Últimas Postagens de NeuroMetric (@neurometric) no Telegram

Postagens do Canal NeuroMetric

NeuroMetric
Este canal do Telegram é privado.
NeuroMetric: поиск и изучение новых количественных характеристик в нейронауке
1,165 Inscritos
244 Fotos
3 Vídeos
Última Atualização 09.03.2025 02:49

O conteúdo mais recente compartilhado por NeuroMetric no Telegram

NeuroMetric

19 Jan, 20:27

149

(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.
NeuroMetric

19 Jan, 20:27

130

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.
NeuroMetric

18 Jan, 08:48

213

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 €)
NeuroMetric

16 Jan, 10:20

350

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
NeuroMetric

16 Jan, 09:41

337

The Advanced Course "Computational Approaches to Neuronal and Behavioral Data Analysis" (22 April – 9 May 2025, Braga, Portugal, or online via Zoom)

The course will provide in-depth training across five specialized modules:
1. Fundamentals of Programming and Python – Covering Python basics, packages like NumPy, Pandas, and Matplotlib, and advanced exercises such as raster plot mapping.
2. Behavioral Data Analysis – Using tools like DeepLabCut for pose estimation and structuring datasets for behavioral insights.
3. Calcium and Neurotransmitter Signal Analysis – Focusing on fiber photometry, calcium imaging, and integrating behavioral data.
4. Electrophysiological Data Analysis – Exploring spike sorting, neuron clustering, and synchronizing electrophysiological data with behavioral events.
5. fMRI Data Analysis – Examining dynamic functional connectivity and group-level comparisons.

Веб-сайт: https://meetings.embo.org/event/25-data-analysis
Дедлайн для подачи заявки: 15 марта 2025
Стоимость (включая жильё): 550 € для студентов/постдоков (если заочное участие – 250 €)
NeuroMetric

16 Jan, 09:26

352

The Nengo Summer School on Large-Scale Brain Modelling and Neuromorphic Computing (1–13 June 2025, University of Waterloo, Canada)

This two-week project-based school will teach participants to use the Nengo simulation package to build state-of-the-art cognitive and neural models to run both in simulation and on neuromorphic hardware. We welcome applications from all interested graduate students, postdocs, professors, and industry professionals with a relevant background.

Веб-сайт: https://www.nengo.ai/summer-school
Дедлайн для подачи заявки: 1 февраля 2025
Стоимость (НЕ включая жильё): $550 для представителей вузов (студентов, аспирантов, постдоков, профессоров), $1000 для всех остальных.
NeuroMetric

16 Jan, 09:09

419

The Okinawa/OIST Computational Neuroscience Course (23 June – 10 July 2025, Okinawa, Japan)

The Course provides opportunities for graduate students and postgraduate researchers with theoretical backgrounds to learn the latest advances in neuroscience, and for those with experimental backgrounds to have hands-on experience in computational modeling.

The Course covers single neurons, networks, and behaviors with ample time for student projects. The first week will focus exclusively on methods with hands-on tutorials during the afternoons, while the second and third weeks will have lectures by international and local experts. The course has a strong hands-on component based on student proposed modeling or data analysis projects, which are further refined with the help of a dedicated tutor. Applicants are required to propose their project at the time of application.

Веб-сайт: https://www.oist.jp/conference/ocnc-2025
Дедлайн для подачи заявки: 31 января 2025
Стоимость (включая жильё и питание): 60000 JPY (примерно 40 тыс. рублей)

PS: Одна из лучших полноценных летних школ по вычислительной нейронауке.
NeuroMetric

16 Jan, 08:15

329

ИИ-переводчик со 100 языков превзошел все существующие аналоги: статья "Joint speech and text machine translation for up to 100 languages" в Nature (2025)

https://naked-science.ru/article/hi-tech/ii-perevodchik
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08359-z

Вот это действительно хорошая новость! Побольше бы таких.

Иногда пользуюсь https://www.deepl.com/en/translator и https://www.deepl.com/en/write, это бесплатный онлайн-перевод и "полировка" (проверка + стилевая оптимизация) текста.
NeuroMetric

15 Jan, 10:03

311

Рекомендую соответствующим специалистам посмотреть приведенные ниже статьи

1. J.B. Aimone et al., A review of non-cognitive applications for neuromorphic computing, Neuromorph. Comput. Eng. 2, 032003 (2022). https://doi.org/10.1088/2634-4386/ac889c

Очевидно, что чем больше будет приложений для нейроморфных вычислений (реализованных как программно, так и аппаратно), тем быстрее будет развиваться эта область. Пример – дискретные видеокарты, исходно разработанные для видеоигр, а теперь повсеместно используемые для параллельных вычислений. Обзор как-раз про анализ таких перспектив для "нейроморфного" случая.

❗️2. F. De Geeter et al., Spike-based computation using classical recurrent neural networks, Neuromorph. Comput. Eng. 4, 024007 (2024). https://doi.org/10.1088/2634-4386/ad473b

Эта статья может стать мостиком, связывающим миры спайковых и традиционных искусственных/тактовых нейронных сетей.

3. L.M. Meyer et al., Deep learning-based spike sorting: a survey, J. Neural Eng. 21, 061003 (2024). https://doi.org/10.1088/1741-2552/ad8b6c

Тут приведен сравнительный обзор применений методов глубокого обучения для выделения и анализа многомерных спайковых потоков (эта задача характерна для инвазивных нейроинтерфейсов, особенно тех, что используются для диагностики очагов фокальной эпилепсии – см. ECoG).

4. P. Hueber et al., Benchmarking of hardware-efficient real-time neural decoding in brain–computer interfaces, Neuromorph. Comput. Eng. 4, 024008 (2024). https://doi.org/10.1088/2634-4386/ad4411

Тут, по сути, то же, что в статье №3, но в более узком диапазоне и с прицелом на применение спайковых нейронных сетей.

5. J. Hasler, A. Basu, Historical perspective and opportunity for computing in memory using floating-gate and resistive non-volatile computing including neuromorphic computing, Neuromorph. Comput. Eng. 5 012001 (2025). https://doi.org/10.1088/2634-4386/ad9b4a

Этот обзор может быть интересен для разработчиков нейроморфного "железа", включая, естественно, мемристорщиков.
NeuroMetric

15 Jan, 08:38

1,014

Transatlantic Behavioural Neuroscience School (11-22 August 2025, Buenos Aires, Argentina)

https://nenckiopenlab.org/tbns2025/

During our school you will learn how to deliver stimuli or modify the environment in which the animal is embedded with Arduino-based devices and Bonsai* code; you will design and 3D-print cases and holders for your instruments. And then you will apply cutting-edge tools (like Deeplabcut or CEBRA) – to extract as much information as possible from your data.

Also, at TBNS you will listen to fascinating lectures and interact with speakers, who explored bold ideas and made their unique career paths. You will look at what behavior is through many lenses. Most importantly though, you will meet people with similar interests and goals.

The deadline for application is Feb 25th, the fee is EUR 1500 but we have secured funding for fee waivers and travel grants if needed.

---
*: Bonsai – язык визуального программирования, исходно предназначенный для экспериментаторов в нейронауке, особенно в поведенческой (автоматизация наблюдений за лабораторными животными и т.п.). Оснащен различными пакетами и модулями для взаимодействия с аппаратным обеспечением, а также для обработки потоков данных и манипулирования ими в режиме реального времени.