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Une méthode non supervisée transforme l'EEG en atomes de formes d'onde interprétables, rivalisant avec les modèles profonds avec bien moins de données.
Une nouvelle méthode d'ICA fondée sur la distance de Wasserstein promet de meilleures performances que les approches classiques, sans hypothèse sur la distribution des données.