Neural decoding and real-time signal work
关注脑机接口、神经信号建模、实时处理和跨模态对齐,让模型理解更接近真实感知链路。
Building at the intersection of NeuroAI, BCI, multimodal systems and personal infrastructure.
我在做脑机接口、类脑智能、多模态系统,以及把研究方法落成工具、实验流程和个人系统。首页不是简历摘要,而是我现在正在推进的工作台。
不是按时间线回顾经历,而是直接展示当前 operating status。核心不是“做过什么”,而是“正在把哪些方向汇成一条长期主线”。
关注脑机接口、神经信号建模、实时处理和跨模态对齐,让模型理解更接近真实感知链路。
做检索、重排、评测、数据流和实验框架,不把模型调用当成系统工作的终点。
把财务、设备、订阅、知识与使用记录做成可交互工具,持续把生活系统转成数据结构和界面。
不只停留在模型层,也关心数据采集、边缘设备、实时反馈和完整 end-to-end pipeline。
研究、系统和工具故意混排。它们共同说明的不是领域分散,而是一种偏系统型、偏落地的工作方式。
资产、未来收入和预算支出的情景模拟器,把长期个人现金流问题变成可推演的结构化界面。
设备、订阅、租赁、打卡和日历式记账的混合管理器,把生活资产管理变成一个可演化的数据系统。
把长期生活与研究阶段的收入、支出和选择转成可推演的结构化模型,延续我一贯的 system thinking。
持续生长的 Obsidian 知识库,连接研究、项目、方法与自我管理,是我工作流的长期底座。
更面向外部阅读的结构化文档区,沉淀课程、技能、设备和专题记录,方便快速理解我的方法论与工具链。
一个较早期但完整度很高的课程项目归档,保留了从产品文档到实现细节的全流程痕迹。
这些不是顺手做的小网页,而是 personal operating system 的可见切片。它们直接体现了我如何把复杂现实抽象成模型、状态和交互。
不再用工具栈名做主导航,而是按外部访问者能理解的内容入口来组织:研究笔记、构建日志、文章和归档。
当前最值得直接阅读的一篇文章。与其先看抽象入口,不如先从这篇真正已经成形的写作开始。
偏底层、偏过程的研究与方法记录,适合深入看问题是怎么被拆解和连接起来的。
围绕技能、设备、专题和路线的结构化文档区,偏“手册型”和“可复用型”。
旧项目和历史材料保留在归档区,作为发展轨迹而不是当前首页中心。
我关心的不只是模型结果本身,而是感知、推理、工具和日常系统如何连接成一个更完整的工作流。
我是时子延,关注 NeuroAI、BCI、多模态系统与 personal infrastructure。目前的主线,是把研究问题、系统设计和个人工具逐渐汇成一条连续的 builder trajectory。
如果你想聊研究合作、实验系统、长期工具、AI 产品或创业方向,这个首页就是最直接的入口。