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神经经济学的研究领域旨在“了解野外的大脑，其在日常生活中不受限制的现实世界中的活动及其与行动，行为，身体和环境的关系”（Dehais等人，2020年）。这个领域具有巨大的潜力，可以在许多领域（例如教育，制造，娱乐，健康，交通运输）开发创新应用。为了实现这一潜力，许多神经经济学的研究应用都依赖或需要神经技术。神经技术是一种技术类别，其中系统设计结合了神经原理或直接与大脑和身体信号接口。最流行的神经技术类型特别包括脑部计算机界面（BCI）（Clerc等，2016a，b; Nam等，2018）和生理计算（Fairclough，2009; Fairclough; Fairclough and Gilleade，2014）。为了在实践中使用，还必须在整个系统级别上研究和集成神经经济学。换句话说，我们需要开发系统神经经济学的概念，这是工程，神经科学和人为因素的跨学科领域，这将神经经济学的方法整合到复杂系统的设计，开发和管理（例如，地球，信息，信息系统，视频系统或医疗刀具）中。在这种情况下的系统是指机器，机器人，计算机和人类用户的任何组合。但是，这个目标与技术如何在日常生活中融入工作和休闲的现实相去甚远。这是机器级别的挑战。本期刊，神经经济学领域的前沿，部分神经技术和系统神经工程学，旨在在这些原理，协议和应用中发表显着进步，这些进步是基于神经技术发展中神经工学的发展的发展，以创建人类计算机界面的新形式，以增强人体计算机界面。的确，对于实验室研究的演示器系统级别，绝大多数用于神经工学的神经技术仍然存在，并且在这些实验室之外很少使用。如果通过定义的神经经济学旨在研究在野外使用的行为和技术，那么对于神经技术而言，也很重要的是，也要从实验室和现实世界中进行这种发展的飞跃。此外，我们必须建立系统理解神经技术如何嵌入个人，团队和组织的工作中。为了了解神经技术如何从当前作为实验室示威者的地位演变为日常工作和休闲中的用法案例，我们提出了三个宏伟的挑战：（1）设计具有强大可靠的神经技术，甚至在所有用法环境中都具有很高的精度。（2）设计用户使用神经技术的体验，以确保这些技术可用，可接受且对其用户有用。这是用户级别的挑战。（3）开发神经经济学中的系统思维，将神经经济学整合，研究和优化为
神经技术和系统神经工程学中的巨大挑战
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