该文综述多项EEG研究：利用功能连接与机器学习预测认知表现，多层感知器和有向传递函数准确率较高；随机森林分类STEM任务达91.07%；隐马尔可夫模型结合深度神经网络可区分学习者；还涉及自监督神经负荷建模、联邦学习隐私保护、跨任务神经架构搜索及Transformer分类EEG，推动脑活动机制理解。