2024年9月20日，一场以“动力系统与神经科学前沿研讨会”为主题的线上会议圆满举行。此次会议旨在深入探讨动力系统与神经科学领域的最新研究进展。
本次会议通过Zoom平台进行，合计27人参会。日程安排紧凑丰富，围绕非线性与随机动力学、神经科学与生物动力学等前沿议题展开。段金桥教授致开幕词后，Manfred Denker教授发表了题为“源自神经动力学的挑战”的主旨演讲，深入剖析了神经动力学中的矩形交换变换与广义伯努利分布的应用，并指出了该领域内的待解难题。
其他学者也带来了精彩的学术报告。Anna Levina教授分享了其在神经元培养建模方面的研究成果，展示了如何通过生物物理启发的动力学系统和贝叶斯推断来拟合大量记录数据。周栋焯教授介绍了受大脑启发的人工神经网络模型及其应用，强调了树突结构在神经元信息处理中的重要性。Michael Denker教授则聚焦于电生理学研究中的验证和知识转移，分享了其团队在加强神经科学研究严谨性方面的努力。
此外，胡禹教授探讨了神经元群体活动的维度和几何形状如何受到随机连接和基序的影响，高婷教授介绍了学习随机模型在脑转换动力学中的应用，而Xuan Zhang教授建立了遍历和序列的Benford定律的充要条件，这一发现也与神经科学研究有所关联。
此次线上会议为专家学者们提供了一个交流学术成果的平台，也进一步推动了动力系统与神经科学领域的发展。与会者纷纷表示，通过此次会议，他们对相关领域的最新进展有了更深入的了解，并期待未来能有更多类似的交流机会。
