Work

Parameter-Efficient Self-supervised Adaptation for EEG-FM Under Fixed Computational Budgets

Year: 2026

Type: conference-paper

Source: Lecture notes in computer science

DOI: 10.1007/978-3-032-38239-9_43

Authors: Meghal Dani, Stefanie Liebe

Institutions: University of Tübingen, Universitätsklinikum Tübingen, Hertie Institute for Clinical Brain Research

Language: English

Topic: EEG and Brain-Computer Interfaces

Subfield: Cognitive Neuroscience

Field: Neuroscience

Domain: Life Sciences

SDG: Good health and well-being

Open Access status: green

Funders: International Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular Microbiology, Deutsche Forschungsgemeinschaft, International Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems Engineering

Awards: G1562512020, Clinician Scientist Programm Medizinische Innovation durch Interdisziplinarität (MINTCS), EXC 2064: Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft, Die Rolle der neuronalen Interaktion bei der kontextabhängigen visuellen Wahrnehmung im medialen Temporallappen des Menschen

OpenAlex ID: W7204270874

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