PYBCI设计为轻巧且用户友好，强调快速自定义，并与实验室流层（LSL）无缝集成以进行数据采集和标签（Kothe等，2023）。该平台包括Pytorch（Paszke等，2019），Tensorflow（Abadi等，2015）和Scikit-Learn（Pedregosa等，2011），以及特征提取工具，以及诸如Antropy（Vallat，2023），Numpy（Olippy（Olipean），AlipeN（Quirane），以及2006年，2006年，。 ）。 这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。 尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。。 ）。这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。