论坛一报告专家

(按姓氏笔画排序(?/p>

方方
北京大学教授
报告题目9?/b>Attention Maps in Human Brain?
报告摘要9?/b>In everyday life, our brain is faced with the critical challenge of selecting the most relevant fraction of external inputs at the expense of less relevant information. Attention is widely acknowledged to be responsible for this selection process in which the saliency map and the priority map are two key components. Both the maps describe the topographic representation of attentional allocation. The saliency map is primarily based on bottom-up physical inputs, while the priority map is determined by both bottom-up and top-down signals. In the first part of this talk, combining psychophysics, functional magnetic resonance imaging (fMRI), event-related potential (ERP), and computational modeling, we demonstrate that the saliency maps from artificial and natural images are created in early visual cortex, especially in V1. In the second part, based on the properties of V1 neurons and the principle of information maximization, we propose a computational saliency map model to simulate human saccadic scanpaths on natural images, which outperforms many other models. In the third part, we use the fMRI population receptive field (PRF) mapping technique and eye tracking technique, and show that the priority maps of natural images could be found in early visual cortex, including V1-V3. Taken together, these findings provide converging evidence that the neural substrate of attention maps (including the saliency map and the priority map) could be located in human early visual cortex and significantly extend traditional attention theories that emphasize that only the parietal and frontal cortices are responsible for generating attention.
专家简介:方方,北京大学心理与认知科学学院院长,行为与心理健康北京市重点实验室主任,麦戈文脑科学研究所常务副所长,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,教?? 博士生导师??997年和2001年分别毕业于北京大学心理学系和信息科学技术学院,获理学学士和工学硕士学位??006年毕业于美国明尼苏达大学心理学系,获哲学博士学位??006年至2007年继续在明尼苏达大学心理学系从事博士后研究??007年入职北京大学心理学系。主要利用脑成像技术、心理物理学和计算模型研究视知觉、意识、注意和它们的神经机制。方方教授所获学术荣誉和奖励包括:百人计划(北京大学??007年)、国家杰出青年科学基金(国家自然科学基金委,2009年)、中国青年科技奖(中共中央组织部、人力资源和社会保障部、中国科学技术协会,2011年)、教学优秀奖(北京大学??011年??017年)、长江学者特聘教授(教育部,2011年)、王选优秀青年学者奖(北京大学,2012年)、政府特殊津贴(国务院,2014年)、中青年科技创新领军人才(科学技术部??014??、百千万人才工程国家级人选(人力资源和社会保障部??015年)、国家有突出贡献中青年专家(人力资源和社会保障部??015年)、青年科学家奖(国际心理科学联合会,2016年)、万人计划科技创新领军人才(中共中央组织部、科学技术部??016??、?br>       个人主页9?a href="http://www.psy.pku.edu.cn/kxyj/kysys/238242.htm">http://www.psy.pku.edu.cn/kxyj/kysys/238242.htm
冯建峰
复旦大学教授
报告题目9?/b>Peer into Your Brain via contiguous-scale data?
报告摘要9?/b>With the available data of huge samples of contiguous-scales both for healthy controls and patients including depression, autism and schizophrenia etc, we are in the position to quantify human brain activities such as creativity, happiness, IQ and EQ etc and search the roots of various mental disorders. With novel mathematical and machine learning approaches, we first introduced functional entropy and entropy rate of resting state to characterize the dynamic behaivour of our brain. It is further found that the functional entropy is an increasing function of age, but a decreasing function of creativity and IQ. Its biological mechanisms are explored. With the brain wide associate study approach, for the first time in the literature we are able to identify the roots of a few mental disorders. For example, for depression, we found that the most altered regions are located in the lateral and medial orbitofrontal cortex for punishment and reward. Follow-up rTMS at the lateral orbitofrontal cortex demonstrated significant outcomes of the treatments. Finally we discuss some of our recent results on brain-inspired AI and their applications.
专家简介:国家第二批“千人计划”特聘教授、上海数学中心首席教授、复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长。长期致力于发展数学、统计与计算机的理论和方法,并原创性地将它们应用于解决神经科学,各类脑疾病和智能算法中的具体问题。作为英国已做出突出贡献和具有巨大潜力的科学家,2011年获英国皇家学会的沃夫森研究功勋奖(首位华人)。在单神经元和神经元网络的动力学研究、机器学习算法的设计和分析、随机控制理论、因果关系分析等方面都做出过杰出工作,发表在JAMA Psychiatry, Molecular Psychiatry, Brain, PNAS, PRL, IEEE 系列上。目前研究兴趣主要集中在不同尺度的海量数据的分析,挖掘和理论研究上。提出和发展了全脑关联分析(BWAS)的方法和理论,并成功的应用于抑郁症,精分和自闭症的病灶的发现和抑郁症的治疗中。在类脑智能方面,发展的新算法发表在NIPS,CVPR和IMCL上,并成功应用于老年脑疾病的早期诊断中、?br>       个人主页9?a href="http://www.dcs.warwick.ac.uk/~feng/">http://www.dcs.warwick.ac.uk/~feng/
尧德中
电子科技大学教授
报告题目9?/b>脑器交互??Bacomics)及其应用
报告摘要9?/b>特提出脑机对??Apparatus-Brain-Conversation-ABC)概念,以概况“脑与脑外人体器官”以及“脑与人体以外的环境”之间的交互。对话渠道的变更、损伤或对话主体(脑)的任何改变及其对健康和社会的影响,就是ABC的广阔研究领域,包括大脑功能作用的正常发挥、异常大脑功能的干预与矫正以及脑功能的维护与增强。本报告将结合实例,较详细的介绍ABC的概念和分类,探讨相关技术在多个方面的应用现状和可能的未来发展。最后介绍了我们近年来在相关方面的研究进展,主要包括脑波音乐技术及应用;视频动作游戏及应用;脑控机器人及应用等方面的内容、?br> 专家简介:尧德中,AIMBE Fellow,电子科技大学信息医学研究中心主任、神经信息教育部重点实验室主任,全国人大代表。中国生物医学工程学会副理事长,中国认知科学学会理事??005年获得国家杰出青年基金,2006获聘教育部长江学者,2010年获评为全国优秀教师。近年主要从事脑信息科学(Brainformatics)方法与应用研究。发表SCI论文100余篇,Google 引用6000余次,h指数41??014-2017连续入选Elsevier“中国高被引学者”、?br>       个人主页9?a href="http://www.neuro.uestc.edu.cn/bci/member/yao/yao.html">http://www.neuro.uestc.edu.cn/bci/member/yao/yao.html
吴怜?/th>
北京大学教授
报告题目9?/b>Push-pull Feedback Implements Hierarchical Associative Memory
报告摘要9?/b>Experimental data reveals that in addition to feedforward connections, there exist abundant feedback connections in the neural system. Although the importance of feedback modulation in neural information processing has been widely recognized, the detailed mechanism of how it works remains largely unknown. In the present study, we investigate the role of feedback modulation in a hierarchical memory retrieval task. Specifically, we consider a multi-layer network which stores hierarchical memory patterns, and each layer of the network functions as a Hopfield associative memory model. We find that to achieve good performance, the feedback modulation needs to be dynamical: at the early phase, the feedback is positive (push) which effectively suppresses the inter-class noise at the lower layer; and at the late phase, the feedback becomes negative (pull) which effectively suppresses further the intra-class noise at the lower layer. Overall, the categorical information of the object is retrieved from rough to fine over time. This result agrees with the push-pull phenomenon observed in the neurophysiological experiments for object recognition.
      We hope that this study gives us insight into understanding the general principle of feedback modulation in hierarchical object recognition.
专家简介:吴思,北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师,麦戈文脑科学所研究员。研究方向为计算神经科学和类脑计算,通过和实验神经科学家紧密合作,以数学理论和计算机仿真来构建神经系统的计算模型,解析神经系统处理信息的基本原理,并在此基础上发展类脑的人工智能算法。目前担任计算神经科学领域最大学术期刊Frontiers in Computational Neuroscience共同主编。已发表论文上百篇,包括神经科学的顶级杂志Neuron,Nature Neuroscience、PNAS、J. Neurosci.等,以及人工智能顶级国际会议NIPS等?
张丽渄?/th>
上海交通大学教掇?/td>
报告题目9?/b>Spatial-Temporal Visual Selective Attention Model and Applications
报告摘要9?/b>Human visual system has extraordinary capability in recognizing objects and events in the visual scene. It is able to process selectively most important thing or most urgent event due to limited computing resource. Simultaneously, human visual system provides underlining mechanism to shift from one salient region to another automatically. The computing mechanism behind the selective attention is far from being well understood.
      In this talk, we introduce recent advances in computational models of selective attention, covering from spatial selective attention model and visual motion attention model. A number of computational mechanisms for selective attention will be introduced for different visual tasks. Based on the Galstalt principle of visual perception, we further introduce an object-level saliency to find salient objects in the visual scene. Comparisons among existing algorithms will be given to show their performance. Finally, we will provide a typical example to show that how the selective attention model is used to tackle the object invariance problem.
专家简介:张丽清,上海交通大学长聘教授,计算机科学与工程系副主任??988??月获中山大学计算机科学博士,1988年至1997年在华南理工大学工作,分别任讲师、副教授、教授??997年至2002年在日本理化学研究所脑科学研究中心任研究员??002年至今在上海交通大学计算机科学与工程系任教授。现担任365体育彩票荣誉理事、中国图形图像学会视觉认知与计算专委会副主任委员,曾任生物控制与生物工程专委会主任委员(2006-2013)。兼任智能交互与认知工程上海市高校重点实验室副主任。主要研究方向包括类脑视觉认知计算、统计学习与推理、脑机交互及应用。先后主持科技??73课题??63课题、自然科学基金项目、上海市基础科学重大计划项目等二十余项。在国际权威刊物、国际会议上发表论文250余篇。ACMMM2010论文获得最佳演示奖。发表在CVPR2007的论文“Saliency Detection: A Spectral Residual Approach”在Google引用??800次、?/span>
罗跃嘈?/th>
深圳大学教授
报告题目9?/b>情绪与执行功能的认知与神经基础
报告摘要9?/b>情绪是复杂的心理生理学现象,反映了心智状态与个体内在与外部环境影响的相互作用。执行功能是指在完成复杂的认知任务时,对各种认知过程进行协调的一般性控制机制,其本质就是对其它认知过程进行控制和调节,根本目的就是产生协调有序的、具有目的性的行为。广义上说,执行功能包含注意、工作记忆、决策以及抑制、冲突等若干不同的加工过程。本报告将回顾课题组近年来在情绪与注意、工作记忆、冲突、抑制、欺骗等方面的系列研究工作,以揭示情绪与执行功能的相互作用及其潜在的神经基础,以力图对现有理论进行补充、修改,或提出新观点,将有助于加深对于情绪与认知脑机制的进一步认识? 【致谢】国自然重点项目:应激下情绪与记忆的认知神经机??31530031);情绪与执行功能的相互影响及其神经机??30930031)、?br> 专家简介:罗跃嘉,深圳大学心理与社会学院特聘教授,博士生导师。国家杰出青年基金获得者,首批“新世纪百千万人才工程”国家级人选。目前当选为国际心理科学联合??APS)会士,中国心理学会常务理事、中国神经科学学会、中国认知科学学会理事、广东省认知科学学会会长等数十项国内外学术兼职,以及国自然基金委、科技部、教育部、中组部评审专家。曾在北京师范大学、中国科学院心理研究所任职。主持基金委重点项目、科技??73课题、支撑计划等重点项目10余项。主办国内外学术会议20余次,共发表论文450篇,其中SCI/SSCI期刊收录215篇,出版专译??部,获奖11项,培养研究生上百人??人曾获全国优秀博士论文提名奖。主要从事情绪与认知是心理生理学研究,在推动中国认知神经科学的发展,脑电/ERP技术的研究与应用等方面,具有较大国内外学术影响力?
周晓枖?/th>
北京大学教授
报告题目9?/b>计算模型指导的社会认知与社会情绪研究
报告摘要9?/b> 以往社会情绪(如感激、内疚等)和社会决策研究多通过比较不同情境下被试的决策及相应大脑活动的差异,来推测其神经机制和认知过程。然而,该方法基本停留在描述层面,难以从机制层面定量衡量不同心理因素对情绪和行为的影响。近年来,计算模型手段逐渐兴起,该方法有助于将传统社会心理学的概念和理论转化为可定量计算的数值和方程,使得从机制层面衡量和比较理论的优劣成为可能。在本讲座中,我将结合本实验室的研究,阐述如何将计算模型手段与传统心理学研究范式和脑成像手段有效结合,以探讨社认知、社会情绪、与社会决策的心理和神经机制、?br> 专家简介:周晓林,北京大学校务委员会委员、心理与认知科学学院教授,浙江师范大学心理与脑科学研究院院长,国务院学位委员会心理学评议组成员,教育部心理学教学指导委员会主任委员,教育部长江学者特聘教授,中国心理学会候任理事长。任国内外多家学术刊物副主编或编委。主要研究领域为语言认知、注意选择与执行控制、决策与神经经济学、社会认知与实验社会心理学,研究手段包括行为实验与眼动记录、基因检测与关联、脑电记录和磁共振脑功能成像。主持科技部??73”、国家自然科学基金、英国经济与社会研究基金??0余项科研项目。已在SCI、SSCI刊物发表论文170余篇,在国内学术刊物发表论文100余篇??015??016??017年度入选Elsevier中国高被引学者心理学榜单、?/span>
胡国干?/th>
科大讯飞高级副总裁、研究院院长
报告题目9?/b>认知智能最新进展及下一步思耂?br> 报告摘要9?/b>报告了认知智能在机器翻译、知识图谱构建、常识推理、阅读理解等方面取得的进展,介绍了其在医疗等领域的突破和深入应用,简述了作为人工智能更高阶段的认知智能,正持续向“能理解会思考”迈进。同时指出了现阶段的机器认知智能与人类认知智能相比仍有很大差距,很多人类看似与生俱来的能力,对于机器来说却是难以企及的技术瓶颈。最后,通过对智慧本质的思考,说明了多模态一体、空时序列预测、跨媒体智能等关键问题的重大意义,提出了结合行业的知识运用、推理、自我学习等关键技术研究在现阶段认知智能方面的下一步工作思路、?br> 专家简介:胡国平,2007年毕业于中国科学技术大学信号与信息处理专业,工学博士。科大讯飞股份有限公司创始人之一,现任科大讯飞高级副总裁、讯飞研究院院长、认知智能国家重点实验室主任、新一代人工智能产业技术创新战略联盟副理事长、国家人工智能标准化总体组副组长、?br>       胡国平博士自1999年以来,从事智能语音及人工智能核心技术研究工作,参与多项国家??63”、自然科学基金、安徽省、部级等层面的重大项目科研工作,拥有发明专利65项,并在国内外核心期刊和重要国际会议上发表论??0余篇。历年来带领科大讯飞团队取得了相关领域的多项世界性创新和研究成果,并多次在世界各类语音语言及人工智能比赛中夺冠。胡国平带领团队在推动语音核心技术产业化方面也取得了很多建设性成果,将技术创新性运用在产品和市场应用中,取得了非常显著的成效,成功占领了中文语音主流应用市??0%以上的份额??003年??011年两度获得语音领域唯一的“国家科技进步奖(二等)”,2005年和2011年两度获得工信部奖励自主创新的最高荣誉——“信息产业重大技术发明奖”, 2017年获得中国科协“求是杰出青年成果转化奖”?
俞洪泡?/th>
复旦大学教授
报告题目9?/b>视觉信息的层次性传递机制与建模
报告摘要9?/b>视觉信息从视网膜,经外膝体,传递到初级视觉皮层,再由腹侧与背侧通路向上传递,表现出鲜明的层次性。在这个多层次的系统中,信息的传递方式有何异同?可塑性发生怎样的变化?是神经生物学与类脑智能研究所共同关注的话题。我们的实验研究表明,方位适应这一普遍存在的功能可塑性现象,在初级视觉皮层和高一级的视觉皮层中有所不同,在初级视觉皮层中,方位适应的强度显著弱??1a区,呈现出级联放大的效果。但这一级联放大效应并不是简单存在于从第一层级向高一层级的传递中,在背侧通路的PMLS区则并没有方位适应的放大现象。同样的,在方向适应现象中,级联放大效应存在于背侧通路中,但在腹侧通路??1a区并没有放大。这说明,可塑性在视觉不同层次的传递中,具有特征特异性。同样的,在眼优势可塑性、方位选择性中,我们考察了多个不同层次,结果表明,不同层次的可塑性(学习率)都尤其独特性,难以用单一学习率或公式替代。这预示着,在视觉系统这一多层次的深度学习网络中,可塑性与学习率的传递比目前的神经网络框架更为丰富。与此同时,在初级视觉皮层中,简单的自组织模型可以模拟、计算并预测实验动物的多特征功能图,有可能成为实验数据与计算模型之间的平台。神经生物学实验与计算建模的高度融合将成为未来的重要研究方向、?br> 专家简介:俞洪波, 1995年??000年在中国科技大学获学士、博士学位,研发了我国第一台基于内源信号的光学成像系统??000年开始在美国麻省理工学院继续视觉系统的功能与结构研究,揭示了脑功能成像的细胞基础??009年后回到复旦大学生命科学学院任全职教授工作,是国际期刊Neuroscience Letters杂志副主编,Frontiers in Neuroscience杂志编辑,担任“国家重点基础研究发展计划973”、“国家高技术研究发展计??63”、“自然科学基金重大研究计划”等多项课题负责人,并获上海市浦江人才、曙光人才计划支持。在复旦大学主讲《神经生物学》多年,视频课程被全??00余所院校采用;参与编译科学出版社《神经科学百科全书》与《神经科学中的数学》,参与编写Springer出版社《Imaging the Brain with Optical Tools》、?/span>
蒋毅
中国科学院心理研究所教授
报告题目9?/b>Heritable aspects of biological motion perception and its covariation with autistic traits
报告摘要9?/b>The ability to detect biological motion (BM) and decipher the meaning therein is essential to human survival and social interaction. However, at the individual level, we are not equally equipped with this ability. In particular, impaired BM perception and abnormal neural responses to BM have been observed in autism spectrum disorder (ASD), a highly heritable neurodevelopmental disorder characterized by devastating social deficits. Here, we examined the underlying sources of individual differences in two abilities fundamental to BM perception (i.e., the abilities to process local kinematic and global configurational information of BM) and explored whether BM perception shares a common genetic origin with autistic traits. Using the classical twin method, we found reliable genetic influences on BM perception and revealed a clear dissociation between its two components—whereas genes account for about 50% of the individual variation in local BM processing, global BM processing is largely shaped by environment. Critically, participants? sensitivity to local BM cues was negatively correlated with their autistic traits through the dimension of social communication, with the covariation largely mediated by shared genetic effects. These findings demonstrate that the ability to process BM, especially with regard to its inherent kinetics, is heritable. They also advance our understanding of the sources of the linkage between autistic symptoms and BM perception deficits, opening up the possibility of treating the ability to process local BM information as a distinct hallmark of social cognition.
专家简介:中国科学院心理研究所研究员、中国科学院大学特聘教授、博士生导师。主要利用心理物理学范式结合脑功能成像技术研究无意识视觉信息加工的神经机制以及面孔和生物运动的视知觉特异性表征,研究工作发表在Nature Neuroscience, PNAS, Current bio1logy, eLife, Brain和Psychological Science等。入选中国科学院“百人计划”、国家“万人计划”首批青年拔尖人才、国家百千万人才工程,并获得国家杰出青年科学基金、中国青年科技奖等、?br>       个人主页9?a href="http://sourcedb.psych.cas.cn/cn/psychexpert/200908/t20090827_2448719.html">http://sourcedb.psych.cas.cn/cn/psychexpert/200908/t20090827_2448719.html
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