机构名称：
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目前还没有统一的框架来访问这种不确定的、丰富的异构数据集合，因此研究人员不得不依赖临时工具。特别是，当前试图解决这一任务的工具的一个主要弱点是只开发了非常有限的命题查询语言。在本文中，我们介绍了 NeuroLang，这是一种基于一阶逻辑的概率语言，具有存在性规则、概率不确定性、开放世界假设下的本体集成以及内置机制，可保证对非常大的数据集进行可处理的查询回答。NeuroLang 的主要目标是提供一个统一的框架，无缝集成异构数据（如本体），并通过一组正式标准将细粒度认知领域映射到大脑区域，促进可共享和高度可重复的研究。在介绍该语言及其通用查询回答架构之后，我们讨论了现实世界的用例，展示了 NeuroLang 如何应用于实际场景。
神经科学本体知识不确定性下的可扩展查询回答：NeuroLang 方法
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