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神经科学
吸引我的神经外科是它的挑战性。漫长的工作时间，复杂的案件和做别人甚至无法想象的事情。作为爱荷华大学医院和诊所（UIHC）的居民，我对头骨基地的兴趣增长。这导致我在居住的第七年在UIHC获得了6个月的横向颅底研究金。为了获得多样化的经验，我去了英国伦敦，在国王学院医院（King's College Hospital）在欧洲最大的颅骨基础计划之一的国王学院医院（King's College Hospital）进行了6个月的奖学金。最终，我在匹兹堡大学医学中心的世界领先的骷髅基础计划上完成了一个高级内窥镜内多骨头骨基础的研究生奖学金。使用内窥镜的使用可能是神经外科手术中最大的进步之一，使用显微镜和血管内技术。
将神经科学转化为幼儿教育
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人际关系的神经科学PDF
在“人际关系的神经科学”中，路易斯·科佐利诺（Louis Cozolino）精心桥接了神经科学，心理学和社会学的常常不同世界，以揭示人类联系的复杂挂毯。通过对尖端研究和凄美的现实生活实例的令人信服的综合，科佐利诺揭示了我们的大脑从根本上讲是如何用于社会互动和情感共鸣的。对人际关系神经基础的这种开创性探索阐明了我们的联系（或缺乏联系）的深刻方式，即我们的心理健康，个人成长和整体幸福感。无论您是心理健康的学生，心理健康专家，还是对人类纽带的科学感到好奇，这本书都邀请您深入研究同情，依恋和爱的生物学根源，不仅提供洞察力，而且还提供了对成为人类意味着什么的丰富理解。
神经教育中的人工智能：符合神经科学原理的人工智能应用系统评价，用于优化学习策略
MA 3. 芝加哥德保尔大学计算机科学系硕士生 *通讯作者：shasan1@student.fitchburgstate.edu 摘要 本研究考察了人工智能 (AI) 与神经科学原理在教育中的融合，重点关注机遇、挑战和对提高学习成果的影响。神经教育将神经可塑性、认知负荷理论和记忆形成等神经科学原理与 AI 工具相结合，以实现个性化、参与和认知优化。按照 PRISMA 指南，对 518 项研究进行了系统回顾，范围缩小到过去十年发表的 35 篇同行评审论文。这些论文分析了 AI 在神经教育中的应用，包括自适应平台、神经反馈工具和道德考虑。发现自适应学习系统、神经反馈界面和游戏化环境等 AI 工具可以增强基于大脑的学习策略。VR 和 AR 等未来技术显示出沉浸式学习的巨大潜力。关键挑战包括高成本、数据隐私问题和算法偏差。跨学科合作和经济实惠、可扩展的解决方案对于解决道德和技术障碍至关重要，从而实现人工智能在神经教育中的公平和变革性应用。
系统神经科学博士后职位我们正在寻找......
世界模型是生物体解释原始感官输入的基础，可实现导航、决策和对象操纵等结构化和有目的的行为。尽管它们起着至关重要的作用，但这些模型在分布式神经网络中学习、表示和维护的过程在很大程度上仍然难以捉摸。本研究旨在通过研究与环境的积极互动如何动态地塑造神经回路以支持目标导向行为来解决这些问题，从而为感官系统和运动系统之间的相互作用提供深刻见解。
任务相关的自动编码增强了人类神经科学的机器学习。
在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的低维神经表征。然而，最先进的模型通常需要大量数据集进行训练，因此很容易在人类神经成像数据上过度拟合，而这些数据通常只包含少量样本但输入维度很多。在这里，我们利用了这样一个事实：我们在人类神经科学中寻找的特征正是与受试者行为相关的特征，而不是噪音或其他不相关的因素。因此，我们开发了一种通过分类器增强的任务相关自动编码器 (TRACE)，旨在识别与行为相关的目标神经模式。我们针对两个严重截断的机器学习数据集（以匹配单个受试者的功能性磁共振成像 [fMRI] 数据中通常可用的数据）对 TRACE 与标准自动编码器和其他模型进行了基准测试，然后根据 59 名观察动物和物体的受试者的 fMRI 数据评估了所有模型。 TRACE 的表现几乎完全优于其他模型，分类准确率提高了 12%，在发现“更清晰”、与任务相关的表示方面提高了 56%。这些结果展示了 TRACE 在处理与人类行为相关的各种数据方面的潜力。
PSB 3340行为神经科学春季2025年 - 心理学
生物科学通识教育主题领域的目标：本课程赋予生物科学的通识教育学分（b）。生物科学课程在生命科学背景下的科学方法的基本概念，理论和术语中提供了教学。课程侧重于主要的科学发展及其对社会，科学和环境的影响以及控制生物系统的相关过程。学生将提出凭经验检验的假设，这些假设是从对生物的研究中得出的，通过科学批评和论证运用逻辑推理技能，并运用发现和批判性思维的技术来评估实验的结果。有关通识教育目标和成果的更多信息，请访问https://catalog.ufl.edu/ugrd/academic-programs/general-document-duciath/＃opprojectiveSandOutComestext
movshon@nyu.edu - 神经科学中心
理工学院 2017 年伊恩·霍华德纪念讲座，约克大学 2017 年三月一角硬币讲座，索尔克生物研究所 2016 年罗伯特·I·沃森讲座，新罕布什尔大学 2014 年北京师范大学金钟杰出神经科学家讲座 2014 年杜克大学布罗德基金会神经生物学和疾病研讨会 2013 年至今 西蒙斯研究员协会高级研究员 2013 年密涅瓦基金会金脑奖 2013 年美国哲学学会 Karl Spencer Lashley 奖 2012 年博士学位（荣誉），纽约州立大学 2011 巴特斯比纪念讲座，纽约市立大学皇后学院 2011 纽约大学大学教授 2010 António Champalimaud 视觉奖 2010 视觉与眼科研究协会银奖研究员 2010 达纳脑计划联盟成员 2009 美国艺术与科学学院研究员 2008 美国国家科学院院士 2007 欧洲视觉感知会议排名奖金基金讲座
科学家建立大脑启发网络模型以连接人工智能和神经科学
他们的实验验证了内部复杂性模型在处理复杂任务的有效性和可靠性，为将神经科学的动态特性融入人工智能提供了新的方法和理论支持，也为优化和提升人工智能模型的实用性能提供了可行的解决方案。
不仅仅是言语：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通
这是以下文章的同行评审版本：®Irović，M.，Dimitriadis，N.，Janić，M.，Alevizou，P。，＆Dimitriadis，N。J.（2022）。不仅仅是单词：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通。消费者行为杂志，该期刊以最终形式发表在https://doi.org/10.1002/cb.2125上。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。