JNEEG项目将Jetson Nano板转换为脑-计算机接口，能够通过8个通道实时测量脑电图（EEG）、肌电图（EMG）和心电图（ECG）信号。
LaBraM是一个用于学习通用表示的大型脑模型，专门处理大量的脑电图（EEG）数据，旨在提高脑机接口（BCI）的性能。该项目结合了现代机器学习技术，以便从复杂的EEG信号中提取有价值的信息，推动脑机交互的发展。
Labnote是一个专为研究人员设计的全方位数字化转型平台，通过将原始文本转换为结构化实验记录，并利用机器学习提供全新的实验方法，彻底革新了研究过程。
