2025年第六届神经动力学学术会议

为促进力学、数学、神经科学、信息科学及人工智能等领域的交叉研究与发展，深入交流和探讨神经动力学与控制及相关领域的最新进展、发展趋势和面临的挑战，推动我国神经动力学理论与应用研究的深入发展，增强国内同行专家的学术交流与合作。由宁夏大学和中国力学学会动力学与控制专业委员会联合主办，宁夏数学基础学科研究中心和宁夏力学交叉与科学计算重点实验室承办的“第六届神经动力学学术会议”将于2025年7月25日-27日在宁夏银川举行。

会议分为特邀报告和专题报告，旨在展示神经动力学及智能控制等领域的新成果、新进展。欢迎从事神经动力学及相关领域的专家、学者、研究人员和研究生踊跃参加。

会议主题

（包括但不局限于以下内容）

(1)神经疾病动力学模型；

(2)神经调控；

(3)神经动态信息编码；

(4)认知神经动力学；

(5)生物启发的智能控制；

(6)融入神经动力学的人工智能理论与方法；

(7)智能机器人与神经控制；

(8)神经工程中的动力学与控制；

(9)人工智能驱动的动力学与控制；

(10)复杂系统与人工智能。

大会特邀报告

李松挺（上海交通大学）：Dynamical Mechanisms for Timescale Hierarchy and Reliable Signal Propagation in the Primate Cortex

林芃（浙江大学）：动态忆阻神经网络与集成系统

陈国璋（北京大学）：皮层微环路与人工神经网络在计算相关特征方面的特性差异

王青云 （北京航空航天大学/宁夏大学）：神经动力学与生物智能

青年学者邀请报告

郭大庆（电子科技大学）：大尺度脑动力学建模及其应用探索

眭亚楠（清华大学）：具身智能的自身模型：运动-神经系统的动力学建模与控制

刘晨（天津大学）：基于虚拟患者的神经标志物探测与自适应闭环调控

程林（北京航空航天大学）：航天器动力学增量学习与智能优化控制

郭建峤（北京理工大学）：人体神经肌骨系统生物多体动力学

王荣（西安交通大学）：脑认知状态灵活切换的力学机制

罗程（电子科技大学）：基于脑网络的闭环神经调控技术进展

李沅汐（德国慕尼黑大学附属医院）：面向神经退行性疾病的病理传播机制平台：动力学建模与多尺度验证

于颖（北京航空航天大学）：大脑启发的分层级神经元网络运动控制系统研究

持续更新中

以下内容为GPT视角对神经动力学学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

神经动力学研究现状

一、研究热点

神经元动态特性

离子通道动力学：离子通道是神经元电信号产生和传导的基础。近年来，研究者们通过单通道记录、膜片钳技术等手段，深入探讨了离子通道的开放、关闭和失活等动态过程，以及这些过程如何影响神经元的兴奋性和放电模式。

神经元放电模式：神经元具有多种放电模式，如规则放电、簇状放电、爆发放电等。研究者们通过数学建模和实验验证，揭示了这些放电模式的产生机制及其在信息处理中的作用。

神经网络动态行为

同步与去同步：神经网络中的同步现象与大脑的信息处理、认知功能以及某些神经系统疾病密切相关。研究者们通过构建神经网络模型，探讨了同步现象的产生条件、稳定性及其调控机制。

信息编码与传输：神经网络如何通过动态活动编码和传输信息是神经动力学研究的核心问题之一。近年来，研究者们提出了多种信息编码理论，如速率编码、时间编码和相位编码等，并探讨了这些编码方式在神经网络中的实现机制。

大脑动态功能连接

功能连接图谱：随着功能磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等技术的发展，研究者们能够绘制出大脑在不同状态下的功能连接图谱，揭示大脑各区域之间的动态交互作用。

动态功能网络分析：研究者们通过分析大脑功能网络的动态变化，探讨了大脑在不同任务、不同状态下的功能重组和适应性调整机制。

二、技术方法

实验技术

膜片钳技术：膜片钳技术是研究神经元离子通道和膜电位动态特性的重要手段。通过膜片钳技术，研究者们能够精确测量单个离子通道的电流变化，揭示离子通道的动力学特性。

光学成像技术：光学成像技术如双光子显微镜、钙成像等，能够实时观察神经元和神经网络的动态活动，为神经动力学研究提供了直观的实验证据。

计算建模

神经元模型：研究者们构建了多种神经元模型，如Hodgkin-Huxley模型、Integrate-and-Fire模型等，用于模拟神经元的电活动和放电模式。

神经网络模型：通过构建大规模的神经网络模型，研究者们能够模拟大脑的信息处理过程，探讨神经网络的动态行为和功能特性。

数据分析方法

时频分析：时频分析方法如小波变换、希尔伯特-黄变换等，能够揭示神经信号的时频特性，为神经动力学研究提供新的视角。

图论分析：图论分析方法用于分析大脑功能网络的拓扑结构和动态变化，揭示大脑各区域之间的连接模式和交互作用。

三、应用领域

神经系统疾病研究

神经动力学研究有助于揭示神经系统疾病的发病机制，如癫痫、帕金森病等。通过分析患者大脑的动态功能连接和神经元放电模式，研究者们能够发现疾病的早期标志物，为疾病的诊断和治疗提供新的思路。

脑机接口技术

脑机接口技术旨在实现大脑与外部设备之间的直接通信。神经动力学研究为脑机接口技术提供了理论基础和技术支持，通过解析大脑的动态信号，实现更精准、更高效的脑机交互。

人工智能与认知科学

神经动力学研究为人工智能和认知科学提供了新的启示。通过模拟大脑的动态信息处理机制，研究者们能够开发出更智能、更高效的算法和模型，推动人工智能和认知科学的发展。

四、面临的挑战

数据获取与处理

神经动力学研究需要大量的实验数据支持。然而，目前实验数据的获取仍然面临诸多挑战，如实验技术的局限性、数据质量的波动等。同时，如何处理和分析这些大规模、高维度的数据也是研究者们需要面对的问题。

模型复杂性与可解释性

随着神经网络模型的日益复杂，如何解释模型的预测结果和内部机制成为了一个重要问题。研究者们需要在保证模型准确性的同时，提高模型的可解释性，以便更好地理解大脑的动态行为。

跨学科合作与整合

神经动力学研究涉及多个学科领域的知识和技术。如何加强跨学科合作与整合，促进不同学科之间的交流和融合，是推动神经动力学研究发展的关键。

神经动力学研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、医疗健康领域

神经系统疾病诊断与治疗

癫痫：通过分析大脑异常放电模式，神经动力学研究可辅助癫痫病灶定位，提高手术成功率。

帕金森病：解析基底神经节网络动态失衡机制，为深部脑刺激（DBS）治疗提供参数优化依据。

抑郁症：研究前额叶-边缘系统功能连接异常，开发基于神经调控的个性化治疗方案。

脑机接口（BCI）技术

运动康复：通过解码运动皮层动态信号，控制外骨骼或假肢实现精准运动意图识别。

意识障碍评估：利用动态功能连接分析昏迷患者大脑状态，辅助预后判断。

二、人工智能与机器人技术

类脑智能算法开发

脉冲神经网络（SNN）：模拟神经元放电动力学，实现低功耗、事件驱动的AI计算。

动态学习机制：借鉴突触可塑性规律，设计具有自适应能力的机器学习模型。

机器人自主决策系统

动态环境感知：通过神经动力学模型处理多模态传感器数据，提升机器人实时决策能力。

仿生运动控制：模拟小脑-脊髓回路动态特性，实现机器人平衡与协调运动。

三、神经工程与康复产业

神经假体与植入式设备

视觉假体：基于视网膜神经节细胞动态编码机制，优化电刺激模式以恢复视觉感知。

听觉植入物：模拟耳蜗神经动态响应特性，提高人工耳蜗的语音识别率。

康复机器人与训练系统

运动功能重建：通过神经动力学模型评估患者运动控制能力，定制个性化康复方案。

认知训练：利用动态神经反馈技术，改善注意力缺陷或多动症患者的认知功能。

四、认知科学与教育领域

学习与记忆机制研究

神经可塑性建模：揭示长期增强（LTP）与长期抑制（LTD）的动态规律，优化教育干预策略。

多任务处理能力：分析前额叶皮层工作记忆动态网络，设计提升认知灵活性的训练方法。

教育技术与个性化学习

学习状态监测：通过EEG/fMRI动态特征分析，实时评估学生注意力水平。

自适应教学系统：结合神经动力学模型，动态调整教学内容与难度。

五、神经科学与药物研发

药物靶点发现与验证

离子通道动力学模拟：预测药物对神经元兴奋性的影响，加速抗癫痫/抗抑郁药物研发。

神经网络药理学：通过计算模型评估药物对大脑功能连接的影响，降低临床试验风险。

精神疾病药物筛选

动态生物标志物开发：基于神经动力学特征建立药物疗效预测模型。

副作用评估：模拟药物对多巴胺能/5-羟色胺能系统的影响，优化剂量设计。

六、军事与航空航天领域

飞行员/航天员认知状态监测

疲劳与应激检测：通过动态脑电特征分析，实时预警操作失误风险。

多任务处理能力评估：利用神经动力学模型优化人机交互界面设计。

脑控武器系统研发

高精度意图识别：结合神经动力学与机器学习，提升脑控无人机/机器人的操作精度。

神经反馈训练：增强操作员在极端环境下的认知稳定性。

七、娱乐与虚拟现实产业

沉浸式体验设计

神经动态反馈：通过EEG监测用户情绪状态，实时调整VR场景参数。

多感官整合：模拟神经系统的跨模态整合机制，提升虚拟现实的真实感。

游戏化神经训练

注意力训练游戏：基于神经动力学模型设计动态难度调整机制。

情绪调节应用：通过神经反馈引导用户进入放松或专注状态。

八、金融与决策科学

风险决策模型优化

神经经济学研究：解析前额叶-杏仁核动态交互对风险偏好的影响。

高频交易算法：结合神经动力学预测市场情绪波动，优化交易策略。

领导力与团队协作评估

脑同步分析：通过EEG超扫描技术测量团队成员的神经耦合程度。

动态决策模拟：构建神经动力学模型预测团队在复杂环境下的决策效率。

神经动力学领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名学术研究机构

这些机构通过基础理论突破、技术平台搭建和跨学科合作，推动神经动力学从理论走向应用。

1. 国际顶尖实验室与中心

Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization (德国)

研究方向：神经网络同步机制、集体动力学建模。

代表性成果：提出神经元群体同步的相位响应曲线（PRC）理论，揭示大脑节律生成机制。

Blue Brain Project (瑞士洛桑联邦理工学院)

研究方向：全脑尺度神经动力学模拟。

代表性成果：构建小鼠新皮层柱的数字孪生模型，模拟神经元放电与突触可塑性动态。

Salk Institute for Biological Studies (美国)

研究方向：神经回路动态编码与计算。

代表性成果：解析海马体记忆编码的时空动力学规律，提出“时间细胞”理论。

RIKEN Brain Science Institute (日本)

研究方向：非线性神经动力学与脑疾病。

代表性成果：通过光遗传学调控神经网络动态，治疗帕金森病运动障碍。

2. 高校跨学科研究中心

MIT Media Lab (美国麻省理工学院)

研究方向：神经工程与可穿戴设备。

代表性成果：开发基于EEG的动态脑机接口，实现实时情绪识别与干预。

Gatsby Computational Neuroscience Unit (英国伦敦大学学院)

研究方向：计算神经动力学与学习理论。

代表性成果：提出突触可塑性的贝叶斯学习模型，解释神经网络动态优化机制。

Bernstein Center for Computational Neuroscience (德国多所高校联合)

研究方向：感觉-运动系统的动态控制。

代表性成果：构建小脑运动控制的动态模型，指导机器人平衡算法设计。

二、企业品牌与产业应用

企业通过将神经动力学理论转化为技术产品，推动医疗、AI、人机交互等领域的革新。

1. 医疗健康与神经科技企业

Neuralink (美国)

核心技术：高密度柔性电极阵列与实时神经信号解码。

应用场景：瘫痪患者运动意图识别、癫痫动态预测。

Blackrock Neurotech (美国)

核心技术： Utah Array脑机接口芯片。

应用场景：长期脑机接口植入，恢复触觉与运动功能。

Paradromics (美国)

核心技术：高带宽神经数据采集系统。

应用场景：实时监测大脑动态，辅助抑郁症治疗。

BrainGate (美国布朗大学/凯斯西储大学联合)

核心技术：非侵入式脑机接口算法。

应用场景：渐冻症患者通过思维控制外部设备。

2. 人工智能与机器人企业

DeepMind (英国谷歌旗下)

核心技术：脉冲神经网络（SNN）与动态学习规则。

应用场景：类脑AI芯片设计，提升能效比。

Numenta (美国)

核心技术：基于新皮层理论的动态学习模型。

应用场景：异常检测、时间序列预测。

Neurala (美国)

核心技术：边缘计算与动态神经网络。

应用场景：无人机实时目标识别与避障。

3. 消费电子与娱乐企业

NeuroSky (美国)

核心技术：低成本EEG传感器与动态情绪分析。

应用场景：游戏化注意力训练、VR沉浸感优化。

Emotiv (澳大利亚)

核心技术：便携式脑电设备与动态反馈算法。

应用场景：市场调研、用户体验优化。

三、行业趋势与未来方向

技术融合加速：学术机构与企业合作深化，例如Blue Brain与IBM合作开发神经形态芯片。

临床转化突破：脑机接口从实验室走向家庭，如Neuralink计划2030年前实现家用医疗设备。

伦理与监管挑战：动态神经数据的隐私保护、脑机接口的长期安全性成为焦点。

神经动力学领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、核心岗位类型与职责1. 学术研究类岗位

博士后研究员

职责：开展神经动力学理论建模、实验数据分析或跨物种比较研究。

案例：在Max Planck研究所从事神经网络同步机制的数学建模，或参与Blue Brain Project的全脑尺度模拟。

助理教授/研究员

职责：独立设计课题、指导学生，推动神经动力学在脑疾病或AI领域的应用。

技能要求：高水平论文发表、跨学科团队管理能力。

2. 产业研发类岗位

神经科学家（企业方向）

职责：设计脑机接口算法、优化神经假体刺激参数。

案例：在Neuralink开发高密度电极的实时信号解码算法。

计算神经科学家

职责：构建类脑AI模型，优化脉冲神经网络（SNN）的动态学习规则。

案例：在DeepMind设计基于新皮层理论的动态神经网络架构。

生物医学工程师

职责：开发神经调控设备（如DBS）、设计可穿戴脑电监测系统。

案例：在Blackrock Neurotech改进Utah Array芯片的长期植入稳定性。

3. 工程技术类岗位

算法工程师（神经动力学方向）

职责：将神经动力学模型转化为工程算法，应用于机器人控制或金融风险预测。

案例：在波士顿动力开发基于小脑动态模型的机器人平衡算法。

数据科学家（神经信号分析）

职责：处理大规模EEG/fMRI数据，提取动态功能连接特征。

案例：在医疗AI公司开发癫痫发作预测的动态生物标志物。

4. 临床与转化医学岗位

临床神经科学家

职责：设计脑机接口临床试验，评估神经调控设备的疗效。

案例：在Mayo Clinic开展DBS治疗帕金森病的动态参数优化研究。

神经康复工程师

职责：开发基于神经动力学的个性化康复方案。

案例：在康复机器人公司设计动态调整难度的运动训练系统。

二、行业分布与典型企业1. 医疗健康与神经科技

代表性企业：Neuralink、Blackrock Neurotech、Paradromics、BrainGate

岗位需求：神经科学家、生物医学工程师、算法工程师、临床研究专员

技能侧重：神经信号处理、脑机接口算法、医疗器械开发

2. 人工智能与机器人

代表性企业：DeepMind、Numenta、Neurala、特斯拉AI团队

岗位需求：计算神经科学家、类脑AI研究员、机器人控制工程师

技能侧重：脉冲神经网络、动态学习理论、强化学习

3. 消费电子与娱乐

代表性企业：NeuroSky、Emotiv、Meta Reality Labs、Valve

岗位需求：神经信号分析工程师、用户体验研究员、动态反馈算法设计师

技能侧重：EEG信号处理、实时交互设计、情感计算

4. 科研机构与高校

代表性机构：Max Planck研究所、Salk Institute、MIT Media Lab、中科院神经所

岗位需求：博士后研究员、助理教授、科研助理

技能侧重：数学建模、实验设计、跨学科协作

三、核心技能与能力要求1. 技术能力

神经科学基础：神经元动力学、突触可塑性、神经网络编码机制

计算工具：Python（NumPy/SciPy）、MATLAB、NEURON/Brian仿真软件

数据分析：机器学习（时序分析、图神经网络）、时频分析（小波变换、希尔伯特-黄变换）

2. 跨学科能力

数学与物理：微分方程、动力系统理论、统计物理

工程思维：信号处理、嵌入式系统设计、硬件-软件协同优化

临床知识：神经解剖学、脑疾病病理机制（如癫痫、帕金森病）

3. 软技能

跨团队协作：与神经科学家、工程师、临床医生合作

问题解决能力：从实验数据中提取动态规律，设计可验证的假设

伦理意识：处理神经数据的隐私保护、脑机接口的长期安全性

四、就业趋势与未来方向

脑机接口产业化加速

岗位需求：动态信号解码算法工程师、神经调控设备临床研究员

案例：Neuralink计划2030年前实现家用脑机接口设备量产。

类脑AI技术突破

岗位需求：脉冲神经网络架构师、动态学习规则优化工程师

案例：Intel Loihi 2神经形态芯片的研发团队。

神经康复与增强技术

岗位需求：神经反馈训练系统设计师、个性化康复方案开发工程师

案例：Hocoma机器人康复系统的动态调整算法。

神经伦理与政策研究

岗位需求：神经科技伦理顾问、脑机接口监管政策研究员

案例：WHO神经技术伦理指南制定团队。

五、职业发展路径建议

学术路线：博士→博士后→助理教授→独立PI，聚焦神经动力学基础理论或跨物种比较研究。

产业路线：硕士/博士→企业研发岗→技术主管→CTO，专注神经科技产品开发或类脑AI算法优化。

跨学科路线：结合神经科学、计算机科学、临床医学背景，进入医疗AI、神经康复或脑机接口领域。