本文介绍了多种基于机器学习和图注意力网络的技术，包括联合核图注意力网络（JGAT）在大脑解码中的应用、生成对抗网络（GAN）在无线电地图构建中的应用，以及多范围注意力双组分图卷积神经网络（MRA-BGCN）在交通预测中的表现。这些方法在数据处理的精度和效率上展现了显著优势。

本研究证实了即使使用约10%的数据或982个共同图像，交叉个体的大脑解码也是可行的，与单个个体解码相比性能相当。岭回归是最佳的功能对齐方法，通过受试者对齐，实现了更优秀的大脑解码以及可能的扫描时间缩减90%。