马媛
1.教育经历
西北大学 硕士 计算机应用技术
西北大学 双学士 软件工程+ 法学
2. 科研项目
（1） 脑机协同混合智能关键技术、平台装置及应用（国重大，参与，已结题）
项目介绍：通过获取多模态信号，进行融合分析，构建基于目标的生理、行为特征，融合认知心理学模型，实现元宇宙环境下的目标状态与意图的智能感知与控制。
具体而言，设计三指令的运动想象实验范式采集脑电数据，并通过错误条件处理进行数据传输与解析；将采集到的数据采用采用“层次滤波法 ”进行预处理，z-score 归一化，中值滤波去除异常值，以及频率层面的梳状滤波过滤工频干扰，最后通过带通滤波器滤出脑电特有频带；CSP 算法进行特征提取，并构建基于机器学习的目标状态监测与运动想象意图感知算法；开发元宇宙环境下的脑电信号运动感知控制系统，最终实现被试脑电信号对元宇宙对象状态的实时控制。
（2）科技创新人才的关键要素分析（横向项目，参与，已结题）
项目介绍：将影响科技创新人才科技创新层次的因素映射到个体“健商 ”、“智商 ”、“知商 ”、“情商 ”、 “德商 ”、“意商 ”和“位商 ”及其相关指标，构建评价科技创新人才的详细指标体系，使用机器学习方法对人才进行分类（杰出科技创新人才、一般科技创新人才、潜在科技创新人才、低收入人群），从而探究影响不同层次人才的关键科技创新素质。
（3）面向海外汉语学习者的作文智能评分及个性化反馈策略研究（陕西省社会科学基金，参与，在研）
项目介绍：利用深度学习算法，结合海外汉语学习者母语与汉语的差异性特征，开发智能评分系统并提供个性化反馈，以提升汉语写作教学效率。具体而言，通过NLP技术分析学习者母语（如英语、西班牙语）对汉语写作的负迁移影响（如词序错误、量词缺失），构建针对性评分模型。基于学习者水平（HSK等级）、错误类型（语法/逻辑/文化差异）生成动态改进建议。
（4）基于大语言模型的多模态脑信息少样本语言解码方法研究（校级科研项目，主持，在研）
项目介绍：通过读取大脑活动数据，实现语言解码或生成，使人们对大脑的语言处理机制有更深入的理解，同时在医疗康复和神经工程中开辟新的应用途径。具体而言，设计无需依赖预定义的候选词集的脑信号语言解码模型，构建基于大语言模型的开放词汇解码方法，在开放词汇环境下实现高精度、丰富的语言生成；构建同时整合fMRI和EEG信号的多模态解码框架，实现多模态脑信号融合解码方法；设计基于语义辅助任务的预训练策略，建立少样本高效学习的解码模型。
3. 论文专利
（1）《Muti-behavior features based knowledge tracking using decision tree improved DKVMN》会议：ACM TURC 2019（学生二作）
论文介绍：本文提出结合智能辅导系统（ITS）收集的行为特征改进动态键值记忆网络（DKVMN），可以有效建立学生的知识状态模型，提升学生正确回答习题的预测概率。这项工作在输入中加入更多的特征（如响应时间、提示请求和尝试次数）来提高 DKVMN 模型的性能。然后应用决策树分类器来预处理行为特征，将预测行为与习题的标签连接起来，而后训练 DKVMN 模型。
（2）《Dynamic Key-Value Memory Networks With Rich Features for Knowledge Tracing》期刊：IEEE Transactions on Cybernetics （SCI 一区，学生三作）
论文介绍：本文提出一个学习能力分段聚类的改进动态键值记忆网络的知识追踪算法。该算法通过对学生长期习题作答记录分段，并定义学习能力特征，动态地将学生按照学习能力进行划分，并提出一种习题记录表示方法将学生的学习能力和答题行为相融合，最后改进了动态键值记忆网络的读过程，使其在预测学生解答结果时考虑了学生当前的学习能力，进而能够更为准确地预测未来的做题结果。
（3）论文：《基于镜像神经元理论的便携式 MI-VR BCI 康复系统设计》
期刊：西大学报（中文核心、四作）
论文介绍：论文基于镜像神经元康复理论选用廉价和便携的设备设计了一套运动康复系统，采用基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)技术检测患者运动想象程度，通过虚拟现实(VR)技术高沉浸地展示患肢运动供患者观察，而后在 VR 场景中展示对应侧患肢运动，可帮助患者主观调节运动想象，最终达到运动康复的效果。
（4）发明专利：《一种基于边缘驱动图神经网络的人类表征预测方法及装置》（一作，已授权）
专利介绍：本发明提供一种基于边缘驱动图神经网络的人类表征预测方法及装置，保留了脑连接网络的拓扑学特性，还能够精准捕获大脑连接网络信息流传播的方向，对人类表征进行分类或回归预测。
4.竞赛获奖
（1）第十六届中国研究生电子电子设计竞赛国赛三等奖
作品：融合虚拟现实与脑机接口的运动康复系统
项目介绍：本系统选用廉价和便携的设备设计了一套首先由患者想象患肢运动，然后采用基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)技术检测患者运动想象程度，最后通过虚拟现实(VR)技术高沉浸地展示患肢运动供患者观察的运动康复系统，用户可根据场景调整运动意图，最大程度正确激活患者镜像神经元，提升康复效率。
（2）第七届中国国际“互联网+ ”大学生创新创业大赛陕西赛区铜奖
作品：神康医疗科技
项目介绍：为了满足肢体运动障碍患者居家个性化康复的需求，本公司打造出集患者自主康复与医生指导建议于一体的运动康复平台。所推出的产品主要包括基于镜像神经元理论的便携式 MI-VR BCI 康复仪、可智能研判康复情况并定制个性化康复方案的康复进程判指仪、神康云产品智能分析服务体系、提供患者与医生之间的交流沟通功能的“携手 APP ”。
（3）第十五届中国研究生电子电子设计竞赛西北赛区一等奖
作品：虚拟现实环境下的意图感知与反馈系统
项目介绍：本系统实现了基于脑电的意图感知和虚拟现实技术的有机结合。首先基于运动想象范式从大脑高效的采集脑电信号，并对系统进行训练得到意图感知模型。随后，对脑电进行实时分析以根据意图感知模型预测用户交互意图，并将意图转化为虚拟现实环境中的交互指令，使虚拟对象响应用户意图并与场景进行互动。最后，通过平板或头盔显示器将实时渲染的场景反馈给用户，用户根据场景响应调整交互意图。
