大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经​​网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。