境外开放课程——按学科专业列表
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Fast joint segmentation of multiple array CGH profiles for detecting frequent copy number variations[快速联合分割的多阵列CGH配置文件检测频繁的拷贝数变化]
  Kevin Bleakley(国立巴黎高等矿业学院) 快速联合分割的多阵列CGH配置文件检测频繁的拷贝数变化
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Uncovering biological signals involved in bladder cancers with Independent Component Analysis[应用独立成分分析揭示膀胱癌的生物学信号]
  Anne Biton(居里研究院)
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The Importance of Reproducible Research in High-Throughput Biology: Case Studies in Forensic Bioinformatics[可重复性研究在高通量生物学中的重要性：法医生物信息学案例研究]
  Keith A. Baggerly(德克萨斯大学)
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Towards Measurement of Perceived Differences Using EEG[利用脑电图测量感知差异]
  Thomas Wiegand(海因里希赫兹研究所) 提出了一种利用脑电图(EEG)直接测量感知差异的方法。研究对象在观看视频片段时，他们的大脑活动被脑电图记录下来。所呈现的视频信号包含压缩和未压缩的视频序列...
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Near-Infrared Spectroscopy: Impact on BCI[近红外光谱:对BCI的影响]
  Jens Steinbrink(柏林洪堡大学) 近红外光谱法(NIRS)是一种非侵入性测量脑内局部神经元活动后血流动力学变化的方法。NIRS以一种移动的、不引人注目的和经济的方式提供新皮质功能的成像，有望对未...
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ECoG-Based Neuroscience and Neuroengineering[基于生态系统的神经科学和神经工程]
  Gerwin Schalk(纽约州卫生署) 信号处理/机器学习、计算机科学、材料工程和神经科学的交叉开始为系统和认知神经科学以及转化神经工程的重要进展带来令人兴奋的机遇。我们过去15年的工作重点是...
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Novel Computational and Recording Techniques for Studying Neuronal Oscillations Acquired with EEG/MEG[研究脑电图/脑磁图神经振荡的新计算和记录技术]
  Vadim Nikulin(柏林大学) 在演讲的第一部分，我将介绍一种新型的脑电图电极。目前主流的脑电图电极装置在BCI研究中允许有效的记录，但往往是笨重和不适的对象。最近，我们介绍了一种新型...
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Multimodal Imaging and BCI [多模态成像和BCI]
  Klaus-Robert Müller(柏林科技大学) 每一种脑活动成像方法都有技术或生理上的限制。因此，可以减轻这些限制的神经成像方式的组合，如同时记录神经生理和血流动力学活动，已经变得越来越流行。多模态...
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EEG Feature Representations and Associated Spatial Filters for Brain-Computer Interfaces[脑-机接口的脑电图特征表示和相关的空间滤波器]
  Fabien Lotte( 波尔多-苏德乌伊斯特酒店) 在设计基于脑电图的脑机接口(BCI)时，特征提取是关键的信号处理环节。它由许多描述脑电图信号所包含的相关信息的值组成。本讲座将首先介绍用于表示脑电图信号的...
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Spatio-Spectral Filter Optimization in a Bayesian Framework for Single-Trial EEG Classification in Brain-Computer Interface[基于贝叶斯框架的脑-机界面单试验脑电图分类的空间-光谱滤波器优化]
  Seong-Whan Lee(高丽大学) 在对运动图像的单次试验脑电图进行分类时，存在两个具有挑战性的问题。一种是谱滤波器优化——频率频段，其中ERD/ERS模式反映了运动和感觉运动皮层上节律活动的...
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Pattern-Information Analysis: Columnar Sensitivity, Stimulus Decoding, and Computational-Model Testing[模式信息分析:柱状敏感度，刺激解码，计算模型测试]
  Nikolaus Kriegeskorte(剑桥大学) 模式信息核磁共振成像已经成为神经科学中一种流行的方法。这项技术的动机在于功能磁共振成像活动的空间模式反映了感知、认知和行为的神经元群编码。我将回答这个...
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Separating Sources and Analysing Connectivity in EEG/MEG Using P1robabilistic Models[利用概率模型分离脑电信号源并分析脑电信号的连通性]
  Aapo Hyvärinen(赫尔辛基大学) 目前，人们对在休息状态下，或在观看电影等相对自然的条件下，分析大脑活动越来越感兴趣。在使用功能性磁共振成像(fMRI)时，这种分析通常是通过独立分量分析(ICA...
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Inverse Methods for EEG and MEG Source Reconstruction[脑电和脑磁图源重构的逆方法]
  Guido Nolte, Stefan Haufe(柏林工业大学) 在这节课中，我们回顾了脑电图和脑磁图源重构中最常用的逆方法。逆方法可以分为三种不同的分类:a)超定模型，b)附加约束的欠定偶极场重构，c)导致神经活动伪图像...
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Decoding fMRI Brain Activity Patterns in Real-Time: From Basic Research to Clinical Applications[实时解码fMRI脑活动模式:从基础研究到临床应用]
  Rainer Goebel(马斯特里赫特大学) 最近在计算机硬件和软件方面的进展使得功能磁共振成像数据的实时分析成为可能，包括“大脑解读”。方法如多元模式分析。先进的在线fMRI数据分析为脑-机接口(BCI)...
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Informative Brain-Mind Feature Space[信息脑思维特征空间]
  Mark Cohen(加州大学洛杉矶分校) 目前有各种各样的脑源信号用于驱动大脑计算机接口设备。其中包括流行的脑电图记录、脑磁图、功能性磁共振成像(fMRI)、近红外光谱等。众所周知，每一个都被有意识...
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