NeuroMetric @neurometric Channel on Telegram

NeuroMetric

NeuroMetric
This Telegram channel is private.
NeuroMetric: поиск и изучение новых количественных характеристик в нейронауке
1,162 Subscribers
244 Photos
3 Videos
Last Updated 06.03.2025 12:49

NeuroMetric: Изучение новых количественных характеристик в нейронауке

NeuroMetric представляет собой революционный подход в нейронауке, направленный на исследование и разработку новых количественных характеристик нейронных сетей. В последние десятилетия нейронаука претерпела значительные изменения благодаря технологиям визуализации и аналитики, что дало возможность исследователям изучать работу мозга на более глубоком и детализированном уровне. NeuroMetric фокусируется на количественном анализе нейронных взаимодействий, что позволяет не только лучше понять функции мозга, но и разработать новые методы диагностики и лечения неврологических заболеваний. Данный проект нацелен на создание связующего звена между теоретическими аспектами нейронауки и практическим применением их результатов в клинической практике, а также в различных областях медицины.

Что такое NeuroMetric?

NeuroMetric — это инициатива, направленная на разработку новых количественных методов оценки в нейронауке. Основная цель проекта заключается в анализе нейронных сетей и выявлении закономерностей в их функциях. Исследования в рамках NeuroMetric помогут в понимании сложных взаимодействий между нейронами и откроют новые пути для изучения неврологических расстройств.

Проект также предполагает использование современных технологий, таких как машинное обучение и большие данные, для обработки информации, полученной с помощью нейровизуализации. Эти технологии позволяют обрабатывать огромные объемы данных, которые в противном случае было бы сложно анализировать.

Почему количественные характеристики важны в нейронауке?

Количественные характеристики имеют решающее значение в нейронауке, так как они позволяют исследователям структурировать и анализировать данные о нейронных взаимодействиях в числовом формате. Это, в свою очередь, способствует более точному и объективному пониманию работы мозга по сравнению с качественными оценками.

Кроме того, количественные данные облегчают сравнение результатов различных исследований и помогают стандартизировать подходы к диагностике и лечению неврологических заболеваний, что является критически важным для научного сообщества.

Как NeuroMetric может повлиять на диагностику неврологических заболеваний?

Использование количественных методов может привести к созданию более точных и чувствительных тестов для диагностики различных неврологических заболеваний. Благодаря анализу нейронных взаимодействий и выявлению их особенностей, можно заранее выявлять предрасположенность к заболеваниям, таким как болезнь Альцгеймера или множественный склероз.

Это, в свою очередь, может помочь в раннем начале лечения и в разработке индивидуализированных терапий, что значительно повысит шансы на успешное лечение и улучшение качества жизни пациентов.

Какие технологии используются в NeuroMetric?

NeuroMetric применяет современные технологии, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и электроэнцефалография (ЭЭГ), которые позволяют детально изучать активность мозга. Эти технологии собирают большое количество данных о нейронной активности, что является основой для количественного анализа.

Кроме того, в проекте активно используется машинное обучение для обработки и анализа полученных данных, позволяя извлекать значимые закономерности и тренды из информации, которая может быть слишком сложной для традиционного анализа.

Каковы перспективы дальнейших исследований в области NeuroMetric?

Перспективы в области NeuroMetric выглядят многообещающими. С развитием технологий и увеличением вычислительных мощностей ученые смогут обходить ограничения текущих методов исследований и выходить на качественно новый уровень понимания работы мозга.

Кроме того, будущие исследования в рамках NeuroMetric могут привести к интеграции данных из различных областей науки, таких как психология и генетика, что поможет создать более полное представление о факторах, влияющих на работу нейронных сетей.

NeuroMetric Telegram Channel

Welcome to NeuroMetric - your ultimate destination for all things related to neuroscience and human behavior! This Telegram channel is designed for individuals who are passionate about understanding the intricate workings of the brain and its impact on our thoughts, actions, and emotions. Whether you are a student, a researcher, a professional in the field, or simply a curious mind, NeuroMetric provides a platform for insightful discussions, the latest research findings, and thought-provoking articles in the realm of neuroscience. Who is NeuroMetric for? NeuroMetric is for anyone with an interest in unraveling the mysteries of the human brain. From exploring the neural mechanisms behind decision-making to diving into the effects of mindfulness on mental well-being, this channel caters to a diverse audience eager to expand their knowledge about the brain and behavior. What can you expect from NeuroMetric? By joining NeuroMetric, you will have access to a wealth of valuable resources, including educational videos, book recommendations, TED Talks, and updates from leading neuroscientists. You can engage in stimulating conversations with like-minded individuals, ask questions, and share your own insights about the fascinating world of neuroscience. Don't miss out on the opportunity to be part of a vibrant community that is dedicated to enhancing our understanding of the brain and its complexities. Join NeuroMetric today and embark on a journey of discovery and enlightenment!

NeuroMetric Latest Posts

Post image

(окончание предыдущего поста)

****: Правда, такое участие возможно только если большая часть научного сообщества сформирована "правильно", т.е. в своем становлении и работе большинство не прибегает к низкокачественным публикациям. А это, вообще говоря, не факт. 😉

Если большинство российских ученых официально возникли и существуют благодаря низкопробным научным статьям, то вряд ли они будут содействовать уничтожению своей "питательной среды". Тогда задача очистки научной периодики от мусора аналогична задаче о само-превращении затхлого болота в чистое озеро.

Другое дело если большая часть "мусорных" статей публикуется относительно небольшой частью научного сообщества, которая склонна к графомании, врожденной или вынужденной. Тогда надежда на исправление ситуации есть.

19 Jan, 20:27
149
Post image

О возвращении "Корчевателя", Д.А. Дребятиной, и альтернативе таким методам "контрольной закупки" в борьбе за качество научных публикаций

В ответ на пост [1], где предлагается вернуться — уже на регулярном, систематическом уровне — к практике селективного "прощупывания" российских научных журналов отправкой туда заведомо бредовых статей, хотел бы дать критический комментарий и предложить альтернативу.

Да, какое-то время такой метод (условно — "контрольной закупки", подразумевая закупку процедуры рецензирования в данном журнале) будет работать, но недолго, т.к. к нему легко адаптироваться (например, обязательным запросом и тщательной проверкой персональных данных авторов статьи), а причин массовой публикации журналами низкокачественных статей он не устраняет. В частности, обозначенную в [1] основную причину – закрытие формальных показателей по отчетам, защитам и т.д.

Очевидным вариантом решения является устранение причины, т.е. повышение качества самих формальных показателей. Но, поскольку проконтролировать такую реформу для всех учреждений практически невозможно (если вы не профильный министр), этот вариант не реалистичен.

Альтернативное предложение: создание общей, независимой от конкретного журнала онлайн-платформы* для комментариев и открытых рецензий.

Любой официально аккредитованный российский научный журнал (из "белого списка", "списка ВАК" и т.п.) в обязательном порядке прикрепляет на своем сайте опцию** оставлять на этой платформе (назовём её openrev.ru, для краткости) рецензии/комментарии к каждой своей статье. Модераторы openrev.ru в скрининговом (т.е. беглом) режиме просматривают все комментарии, удаляя все нерелевантные и/или явно бессодержательные. Модераторы также маркируют*** все рецензии и комментарии на две категории: положительные (+1) и отрицательные (-1). Авторы статей могут отвечать на любую отрицательную рецензию или комментарий, а их ответы (на которые тоже можно писать комментарии) также проверяются и маркируются модераторами. Каждый пользователь платформы openrev.ru может оставить только один комментарий под статьёй и под соответствующим авторским ответом, если он последует.

Далее, можно ввести метрический показатель для количественной "демократической" оценки статьи. Например, такой

показатель V = ((число P положительных комментариев) - (число N отрицательных комментариев)/(1 + (число R авторских ответов)))/(общее число комментариев)

или, в виде формулы, V = (P - N/(1 + R))/(P + N).

В итоге, каждая статья будет иметь количественную оценку (максимально V = 1, минимально V = -1).

Например, "хорошая" статья: P = 12, N = 3 (злопыхатели-критики), R = 3 (авторы добросовестно ответили на критику) и V = 0.75.
"Плохая" статья: P = 6 (авторы-самохвалы), N = 25 (критики), R = 2 (авторы недобросовестно ответили на критику) и V = -0.075.

Показатели V для всех статей, выпущенных журналом за год, усредняются и два числа — среднее значение V и погрешность — уже служат показателем самого журнала. Если журнал имеет, в пределах погрешности, отрицательный показатель в течение двух лет, то он теряет аккредитацию. Также можно ввести квартили журналов, по значению показателя V.

Комментарии и рецензии на этой гипотетической платформе openrev.ru могут быть анонимными, но регистрация там производится по номеру реального сотового телефона, который можно использовать для регистрации только один раз.

В итоге, если сделать так, как описано выше, в течение двух лет разумеется, при активном участии**** российского научного сообщества будет сформирован количественный спектр "демократической" содержательности всей российской научной периодики.

---
[1]: https://t.me/ivoryzoo/5346
*: Отчасти аналогичной существующему pubpeer.com
**: Такая опция была (или ещё есть, но уже не в полнофункциональном варианте) на сайте препринтов biorxiv.org
***: Или же просто проверяют/валидируют оригинальную маркировку, сделанную автором рецензии или комментария.

19 Jan, 20:27
130
Post image

7th International Conference on Advances in Signal Processing and Artificial Intelligence (8-10 April 2025, Innsbruck, Austria)

The conference will offer plenary and invited talks, contributed oral and poster presentations. Its purpose is bring together leading international researchers, developers and practitioners interested in Artificial Intelligence and appropriate Signal Processing technologies:

1. Artificial Intelligence:
AI Algorithms
Intelligent System Architectures
Hybrid Intelligent Systems
Expert Systems
Artificial Neural Networks
Intelligent Networks
Parallel Processing
Pattern Recognition
Pervasive Computing and Ambient Intelligence
Programming Languages Artificial Intelligence
Artificial Intelligence Tools & Applications
CAD Design & Testing
Computer Vision and Speech Recognition
Fuzzy Logic, Systems and Learning
Computational Theories, Learning and Intelligence
Computational Neuroscience
Soft Measurements and Computing
Soft Computing Theory and Applications
Software & Hardware Architectures
Web Intelligence Applications & Search
Ambient Intelligence
Artificial Immune Systems
Autonomous and Ubiquitous Computing
Bayesian Models and Networks
Data Fusion Distributed AI
Machine Learning
Deep Learning
Learning and Adaptive Sensor Fusion
Multisensor Data Fusion Based on Neural and Fuzzy Techniques
Applied Artificial Intelligence
Self-Organising Networks
Virtual and Augmented Reality
Emotion Detection
2 . Signal Processing:
Signal Processing Theory and Methods
Sensor Array and Multichannel Signal Processing
Multivariable Sensor Systems
Digital Signal Processing
Image and Video Processing
Multichannel Signal Processing
Biomedical Signal Processing
Biometrics
Chaotic and Fractal Systems
Computer Vision and Pattern Recognition
Image and Video Processing
Information Theory and Coding
Speech Signal Processing
Signal Processing for Communications and Networking
Radar and Sonar Signal Processing
Satellite Signal Processing
Nonlinear Signal Processing
Statistical Signal Processing
Signal Processing for Internet of Things
Coding
Wavelet Transformation
Theory and Application of Filtering
Spectral Analyze
Multidimensional Signal Processing

Веб-сайт: https://aspai-conference.com/
Дедлайн для подачи двухстраничной аннотации доклада: 1 February 2025
Стоимость регистрации: 790 € (для студентов – 570 €)

18 Jan, 08:48
213
Post image

Gatsby Bridging Programme: an intensive, 7-week mathematics summer school (23 June – 8 August 2025, London, UK)

The Gatsby Computational Neuroscience Unit at UCL is running this international programme designed for penultimate- or final-year undergraduates and Master’s students (incl. recent graduates) who aspire to pursue a postgraduate research degree in Theoretical Neuroscience (TN) or Machine Learning (ML) but whose degree course does not have a strong mathematical focus.

A limited number of bursaries are available to students who may find it difficult to participate for financial reasons.

Веб-сайт: www.ucl.ac.uk/gatsby/study-and-work/gatsby-bridging-programme
Дедлайн* для подачи заявки: 7 февраля 2025
Стоимость: Участие бесплатное, но жильё и питание находите и оплачиваете сами.
Виза: Нужна UK Standard Visitor visa, пригласительное письмо для её получения будет предоставлено.

PS: В Gatsby Computational Neuroscience Unit (GCNU) самая топовая аспирантская школа по теоретической нейронауке и машинному обучению в Европе (и точно входит в топ-3 в мире). Компания DeepMind Technologies (теперь Google DeepMind [1]) основана выпускниками и постдоками GCNU. Поэтому конкурс в аспирантуру GCNU традиционно очень большой. Ну и на эту летнюю школу тоже наверняка будет немаленький, т.к. она ступенька в аспирантуру. Тем не менее, дерзайте, молодежь! Игра стоит свеч.

---
*: Чисто по-английски: "We may need to stop accepting applications before this date if the number received exceeds our capacity to review."
[1]: https://deepmind.google

16 Jan, 10:20
350