即可构建复杂逻辑，每个块负责单一动作，灵活且易于调试。同时，平台支持本地自托管与云端部署两种模式，兼顾数据隐私与使用便捷性。配合完善的文档和一键安装脚本，即使是初次接触的用户也能在几分钟内启动自己的第一个 AI 智能体。AutoGPT 正致力于降低 AI 应用门槛，让人人都能成为 AI 的创造者与受益者。",183572,"2026-04-20T04:47:55",[13,36,27,14,15],"语言模型",{"id":38,"name":39,"github_repo":40,"description_zh":41,"stars":42,"difficulty_score":10,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":46,"name":47,"github_repo":48,"description_zh":49,"stars":50,"difficulty_score":24,"last_commit_at":51,"category_tags":52,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",161692,"2026-04-20T11:33:57",[14,13,36],{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":24,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":72,"owner_avatar_url":73,"owner_bio":74,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":76,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":85,"forks":86,"last_commit_at":87,"license":88,"difficulty_score":89,"env_os":90,"env_gpu":90,"env_ram":90,"env_deps":91,"category_tags":95,"github_topics":97,"view_count":24,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":104,"updated_at":105,"faqs":106,"releases":137},10208,"NeuroTechX\u002Fmoabb","moabb","Mother of All BCI Benchmarks","moabb（Mother of All BCI Benchmarks）是一个专为脑机接口（BCI）领域打造的开源基准测试框架。它的核心目标是建立一个全面、标准化的评估体系，让研究人员能够在大量公开的脑电图（EEG）数据集上，公平地对比各种主流 BCI 算法的性能。\n\n在脑机接口研究中，长期存在“复现难”的痛点：许多公开数据集缺乏统一的测试代码，且算法表现极易受预处理参数或实现细节的影响，导致新算法难以被客观验证。moabb 正是为了解决这一难题而生。它整合了丰富的免费 EEG 数据集与经典的实验范式（如左右手运动想象），提供了一套自动化的评估流程，消除了因环境配置和参数设置不同带来的偏差，极大地提升了科研结果的可复现性。\n\n这款工具非常适合从事脑科学、神经工程学及人工智能交叉领域的研究人员和开发者使用。无论是想要快速验证新算法效果的学者，还是希望系统了解现有技术水平的新手，都能通过 moabb 节省大量查阅文献和搭建实验环境的时间。其技术亮点在于高度模块化的设计，用户只需几行代码即可定义数据源、实验范式和算法管道，并自动生成详细的性能报告，真正实现了“一键式”的科学基准测试。","\u003Cdiv align=\"center\" class=\"moabb-readme-header\">\n  \u003Cimg\n    src=\"https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Frefs\u002Fheads\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fsource\u002F_static\u002Fmoabb_notext.svg\"\n    width=\"220\"\n    height=\"220\"\n    alt=\"MOABB logo\"\n  \u002F>\n  \u003Ch1>Mother of all BCI Benchmarks (MOABB)\u003C\u002Fh1>\n  \u003Cp>\n    Build a comprehensive benchmark of popular Brain-Computer Interface (BCI) algorithms applied on an extensive list\n    of freely available EEG datasets.\n  \u003C\u002Fp>\n  \u003Cp>\n    \u003Ca 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BNCI2014_001()\ndataset.subject_list = dataset.subject_list[:2]\n\nparadigm = LeftRightImagery(fmin=8, fmax=35)\nevaluation = CrossSessionEvaluation(paradigm=paradigm, datasets=[dataset])\nresults = evaluation.process(pipelines)\n\nprint(results.head())\n```\n\nFor full installation options and troubleshooting, see the [documentation](https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Finstall\u002Finstall.html).\n\n\n## Disclaimer\n\n**This is an open science project that may evolve depending on the need of the community.**\n\n## The problem\n\n[Brain-Computer Interfaces](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FBrain%E2%80%93computer_interface)\nallow to interact with a computer using brain signals. In this project, we focus mostly on\nelectroencephalographic signals\n([EEG](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FElectroencephalography)), that is a very active\nresearch domain, with worldwide scientific contributions. Still:\n\n- Reproducible Research in BCI has a long way to go.\n- While many BCI datasets are made freely available, researchers do not publish code, and\n  reproducing results required to benchmark new algorithms turns out to be trickier than\n  it should be.\n- Performances can be significantly impacted by parameters of the preprocessing steps,\n  toolboxes used and implementation “tricks” that are almost never reported in the\n  literature.\n\nAs a result, there is no comprehensive benchmark of BCI algorithms, and newcomers are\nspending a tremendous amount of time browsing literature to find out what algorithm works\nbest and on which dataset.\n\n## The solution\n\nThe Mother of all BCI Benchmarks allows to:\n\n- Build a comprehensive benchmark of popular BCI algorithms applied on an extensive list\n  of freely available EEG datasets.\n- The code is available on GitHub, serving as a reference point for the future algorithmic\n  developments.\n- Algorithms can be ranked and promoted on a website, providing a clear picture of the\n  different solutions available in the field.\n\nThis project will be successful when we read in an abstract “ … the proposed method\nobtained a score of 89% on the MOABB (Mother of All BCI Benchmarks), outperforming the\nstate of the art by 5% ...”.\n\n## Core Team\n\nThis project is under the umbrella of [NeuroTechX][link_neurotechx], the international\ncommunity for NeuroTech enthusiasts.\n\nThe Mother of all BCI Benchmarks was founded by [Alexander Barachant](http:\u002F\u002Falexandre.barachant.org\u002F) and [Vinay Jayaram][link_vinay].\n\nIt is currently maintained by:\n\n* [Sylvain Chevallier](https:\u002F\u002Fsylvchev.github.io\u002F)\n* [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fbruaristimunha.github.io\u002F)\n* [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch)\n* [Grégoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan)\n* [Anton Andreev](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftoncho11)\n\n## Contributors\n\nThe MOABB is a community project, and we are always thankful to all the contributors!\n\n\u003Cdiv align=\"center\" class=\"moabb-contributors\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNeuroTechX_moabb_readme_b4176b5a8417.png\" alt=\"MOABB contributors\" width=\"1100\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Acknowledgements\n\nMOABB has benefited from the support of the following organizations:\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.dataia.eu\u002Fen\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNeuroTechX_moabb_readme_e8fe1b5069a8.png\" alt=\"DATAIA\" style=\"height:60px; background-color:#2e4a7d; padding:10px; border-radius:5px;\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n### What do we need?\n\n**You**! In whatever way you can help.\n\nWe need expertise in programming, user experience, software sustainability, documentation\nand technical writing and project management.\n\nWe'd love your feedback along the way.\n\nOur primary goal is to build a comprehensive benchmark of popular BCI algorithms applied\non an extensive list of freely available EEG datasets, and we're excited to support the\nprofessional development of any and all of our contributors. If you're looking to learn to\ncode, try out working collaboratively, or translate your skills to the digital domain,\nwe're here to help.\n\n## Cite MOABB\n\nIf you use MOABB in your experiments, please cite MOABB and the related publications:\n\n📚 [Full citation guide](https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fcite.html)\n\n### Software Citation\n\n#### APA Format\n\n```text\nAristimunha, B., Carrara, I., Guetschel, P., Sedlar, S., Rodrigues, P., Sosulski, J.,\nNarayanan, D., Bjareholt, E., Barthelemy, Q., Schirrmeister, R. T., Kobler, R.,\nKalunga, E., Darmet, L., Gregoire, C., Abdul Hussain, A., Gatti, R., Goncharenko, V.,\nAndreev, A., Thielen, J., Hajhassani, D., Begany, K., Moreau, T., Roy, Y., Jayaram, V.,\nBarachant, A., & Chevallier, S. (2026). Mother of all BCI Benchmarks (MOABB) (Version 1.5.0).\nZenodo. https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.10034223\n```\n\n#### BibTeX Format\n\n```bibtex\n@software{Aristimunha_Mother_of_all,\n  author       = {Aristimunha, Bruno and\n                  Carrara, Igor and\n                  Guetschel, Pierre and\n                  Sedlar, Sara and\n                  Rodrigues, Pedro and\n                  Sosulski, Jan and\n                  Narayanan, Divyesh and\n                  Bjareholt, Erik and\n                  Barthelemy, Quentin and\n                  Schirrmeister, Robin Tibor and\n                  Kobler, Reinmar and\n                  Kalunga, Emmanuel and\n                  Darmet, Ludovic and\n                  Gregoire, Cattan and\n                  Abdul Hussain, Ali and\n                  Gatti, Ramiro and\n                  Goncharenko, Vladislav and\n                  Andreev, Anton and\n                  Thielen, Jordy and\n                  Hajhassani, Davoud and\n                  Begany, Katelyn and\n                  Moreau, Thomas and\n                  Roy, Yannick and\n                  Jayaram, Vinay and\n                  Barachant, Alexandre and\n                  Chevallier, Sylvain},\n  title        = {Mother of all BCI Benchmarks},\n  year         = 2026,\n  publisher    = {Zenodo},\n  version      = {1.5.0},\n  url          = {https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb},\n  doi          = {10.5281\u002Fzenodo.10034223},\n}\n```\n\n### Scientific Publications\n\nIf you want to cite the scientific contributions of MOABB, please use the following papers:\n\n#### MOABB Benchmark Paper\n\n> Sylvain Chevallier, Igor Carrara, Bruno Aristimunha, Pierre Guetschel, Sara Sedlar,\n> Bruna Junqueira Lopes, Sébastien Velut, Salim Khazem, Thomas Moreau\n>\n> **[\"The largest EEG-based BCI reproducibility study for open science: the MOABB benchmark\"](https:\u002F\u002Fcnrs.hal.science\u002Fhal-04537061\u002F)**\n>\n> HAL: hal-04537061\n\n#### Original MOABB Paper\n\n> Vinay Jayaram and Alexandre Barachant\n>\n> **[\"MOABB: trustworthy algorithm benchmarking for BCIs\"](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0)**\n>\n> Journal of Neural Engineering 15.6 (2018): 066011\n>\n> [DOI: 10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0)\n\n---\n\n📣 **If you publish a paper using MOABB, please [open an issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues) to let us know!**\nWe would love to hear about your work and help you promote it.\n\n## Contact us\n\nIf you want to report a problem or suggest an enhancement, we'd love for you to\n[open an issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues) at this GitHub repository\nbecause then we can get right on it.\n\n\n[link_alex_b]: http:\u002F\u002Falexandre.barachant.org\u002F\n[link_vinay]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fvinay-jayaram-8635aa25\n[link_neurotechx]: http:\u002F\u002Fneurotechx.com\u002F\n[link_sylvain]: https:\u002F\u002Fsylvchev.github.io\u002F\n[link_bruno]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fbruaristimunha\u002F\n[link_igor]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fcarraraig\u002F\n[link_pierre]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fpierreguetschel\u002F\n[link_neurotechx_signup]: https:\u002F\u002Fneurotechx.com\u002F\n[link_gitter]: https:\u002F\u002Fapp.gitter.im\u002F#\u002Froom\u002F#moabb_dev_community:gitter.im\n[link_moabb_docs]: https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002F\n[link_arxiv]: https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1805.06427\n[link_jne]: https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0\n","\u003Cdiv align=\"center\" class=\"moabb-readme-header\">\n  \u003Cimg\n    src=\"https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Frefs\u002Fheads\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fsource\u002F_static\u002Fmoabb_notext.svg\"\n    width=\"220\"\n    height=\"220\"\n    alt=\"MOABB标志\"\n  \u002F>\n  \u003Ch1>所有脑机接口基准测试之母（MOABB）\u003C\u002Fh1>\n  \u003Cp>\n    构建一个全面的基准，用于评估应用于大量免费公开EEG数据集上的热门脑机接口（BCI）算法。\n  \u003C\u002Fp>\n  \u003Cp>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002F\">文档\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Finstall\u002Finstall.html\">安装\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fauto_examples\u002Findex.html\">示例\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fpaper_results.html\">基准结果\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fdataset_summary.html\">数据集\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n  \u003Cp>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.10034223\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.10034223.svg\" alt=\"DOI\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest.yml?query=branch%3Adevelop\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest.yml\u002Fbadge.svg?branch=develop\" alt=\"构建状态\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fmoabb?color=blue&style=flat-square\" alt=\"PyPI\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fmoabb?label=版本&color=orange&style=flat-square\" alt=\"版本\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fmoabb?style=flat-square\" alt=\"Python版本\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fmoabb\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNeuroTechX_moabb_readme_5edbd8a89851.png\" alt=\"下载量\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Factions\u002Fworkflows\u002Flink-check.yml\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Factions\u002Fworkflows\u002Flink-check.yml\u002Fbadge.svg\" alt=\"链接检查\">\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 快速入门\n\n\n```shell\npip install moabb\n```\n\n```python\nimport moabb\nfrom moabb.datasets import BNCI2014_001\nfrom moabb.evaluations import CrossSessionEvaluation\nfrom moabb.paradigms import LeftRightImagery\nfrom moabb.pipelines.features import LogVariance\n\nfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA\nfrom sklearn.pipeline import make_pipeline\n\nmoabb.set_log_level(\"info\")\n\npipelines = {\"LogVar+LDA\": make_pipeline(LogVariance(), LDA())}\n\ndataset = BNCI2014_001()\ndataset.subject_list = dataset.subject_list[:2]\n\nparadigm = LeftRightImagery(fmin=8, fmax=35)\nevaluation = CrossSessionEvaluation(paradigm=paradigm, datasets=[dataset])\nresults = evaluation.process(pipelines)\n\nprint(results.head())\n```\n\n有关完整的安装选项和故障排除，请参阅[文档](https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Finstall\u002Finstall.html)。\n\n\n## 免责声明\n\n**这是一个开放科学项目，可能会根据社区的需求而不断发展。**\n\n## 问题背景\n\n[脑机接口](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FBrain%E2%80%93computer_interface)\n允许通过脑电信号与计算机交互。在本项目中，我们主要关注\n脑电图信号\n([EEG](https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FElectroencephalography))，这是一个非常活跃的研究领域，全球范围内都有大量的科研贡献。然而：\n\n- 脑机接口领域的可重复研究仍有很长的路要走。\n- 尽管许多脑机接口数据集被免费公开，但研究人员往往不发布代码，因此重现结果以对新算法进行基准测试变得比预期更加困难。\n- 算法的表现会受到预处理步骤参数、所用工具箱以及文献中几乎从未提及的实现“技巧”的显著影响。\n\n因此，目前尚不存在全面的脑机接口算法基准测试，初学者不得不花费大量时间查阅文献，以确定哪种算法在哪个数据集上效果最好。\n\n## 解决方案\n\n“所有脑机接口基准测试之母”项目旨在：\n\n- 构建一个全面的基准，用于评估应用于大量免费公开EEG数据集上的热门脑机接口算法。\n- 代码托管在GitHub上，作为未来算法开发的参考。\n- 在网站上对算法进行排名和推广，从而清晰地展示该领域现有的不同解决方案。\n\n当我们在一篇摘要中读到“……所提出的方法在MOABB（所有脑机接口基准测试之母）上获得了89%的得分，比现有最佳水平高出5%……”时，这个项目就算成功了。\n\n## 核心团队\n\n该项目隶属于[NeuroTechX][link_neurotechx]，一个面向神经科技爱好者的国际社区。\n\n“所有脑机接口基准测试之母”由[Alexander Barachant](http:\u002F\u002Falexandre.barachant.org\u002F)和[Vinay Jayaram][link_vinay]创立。\n\n目前由以下人员维护：\n\n* [Sylvain Chevallier](https:\u002F\u002Fsylvchev.github.io\u002F)\n* [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fbruaristimunha.github.io\u002F)\n* [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch)\n* [Grégoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan)\n* [Anton Andreev](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftoncho11)\n\n## 贡献者\n\nMOABB是一个社区项目，我们始终感谢每一位贡献者！\n\n\u003Cdiv align=\"center\" class=\"moabb-contributors\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNeuroTechX_moabb_readme_b4176b5a8417.png\" alt=\"MOABB贡献者\" width=\"1100\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 致谢\n\nMOABB得到了以下组织的支持：\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.dataia.eu\u002Fen\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNeuroTechX_moabb_readme_e8fe1b5069a8.png\" alt=\"DATAIA\" style=\"height:60px; background-color:#2e4a7d; padding:10px; border-radius:5px;\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n### 我们需要什么？\n\n**您**！无论您能以何种方式提供帮助。\n\n我们需要编程、用户体验、软件可持续性、文档编写、技术写作和项目管理等方面的专业知识。\n\n我们也非常欢迎您的反馈。\n\n我们的首要目标是构建一个全面的基准，用于评估应用于大量免费公开EEG数据集上的热门脑机接口算法，并且我们很高兴能够支持每一位贡献者的专业发展。如果您希望学习编程、尝试协作工作，或者将您的技能应用到数字领域，我们都愿意为您提供帮助。\n\n## 引用MOABB\n\n如果您在实验中使用了MOABB，请引用MOABB及相关出版物：\n\n📚 [完整引用指南](https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fcite.html)\n\n### 软件引用\n\n#### APA 格式\n\n```text\nAristimunha, B., Carrara, I., Guetschel, P., Sedlar, S., Rodrigues, P., Sosulski, J.,\nNarayanan, D., Bjareholt, E., Barthelemy, Q., Schirrmeister, R. T., Kobler, R.,\nKalunga, E., Darmet, L., Gregoire, C., Abdul Hussain, A., Gatti, R., Goncharenko, V.,\nAndreev, A., Thielen, J., Hajhassani, D., Begany, K., Moreau, T., Roy, Y., Jayaram, V.,\nBarachant, A., & Chevallier, S. (2026). 所有脑机接口基准测试之母 (MOABB)（版本 1.5.0）。\nZenodo。https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.10034223\n```\n\n#### BibTeX 格式\n\n```bibtex\n@software{Aristimunha_Mother_of_all,\n  author       = {Aristimunha, Bruno and\n                  Carrara, Igor and\n                  Guetschel, Pierre and\n                  Sedlar, Sara and\n                  Rodrigues, Pedro and\n                  Sosulski, Jan and\n                  Narayanan, Divyesh and\n                  Bjareholt, Erik and\n                  Barthelemy, Quentin and\n                  Schirrmeister, Robin Tibor and\n                  Kobler, Reinmar and\n                  Kalunga, Emmanuel and\n                  Darmet, Ludovic and\n                  Gregoire, Cattan and\n                  Abdul Hussain, Ali and\n                  Gatti, Ramiro and\n                  Goncharenko, Vladislav and\n                  Andreev, Anton and\n                  Thielen, Jordy and\n                  Hajhassani, Davoud and\n                  Begany, Katelyn and\n                  Moreau, Thomas and\n                  Roy, Yannick and\n                  Jayaram, Vinay and\n                  Barachant, Alexandre and\n                  Chevallier, Sylvain},\n  title        = {所有脑机接口基准测试之母},\n  year         = 2026,\n  publisher    = {Zenodo},\n  version      = {1.5.0},\n  url          = {https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb},\n  doi          = {10.5281\u002Fzenodo.10034223},\n}\n```\n\n### 科学出版物\n\n如果您希望引用 MOABB 的科学贡献，请使用以下论文：\n\n#### MOABB 基准测试论文\n\n> Sylvain Chevallier, Igor Carrara, Bruno Aristimunha, Pierre Guetschel, Sara Sedlar,\n> Bruna Junqueira Lopes, Sébastien Velut, Salim Khazem, Thomas Moreau\n>\n> **[“面向开放科学的最大规模基于 EEG 的脑机接口可重复性研究：MOABB 基准测试”](https:\u002F\u002Fcnrs.hal.science\u002Fhal-04537061\u002F)**\n>\n> HAL: hal-04537061\n\n#### MOABB 原始论文\n\n> Vinay Jayaram 和 Alexandre Barachant\n>\n> **[“MOABB：用于脑机接口的可信算法基准测试”](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0)**\n>\n> 神经工程杂志 15.6（2018 年）：066011\n>\n> [DOI：10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0)\n\n---\n\n📣 **如果您使用 MOABB 发表了论文，请[提交一个问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues)告知我们！**\n我们非常期待了解您的工作，并帮助您推广它。\n\n## 联系我们\n\n如果您想报告问题或提出改进建议，欢迎在本 GitHub 仓库中[提交一个问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues)，这样我们可以立即着手处理。\n\n[link_alex_b]: http:\u002F\u002Falexandre.barachant.org\u002F\n[link_vinay]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fvinay-jayaram-8635aa25\n[link_neurotechx]: http:\u002F\u002Fneurotechx.com\u002F\n[link_sylvain]: https:\u002F\u002Fsylvchev.github.io\u002F\n[link_bruno]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fbruaristimunha\u002F\n[link_igor]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fcarraraig\u002F\n[link_pierre]: https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fpierreguetschel\u002F\n[link_neurotechx_signup]: https:\u002F\u002Fneurotechx.com\u002F\n[link_gitter]: https:\u002F\u002Fapp.gitter.im\u002F#\u002Froom\u002F#moabb_dev_community:gitter.im\n[link_moabb_docs]: https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002F\n[link_arxiv]: https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1805.06427\n[link_jne]: https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1088\u002F1741-2552\u002Faadea0","# MOABB 快速上手指南\n\nMOABB (Mother of all BCI Benchmarks) 是一个用于脑机接口（BCI）算法评估的开源基准测试框架。它允许用户在大量公开的 EEG 数据集上运行和比较流行的 BCI 算法，旨在提高研究的可复现性。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：建议 Python 3.8 及以上版本\n*   **前置依赖**：MOABB 依赖于 `scikit-learn`, `mne`, `pandas` 等科学计算库，安装时会自动处理。\n\n> **国内加速建议**：\n> 在中国大陆地区，建议使用清华或阿里镜像源加速 Python 包的安装，以避免下载超时。\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 进行安装。\n\n### 标准安装\n```shell\npip install moabb\n```\n\n### 使用国内镜像源安装（推荐）\n```shell\npip install moabb -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n如需完整的安装选项或遇到依赖问题，请参阅 [官方安装文档](https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Finstall\u002Finstall.html)。\n\n## 基本使用\n\n以下是一个最小化的示例，演示如何加载数据集、定义范式、构建流水线并运行跨会话评估。\n\n### 代码示例\n\n```python\nimport moabb\nfrom moabb.datasets import BNCI2014_001\nfrom moabb.evaluations import CrossSessionEvaluation\nfrom moabb.paradigms import LeftRightImagery\nfrom moabb.pipelines.features import LogVariance\n\nfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA\nfrom sklearn.pipeline import make_pipeline\n\n# 设置日志级别\nmoabb.set_log_level(\"info\")\n\n# 1. 定义处理流水线 (特征提取 + 分类器)\npipelines = {\"LogVar+LDA\": make_pipeline(LogVariance(), LDA())}\n\n# 2. 选择数据集 (此处仅使用前 2 名受试者以加快演示速度)\ndataset = BNCI2014_001()\ndataset.subject_list = dataset.subject_list[:2]\n\n# 3. 定义范式 (左右手运动想象，频段 8-35Hz)\nparadigm = LeftRightImagery(fmin=8, fmax=35)\n\n# 4. 初始化评估对象 (跨会话评估)\nevaluation = CrossSessionEvaluation(paradigm=paradigm, datasets=[dataset])\n\n# 5. 运行评估\nresults = evaluation.process(pipelines)\n\n# 6. 查看结果前几行\nprint(results.head())\n```\n\n### 说明\n*   **Datasets**: MOABB 内置了多种公开 EEG 数据集（如 BNCI2014_001），首次运行时会自动下载数据。\n*   **Paradigms**: 定义了任务类型（如运动想象、P300 等）及预处理参数。\n*   **Evaluations**: 定义了验证策略（如跨会话、跨被试等）。\n*   **Pipelines**: 使用 `scikit-learn` 风格的管道组合特征提取器和分类器。\n\n更多详细示例和高级用法，请访问 [官方示例库](https:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fauto_examples\u002Findex.html)。","某脑机接口实验室的博士生正在研发新型 EEG 分类算法，急需在多个公开数据集上验证其性能是否优于现有主流方法。\n\n### 没有 moabb 时\n- **数据获取繁琐**：需要手动前往不同网站下载格式各异的 EEG 数据集，并编写大量自定义代码进行清洗和对齐，耗时数周。\n- **复现基准困难**：难以找到经典算法（如 CSP+LDA）的准确实现细节，导致对比实验的“基线”不公平，论文审稿人常质疑结果可信度。\n- **评估标准不一**：不同数据集采用的预处理参数和交叉验证策略不统一，无法判断算法性能提升是源于模型优化还是数据处理差异。\n- **调试成本高昂**：一旦更换数据集或范式（如从左右手运动想象切换到 P300），整个评估流程需推倒重来，严重拖慢研发进度。\n\n### 使用 moabb 后\n- **一键加载数据**：通过几行代码即可自动下载并标准化处理数十个主流 EEG 数据集，将数据准备时间从数周缩短至几分钟。\n- **内置权威基线**：直接调用 moabb 预置的经典算法管道进行公平比对，确保实验结果具有可复现性，轻松应对审稿人的质询。\n- **统一评估框架**：所有数据集均采用一致的预处理流程和交叉验证策略（如跨会话评估），精准量化算法的真实增益。\n- **灵活扩展范式**：只需修改几行配置即可切换实验范式或数据集，快速完成大规模基准测试，让研究者能专注于核心算法创新。\n\nmoabb 通过建立统一的基准测试标准，彻底消除了脑机接口研究中的重复造轮子现象，让算法对比真正变得公平、高效且可复现。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FNeuroTechX_moabb_23389590.png","NeuroTechX","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FNeuroTechX_70fc3ea2.png","a volunteer-led organization that represents the largest global community of neurotechnology innovators",null,"info@neurotechx.com","neurotechx","neurotechx.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX",[81],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",100,974,237,"2026-04-20T05:56:24","BSD-3-Clause",1,"未说明",{"notes":92,"python":90,"dependencies":93},"README 中未详细列出具体的系统、硬件及依赖版本要求，仅提供了通过 pip 安装的快速入门指南。该工具主要用于脑机接口（BCI）算法在 EEG 数据集上的基准测试，核心依赖包括 scikit-learn。具体的完整安装选项和故障排除需参考其官方文档链接。",[64,94],"scikit-learn",[14,15,96],"其他",[98,99,100,101,102,103],"brain-computer-interface","machine-learning","eeg","neuroscience","bci","bci-benchmarks","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T21:06:12.991610",[107,112,117,122,127,132],{"id":108,"question_zh":109,"answer_zh":110,"source_url":111},45813,"深度学习流水线中应如何处理不同数据集的采样频率差异？","由于不同的神经网络架构期望特定的输入采样频率，建议在深度学习流水线的开始处添加一个重采样（resampling）转换器，将数据 epochs 重采样到正确的频率。关于滤波策略，社区共识是两种方案均可行：\n1. 遵循标准带通滤波（例如 1-40 Hz）。\n2. 不使用带通滤波，仅使用陷波滤波器（Notch filter）处理原始信号。\n重采样带来的开销可以通过优化手段缓解。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F405",{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},45814,"如何参与 MOABB 项目的开发流程及分支管理策略？","为了保持代码库的稳定，项目采用了标准的分支管理策略：\n1. `master` 分支始终保持稳定状态，对应正式发布的版本。\n2. 所有新的开发和 Pull Request (PR) 都应基于 `develop` 分支进行。\n3. 只有在准备发布新版本到 PyPI 时，才会将 `develop` 合并回 `master`。\n这种策略确保了用户克隆仓库时看到的是稳定代码，同时允许开发者在 `develop` 分支上自由迭代。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F166",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},45815,"在哪里可以找到 MOABB 相关的研讨会材料和动手实践教程？","MOABB 曾在 Graz BCI 2019 会议上举办过卫星研讨会。相关的动手实践演示材料和教程已经公开，您可以访问以下 GitHub 仓库获取完整资源：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fplcrodrigues\u002FWorkshop-MOABB-BCI-Graz-2019。这些材料适合希望快速上手框架的用户。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F58",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},45811,"如何在评估中避免对已预训练（固定）的转换器重复执行变换，从而节省计算时间？","可以通过将预训练的神经网络作为特征提取器，并仅在管道中应用一次变换来优化。具体实现方案有两种：\n1. 在范式（Paradigm）初始化时直接传入固定的 transformer：`paradigm = LeftRightImagery(transformer=transformer)`。\n2. 或者在评估配置中允许对所有分类器复用同一个 transformer。\n这样避免了在 K 折交叉验证中重复执行昂贵的特征提取步骤，显著加速评估过程。该功能已在相关 PR 中实现。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F367",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},45812,"使用缓存结果（cached results）进行评估时，为什么会出现受试者数量不匹配或结果不完整的情况？","当前版本的缓存机制在重新运行时不会检查当前请求的受试者数量与缓存中存储的数量是否一致，直接返回所有可用缓存，这可能导致结果看似完整但实际未包含所有指定受试者。维护者指出，限制受试者数量目前属于非官方支持的“黑客”用法。要解决此问题，需要额外代码来追踪哪些受试者已被缓存以及哪些需要在下次运行中处理。建议用户在依赖缓存结果时，手动确认缓存数据的完整性，或等待后续版本增加对此特性的原生支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F628",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},45816,"Cho2017 数据集在 CI 测试中为何失败，是否有替代方案？","Cho2017 数据集托管在 FTP 服务器上，而 Travis CI 环境对 FTP 连接的稳定性支持较差，导致自动化测试经常失败。此外，上游依赖库（如 MNE-Python）曾计划放弃对该数据集下载的支持。如果遇到此类问题，建议检查 MNE-Python 的最新文档看是否有新的数据获取方式，或者在本地手动下载数据后配置路径进行测试，而不是依赖 CI 自动下载。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F77",[138,143,148,153,158,163,168,173,178,183,188,193,198],{"id":139,"version":140,"summary_zh":141,"released_at":142},360769,"v1.1.0","# 功能增强\n\n- 在评估中添加缓存选项（[#518](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F518)，由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出）\n- 在范式中的 `match_all` 方法中增加对通道进行插值的选项（[#480](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F480)，由 [Gregoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan) 提出）\n- 添加留 k 个被试者的交叉验证评估（[#470](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F470)，由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出）\n- 将 Braindecode 的依赖更新至 0.8 版本（[#542](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F542)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch) 提出）\n- 改进 AugmentedDataset 的 transform 函数（[#541](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F541)，由 [Quentin Barthelemy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqbarthelemy) 提出）\n- 新增论文结果网站（[#556](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F556)，由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出）\n- 将 cVEP 的通用函数移至 moabb.datasets.utils 模块（[#564](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F564) 和 [#557](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F557)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch) 提出）\n- 规范化 c-VEP 描述表格（[#562](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F562) 和 [#566](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F566)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch) 和 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 共同提出）\n- 更新 README 中的引用文献（[#573](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F573)，由 [Igor Carrara](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcarraraig) 提出）\n- 更新 pyRiemann 的依赖版本（[#577](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F577)，由 [Gregoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan) 提出）\n- 添加 Hinss2021 数据集的静息状态阶段数据（[#580](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F580)，由 [Gregoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan) 和 [Yash Chauhan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjiggychauhi) 共同提出）\n- 在 Keras 深度学习方法中公开学习率参数，并优化相关参数（[#589](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F589) 和 [#592](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F592)，由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出）\n- 针对 Braindecode 新版本 0.8.1 更新其流水线（[#589](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F589)，由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出）\n- 将 SSVEP 和 ERP 范式添加到深度学习流水线中（[#590](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F590)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch) 提出）\n- 允许向基准测试传递单个流水线文件（[#591](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F591)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGtch) 提出）\n- 新增数据集 [moabb.datasets.Stieger2021](http:\u002F\u002Fmoabb.neurotechx.com\u002Fdocs\u002Fgenerated\u002Fmoabb.datasets.Stieger2021.html#moabb.datasets.Stieger2021)（[#604](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F604)，由 [Reinmar Kobler](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkobler) 和 [Bruno Aristimunha](ht","2024-06-10T09:20:39",{"id":144,"version":145,"summary_zh":146,"released_at":147},360764,"v1.5","## 变更内容\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F714 中发布 V1.2.0 版本\n* 由于 dataverse.harvard.edu 的网络问题，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F835 中跳过测试\n* 由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F832 中发布 V1.4.0 版本\n* 由 @toncho11 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F834 中改进了 benchmark() 中的 _inc_exc_datasets() 和范式处理\n* 由 @BRomans 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F825 中添加了 Romani 等人提出的 BrainForm 数据集类\n* 由 @qbarthelemy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F818 中改进了 compute_pvals_perm 函数\n* [热修复] 修复 Figure Share 的分页问题并进行小版本发布，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F839 中完成\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F844 中发布 v1.4.1 版本\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F845 中发布 V1.4.2 版本\n* V1.4.2 (#845)，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F846 中发布\n* 由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F838 中修复了无刺激通道时的 `SetRawAnnotations` 问题\n* 由 @Copilot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F848 中提高了与 Python 3.14 的兼容性\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F850 中修复了 scikit-learn 1.8+ 的警告，并引入了 FixedPipeline\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F852 中修复了与 scikit-learn 1.8 的兼容性\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F853 中增强了文档并更新了设计元素\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F854 中进行了 1.4.3 版本的宏发布\n* 由 @bruaris 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F855 中发布 1.4.3 版本\n* [维护] 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F856 中修复了文档细节\n* 由 @simonkojima 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F857 中将 Simon Kojima 添加到 CITATION.cff 文件中\n* 由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F858 中设计了新 logo\n* 由 @gcattan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F860 中新增了一位维护者\n* [pre-commit.ci] 由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F861 中自动更新 pre-commit 配置\n* fix(MAMEM-dataset): 由 @Infernus-WIND 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F859 中修复了 BaseMAMEM 初始化时未包含全部 11 名受试者的问题\n* 由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F863 中进行了预提交检查和警告修复\n* 由 @davisethan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F866 中将 CodeCarbon 集成到文件中\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F625 中修正了 CCA、TRCA 和 MsetCCA 流程\n* 由 @davisethan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F870 中增加了在确保模型拟合之前可选保存模型的功能\n* 由 @vicmarcag 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F795 中添加了来自 Martinez-Cagigal 2025 的两个 c-VEP 数据集\n* 由 @Copilot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F863 中实现了 WithinSubjectSplitter","2026-03-21T19:51:47",{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},360765,"v.1.4.3","## 增强功能\n\n* 为图库示例添加“在 Colab 中打开”按钮 (:gh:`853`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n* 更新文档首页设计及引用可见性 (:gh:`853`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n* 添加 `moabb.datasets.preprocessing.FixedPipeline` 和 `moabb.datasets.preprocessing.make_fixed_pipeline`，以避免 scikit-learn 未拟合管道的警告 (:gh:`850`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n\n## API 变更\n\n* 无。\n\n## 依赖要求\n\n* 提升与 Python 3.14 的兼容性 (:gh:`848`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n\n## Bug 修复\n\n* 修复预处理逻辑中来自最新 scikit-learn 版本的警告 (:gh:`850`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n* 修复与 Scikit-learn 1.8 的兼容性 (:gh:`852`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n\n## 增强功能\n\n* 添加转换为 BIDS 格式的数据集 `moabb.datasets.RomaniBF2025ERP` (:gh:`825`，由 `Romani Michele`_ 提供)\n* 改进 `compute_pvals_perm` 函数 (:gh:`818`，由 `Quentin Barthelemy`_ 提供)\n\n## Bug 修复\n\n* 修复 `moabb.benchmark` 中包含\u002F排除数据集的管理问题，并增加额外验证 (:gh:`834`，由 `Anton Andreev`_ 提供)\n* 修复 figshare 的分页问题 (:gh:`839`，由 `Bruno Aristimunha`_ 提供)\n* 修复在没有 STIM 通道时 `moabb.datasets.preprocessing.SetRawAnnotations` 的问题 (:gh:`838`，由 `Pierre Guetschel`_ 和 `Simon Kojima`_ 提供)\n\n**完整变更日志**: [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fcompare\u002Fv1.4.0...v.1.4.3](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fcompare\u002Fv1.4.0...v.1.4.3)\n\n## 变更内容\n* @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F714 中发布了 V1.2.0 版本\n* @bruAristimunha 因 dataverse.harvard.edu 的网络问题跳过测试，在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F835 中进行了相关操作\n* @toncho11 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F834 中改进了 `_inc_exc_datasets()` 和 `benchmark()` 中范式处理\n* @BRomans 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F825 中添加了 Romani 等人提出的 BrainForm 数据集类\n* @qbarthelemy 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F818 中改进了 `compute_pvals_perm` 函数\n* @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F839 中紧急修复了 figure share 的分页问题并进行了小版本发布\n* @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F845 中发布了 V1.4.2 版本\n* @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F838 中修复了在没有 stim 通道时 `SetRawAnnotations` 的问题\n* @Copilot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F848 中提升了与 Python 3.14 的兼容性\n* @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F850 中修复了 scikit-learn 1.8 及更高版本的警告，并引入了 FixedPipeline\n* @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F852 中修复了与 scikit-learn 1.8 的兼容性\n* @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F853 中增强了文档并更新了设计元素\n\n## 新贡献者\n* @BRomans 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F825 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmo","2025-12-13T07:27:27",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},360766,"v1.4.0","_此发布说明由系统自动生成_\n## 变更内容\n* 将 develop 分支合并至 master 分支 v1.1.1，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F645 中完成\n* v1.2.0 的候选版本发布，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F710 中完成\n* MNT 发布 1.2.0 版本，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F711 中完成\n* v1.2.0 版本发布，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F713 中完成\n* 修复缓存损坏导致的错误，由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F715 中完成\n* [MNT] 更新文档生成工具，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F706 中完成\n* [EHN] 创建元信息文件以支持默认的惰性加载，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F688 中完成\n* [WIP] 添加包含用户个人资料信息的大规模 EEG 数据库，用于运动想象脑机接口数据集，由 @Sara04 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F404 中完成\n* 从 moabb 中移除 Keras 子模块，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F692 中完成\n* 将 BEETL 数据添加到 MOABB 以供基准测试，由 @Samuel-Boehm 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F675 中完成\n* MNT 调整文档，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F719 中完成\n* 更新 `tdlda` 依赖，由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F717 中完成\n* `BaseBIDSDataset` 和 `LocalBIDSDataset`，由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F724 中完成\n* 在滤波预处理步骤中选择所有数据通道，由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F729 中完成\n* [mnt] 修复 n2pc 相关问题，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F730 中完成\n* [mnt] 移除休息会话和单元，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F731 中完成\n* 包含跨会话拆分器，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F720 中完成\n* 修复分析测试，由 @gcattan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F735 中完成\n* 修复置换检验中的随机种子问题，由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F736 中完成\n* [MNT] 更新文档，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F738 中完成\n* 更新 Python 版本范围，使 moabb 能够兼容 Python 3.13.2，由 @papadop 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F740 中完成\n* 更新 CI 配置，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F742 中完成\n* [pre-commit.ci] 自动更新 pre-commit 工具，由 @pre-commit-ci[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F745 中完成\n* Mnt 修复文档，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F746 中完成\n* 包含跨被试者拆分器，由 @bruAristimunha 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F722 中完成\n* 修复 Linux 服务器下载问题（#750），由 @zyao197 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F751 中完成\n* 数据集气泡图，由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F753 中完成\n* 向 `dataset_bubble_plot` 添加 `shape`、`gap` 和 `size_mode` 参数，由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoab","2025-11-08T11:13:51",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},360767,"v1.2.0","## 新贡献者\n* @martinwimpff 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F651 中完成了他们的首次贡献\n* @Samuel-Boehm 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F674 中完成了他们的首次贡献\n* @allwaysFindFood 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F685 中完成了他们的首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fcompare\u002Fv1.1.1...v1.2.0","2025-03-05T11:34:41",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},360768,"v1.1.1","# 版本 - 1.1.1（稳定版 - PyPI）\n\n## 功能增强\n\n- 增加使用 OptunaGridSearch 的可能性（[#630](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoabb\u002FMOABB\u002Fpull\u002F630)，由 [Igor Carrara](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Figorcarrara) 提出）\n- 添加将结果上传至 PapersWithCode 的脚本（[#561](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoabb\u002FMOABB\u002Fpull\u002F561)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGuetschel) 提出）\n- 将数据集摘要表格集中存储为 CSV 文件（[#635](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoabb\u002FMOABB\u002Fpull\u002F635)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGuetschel) 提出）\n- 新增数据集 `moabb.datasets.Liu2024`（[#619](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoabb\u002FMOABB\u002Fpull\u002F619)，由 [Taha Habib](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftaha-habib) 提出）\n\n## Bug 修复\n\n- 修复工作流中的缓存问题（[#632](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoabb\u002FMOABB\u002Fpull\u002F632)，由 [Pierre Guetschel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPierreGuetschel) 提出）\n\n## API 变更\n\n- 在基准测试函数和评估基础中将 optuna 作为可选依赖项引入（[#630](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoabb\u002FMOABB\u002Fpull\u002F630)，由 [Igor Carrara](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Figorcarrara) 提出）","2024-09-18T11:13:14",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},360770,"v1.0.0","MOABB 的这个新稳定版本带来了多项新功能（详情见下文），并且由于集成了 BIDS 兼容性，得以对数据集名称进行规范化，包括为会话和运行采用更加规范的命名方案，因此这也算作一个主要版本更新。新增内容还包括对新数据集的支持，其中就包含了 cVEP 数据集。\n\n**API 变更**\n\n- 重命名数据集、会话和运行，请参阅 [#455](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F455) 和 [#471](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F471)\n\n**增强功能**\n\n- 在文档中添加额外的致谢部分（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出的 [#390](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F390)）\n\n- 新增用于获取数据集元信息的脚本（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出的 [#389](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F389)）\n\n- 根据元信息修复数据集描述（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 和 [Sara Sedlar](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSara04) 分别提出的 [#389](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F389) 和 [#398](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F398)）\n\n- 实现文档的第二次部署（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出的 [#374](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F374)）\n\n- 为 [moabb.evaluations.WithinSessionEvaluation()](https:\u002F\u002Fneurotechx.github.io\u002Fmoabb\u002Fgenerated\u002Fmoabb.evaluations.WithinSessionEvaluation.html#moabb.evaluations.WithinSessionEvaluation) 和 [moabb.evaluations.CrossSessionEvaluation()](https:\u002F\u002Fneurotechx.github.io\u002Fmoabb\u002Fgenerated\u002Fmoabb.evaluations.CrossSessionEvaluation.html#moabb.evaluations.CrossSessionEvaluation) 添加并行评估功能（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出的 [#364](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F364)）\n\n- 添加包含 VirtualReality BrainInvaders 数据集的示例（由 [Gregoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan) 和 [Pedro L. C. Rodrigues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fplcrodrigues) 提出的 [#393](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F393)）\n\n- 增加保存模型的选项（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 和 [Igor Carrara](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcarraraig) 提出的 [#401](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F401)）\n\n- 添加加载不同类型模型的示例（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 和 [Igor Carrara](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcarraraig) 提出的 [#401](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F401)）\n\n- 添加静息态范式及其相关数据集和示例（由 [Gregoire Cattan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcattan) 和 [Pedro L. C. Rodrigues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fplcrodrigues) 提出的 [#400](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F400)）\n\n- 通过 NumPy 向量化技术将数据增强方法的速度提升 400%（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出的 [#419](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F419)）\n\n- 增加将数据集转换为 BIDS 格式的功能，并附带示例（由 [Bruno Aristimunha](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FbruAristimunha) 提出的 [#419](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fissues\u002F419)）","2023-10-23T13:29:45",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},360771,"v0.5","这是 MOABB 的最新稳定版本 0.4.6，已在 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F0.5\u002F) 上发布。更多信息请参阅文档中的 [新增内容](https:\u002F\u002Fneurotechx.github.io\u002Fmoabb\u002Fwhats_new.html) 部分。\n\n## 变更内容\n* 由 @Div12345 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F249 中设置下载目录的测试和示例。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F255 中修复 Schirrmeister2017 错误。\n* 由 @Div12345 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F257 中移除 Physionet MI 数据下载对 mne 方法的依赖。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F256 中修正 MAMEM 相关问题。\n* 由 @Div12345 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F258 中添加进度条。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F262 中修复 README 中的文档链接。\n* 由 @robintibor 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F265 中添加来自 EDF 的 Schirrmeister2017 高频段数据集。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F260 中添加 13 + 12 名受试者的拼字机数据集。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F266 中添加听觉 Oddball 数据集。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F261 中可视化所有 ERP 数据集。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F269 中更新至 v0.4.5。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F271 中修正 pre-commit 错误并添加代码覆盖率。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F282 中将新的 ERP 数据集添加到文档中。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F283 中添加 Brain Invaders 数据集。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F284 中修复 README.md 文档目录中的链接。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F279 中泛化 ERP 可视化的默认路径。\n* 由 @jsosulski 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F278 中在使用 lambda 函数时发出警告。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F286 中更新至 0.4.6。\n* 由 @danidask 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F288 中修复绘图窗口立即关闭的问题。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F292 中修正因 black 版本导致的 lint 测试失败。\n* 由 @PierreGtch 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F290 中预加载 Schirrmsister2017 数据——修复 #289。\n* 由 @yosider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F293 中修复错别字。\n* 由 @yosider 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F297 中移除不必要的缩进。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F298 中修正 Lee 数据集的加载问题。\n* 由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F303 中将 mistune 从 0.8.4 升级至 2.0.3。\n* 由 @Div12345 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F306 中修复 _simplify_names 函数。\n* 由 @sylvchev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F315 中更新依赖项并清理文档。\n* 由 @Div12345 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNeuroTechX\u002Fmoabb\u002Fpull\u002F264 中添加基准测试函数。\n* 将 Wiki 元信息添加到文档中 by ","2023-05-23T10:22:32",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},360772,"v0.4.6","这是 MOABB 的最新稳定版本 0.4.6，已在 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F0.4.6\u002F) 上发布。更多信息请参阅文档中的 [新功能](https:\u002F\u002Fneurotechx.github.io\u002Fmoabb\u002Fwhats_new.html) 部分。","2022-04-07T12:24:49",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},360773,"v0.4.5","这是 MOABB 的新稳定版本 0.4.5，现已[在 PyPI 上发布](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F0.4.5\u002F)。更多信息请参阅文档中的[新功能](https:\u002F\u002Fneurotechx.github.io\u002Fmoabb\u002Fwhats_new.html)章节。","2022-02-28T10:05:58",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},360774,"v0.3.0","We've added `poetry` based dependency management, added style checks via `pre-commit` also tested against all versions of Python starting from `3.6`.\r\n\r\nNow `moabb` could be installed like any other package via `pip install moabb`\r\n\r\nCheckout https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fmoabb\u002F","2021-03-30T20:50:28",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},360775,"v0.2.0","Updated code after adding P300, SSVEP, and various fixes and improvements. There are likely to be necessary hotfixes but since the userbase is rather small I'm releasing anyway","2019-02-01T15:13:17",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},360776,"v0.1","This describes the state of the code for the arXiv preprint at https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1805.06427, including the implemented TRCSP within moabb.pipelines.csp","2018-05-17T14:21:18"]