リソース & ドキュメント

ガイド、APIドキュメント、研究論文、チュートリアルを通じて、あなたの BCI プロジェクトを加速させましょう。

Python SDK ドキュメント

nimbus-bci の完全ガイド：インストール、APIリファレンス、サンプルコード、sklearn互換のBCI推論ベストプラクティス。

NimbusSDK.jl リファレンス：高性能 BCI アプリケーションのための 20ms 未満の反応型ベイズ推論。

ビジュアルパイプラインビルダーの使い方、Pythonコードのエクスポート、各種脳波ハードウェアとの接続方法を解説。

arXiv プレプリント：固定 EEG エンコーダと基盤モデル全体に単一の Personalizer API を適用 — マルチトランクでの検証とコスト比較。

クイックスタート：nimbus-bci をインストールし、最初の BCI モデルをトレーニングして数分でリアルタイム推論を実行。

Nimbus の理論的基盤：能動的推論、ベイズ推論、および脳波解析における不確実性の定量化を理解する。

Nimbus チームとの個別セッションを予約し、実際の動作デモと貴社の BCI ユースケースについてディスカッション。

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