神经科学 × 工程

从神经信号到共享知识。

从真实问题中学习。审视证据。采用他人能够复现的方法。

Neuroprocessing通过项目式学习、可复现研究和开放工具，将神经技术、人工智能与计算神经科学联系起来。计划于2027年正式开展活动。

提出更好的问题，让证据更易核查。

从有意义的问题出发，清楚记录数据采集与质量控制方法，方便他人核查。

记录分析过程、运行环境以及结果背后的判断，帮助他人理解并复现工作。

把科学问题与软件、仪器和学习联系起来，并明确各自的作用。

我们关注行为测量、神经信号与图像分析、计算方法以及证据综合之间的联系。对于每一项结果，我们都会记录研究问题、方法及其局限。

我们的教育方向将计算实践与神经科学相结合。首批课程正在规划中，包括面向心理健康研究的机器学习，重点关注研究设计、模型评估和可复现分析。

研究与教育的详细页面目前以英语提供。

从开放工具、可靠文档和项目需求出发。我们的资源指南说明如何评估有用的选择，以及如何披露商业关系。

NKN仍在开发中：以英语为核心的学习环境，作者可为幻灯片添加其他语言的讲解。介绍页面展示学习模式和讲解界面示例。

我们正在为计划于 2027 年正式启动的首个项目和合作做准备。日期、教学能力和参与条件将在确认后单独公布。