这篇做了什么
以 3D-CRNN 解码风险预测与危险识别；危险识别在单被试报告 85.0% 平衡准确率，跨会话 77.0%，完全未见被试为 64.9%。
自动驾驶乘客危险感知的 EEG 解码
EEG-Driven Decoding Framework for Passenger Hazard Perception in Highly Automated Vehicles
核心创新
把乘客认知作为自动系统的辅助监督信号，并分别报告跨会话、已见与未见被试泛化。
证据边界
实验脑电不能替代车辆安全传感器；未见被试表现及方差显示，距离安全关键部署仍有明显差距。
READ FIRST
建议先读：摘要 → 方法总图 → 主结果 → 局限讨论
先确认研究对象、信号来源和评价设置，再看模型指标；不要把单被试或离线结果直接外推为可用系统。