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脑科学研究中的数据分析与建模征文活动
——脑科学研究人员的“深刻浪漫”
生物学发现的产生有赖于构思精妙的实验设计、严谨认真的实验操作和行之有效的数据分析处理，脑科学研究也不例外。采用的各种研究手段，如行为学、电生理、分子生物学等方法，都有统计学的思想贯穿其中。使用哪种统计学方法，P值如何评价实验结果等问题让很多科研人员费劲心思。同时心理学研究诸如fMRI成像，记录被试脑电信号等等，也需要运用数理统计的思想。可以说，任何一项脑科学研究都离不开精确的数据分析处理。
与此同时，计算机科学“仿生”脑科学成为时下热门的研究话题。神经系统在经历了漫长的生物演化后，无论是信号处理能力还是对机体控制等方面，都有着造物主赋予的许多奇妙设计。相比之下，人类所创造的“电脑”虽然已经达到了每秒万亿次的运算速率，但其在感知、记忆、思维、学习及决策等“强人工智能”领域，与前者仍存在着不小的差距。
出于在这两个方向的追求，不断向大自然提问，进而运用数理统计知识凝练而准确地构思、实验、分析，最终得出简洁且颇具美感的结论，正是脑科学工作者不断探索自然的深刻浪漫。
为共同探讨脑科学中常见的数理统计方法在数据分析中的应用以及对生物脑的数学建模理论，“脑人言”原创科普团队特组织本次征稿，诚挚邀请在脑科学研究数据分析方法及类脑科学研究领域有独特见地的科研工作者参与我们的征文活动。
征文目的
l 面向刚入门的研究人员分享脑科学研究中基础的数据分析方法及使用心得，助力日常的科研生活，拓展数据分析思路并提升主动用数理思想解决科研问题的积极性。
l 面向大众科普脑科学研究中的建模理论，介绍计算神经科学的意义、发展概况及未来前景，让更多人了解计算神经科学产生，以期未来计算神经科学得到长足发展。
征文主题
本次征文活动的主题为“脑科学研究中的数据分析与建模”，具体内容包含但不仅限于以下主题：
l 数据分析方法介绍
分享在科研过程中应用的数据分析方法，如基础的统计学知识、特征工程方法等。介绍脑科学研究（包括神经生物学、心理学等领域）常用的统计学方法，并结合具体的应用场景（如行为学、电生理、fMRI成像等）加以阐述。
l 建模方法介绍
计算神经科学领域的理论研究或科学应用，可从神经元的真实生物物理模型，它们的动态交互关系以及神经网络的学习， 到脑的组织和神经类型计算的量化理论等多角度进行科普。以下列出部分参考选题方向：
- 基础的生物脑中的神经元，突触及记忆，注意等机制的建模；
- 基于生物机制建模的神经网络学习算法以及在模式识别等机器学习任务中的应用；
- 基于生物激励的算法和神经网络的硬件系统研究。
征文时间
即日至2020年5月20日00:00
投稿邮箱
editor@ibraintalk.com
稿费标准
稿件要求
- 稿件必须是原创内容，且未在其他网络和平面媒体发表过。稿件内容需与征稿主题一致。
- 作者需提供姓名或笔名、联系方式、学习/工作单位以及学历信息。请在邮件标题或正文中注明“数据分析与建模投稿”。
- 文章应具有较强的可读性，能面向初入脑科学领域的科研工作者讲清原理、方法及应用。
- 文章应具有较强的科普性，相比于直白的公式推导，更倾向于解析其背后的方法原理。
- 欢迎有较强数理背景或有应用数理、统计方法来解决脑科学问题经历的作者参与本次征文活动。
- 稿件质量不过关可能会被拒稿，被拒后有且仅有一次重新投稿的机会。
- 字数不限（推荐字数为2500字左右），文体不限，欢迎原创插图、视频投稿。
我们热切期待您的来稿，如对本次征稿有任何问题，欢迎您通过邮件与我们联系（editor@ibraintalk.com），也可以加入征稿活动咨询群或联系负责人微信yzgaoms了解更多信息。
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稿件评选
稿件会由“脑人言”作者团队、编辑部成员组成的评审委员会进行审核。
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