【学联推广】诚邀海内外青年学者加入｜2024年度复旦大学光华青年学者论坛-数据科学与类脑智能分论坛

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复旦大学类脑智能科学与技术研究院（以下简称类脑研究院）成立于2015年6月，是国内高校最早成立的脑科学与类脑前沿交叉研究机构之一。旨在面向脑与类脑重大科技前沿和国家重大需求，依托复旦大学数学、神经科学、生物医学工程、临床医学、计算机、信息科学、等多学科优势，凝聚国内外科研实力，组建交叉研究团队，开展认知神经科学、计算生物学、计算精神病学、人工智能算法、类脑智能技术与转化等前沿基础和应用研究，建成世界一流的脑与类脑前沿研究和科技创新机构。

研究院拥有一支学养深厚、视野开阔的跨学科国际化研究团队，截至2024年9月，研究院在职教职工140人（含双聘）。海外引进人才占比近80%，荣获国家级、省部级人才项目60人次，获美国心理学会终身成就奖、Brain奖、德国洪堡研究奖、英国沃夫森研究功勋奖等国际奖项8人次，日内瓦国际发明特别展银奖2项，博士后团队获国家博新、上海超博等人才项目46人次。入选全球高被引学科学家、全球前2%神经科学领域顶尖科学家等重要榜单40余人次。教师团队2次获评“复旦大学青年五四奖章集体”及提名奖，2名获评“研究生心目中的好导师”及提名奖。

研究院拥有“科创中国”复旦类脑智能创新基地、“计算神经科学与类脑智能”教育部重点实验室、111创新引智基地、“上海市脑与类脑智能影像专业技术服务平台”等省部级基地。下设认知神经科学、计算系统生物学、人工智能算法、群体神经科学、神经与智能工程等多个研究中心，共建企业联合实验室3个。

张江国际脑影像中心是亚洲规模最大、设备最先进的脑成像平台之一，配备5台涵盖从小动物到人体全套磁共振成像设备系统、多台近红外光、脑电、脑磁图等实时脑功能监测系统，以及直流电刺激、经颅磁刺激、超声脑刺激等脑调控系统。认知神经科学平台拥有光学脑成像设备及认知行为解析设备，包括HyperScope双光子序列断层成像平台、双光子钙成像平台等设施。同时在建高性能计算平台，包括大规模异构计算单元，200Gb高速网络系统和大容量并行分布式文件系统和600张GPU计算单元，整个系统将构建10PB以上大规模存储，可满足类脑应用对数据存储和分析的需要。

2016年至2024年9月，我院学者发表的论文共被Web of Science核心合集收录1160篇，其中有696篇是我院为第一作者或通讯作者单位发表。在高影响力（IF≥10）的期刊上，共发表了269篇论文，其中第一作者或通讯作者166篇。

研究院积极推动类脑智能跨学科国际化合作研究，领衔开展一系列高水平国际合作。与悉尼大学签订校际合作协议，联合成立脑与智能科学联盟（BISA）；与剑桥大学在认知神经科学、类脑智能等领域签订校级合作备忘录，并推动筹建“上海-剑桥脑健康研究院”；与牛津大学签署合作备忘录，在临床神经科学和计算神经科学领域进一步加深合作；与英国伦敦国王学院签订合作备忘录，共建“复旦-KCL群体神经科学中心”；与乔治全球健康研究院联合搭建“国际临床试验与转化医学中心”。2023年9月，“张江脑与类脑智能国际创新中心”国际合作基地建设项目获批立项（2023-2025年）等。

围绕智能电网、智慧物流、自动驾驶等重大社会经济民生领域，与国网上海市电力公司、科大智能科技股份有限公司、上汽集团等龙头企业合作，推动了一批产学研项目的落地。2020年，与一汽（南京）科技开发有限公司共建复旦—一汽人工智能联合实验室，聚焦“AI智能感知”与“AI大数据”，实现中国首个纯视觉L4级自动驾驶方案产业化落地。2021年，与蘑菇车联信息科技有限公司、上海浦东复旦大学张江科技研究院共建“自动驾驶人工智能校企联合研究中心”。2023年，与美年大健康产业控股股份有限公司和南京景三医疗科技有限公司启动“支持中国百万人群脑体检筛查计划”正式启动。

认知与神经调控

以不同尺度下人类智能的编码模式研究为基础，解析人类认知活动的大脑机制，探索脑功能网络协同作用机制及其在大脑高级认知功能中的作用。开展认知活动的机理研究，即人脑如何从微观、介观、宏观等不同尺度上实现记忆、计算、交互、学习、推理等认知活动，以及如何模拟这些认知活动，实现类脑认知。同时，聚焦数字疗法、智能闭环神经调控与康复、神经电子药物等前沿交叉方向，发展脑机交互智能神经调控、人机交互认知行为干预、闭环神经康复等前沿理论，突破与神经科学相融合的脑机接口、人工智能、芯片材料等神经科技核心关键技术。

生物信息学和计算生物学

基于神经科学、认知心理学和计算科学等领域的交叉研究基础，采用蛋白、突触、神经投射、系统等多层次及分子、神经网络、行为范式等多尺度技术组合，建立和发展基于生物学基础的脑信息处理与认知原理解析理论体系。

全脑计算与类脑智能

基于脑图谱数据建立跨尺度脑网络计算模型，开展全脑尺度神经网络理论研究和仿真，模拟多种神经环路和认知功能，解析疾病的发病机制，启发类脑智能学习新理论、新算法和新框架，推进新一代人工智能理论发展。

神经影像与和转化医学

针对多组学多模态生物医学大数据，建立和应用人工智能算法和模型，开发生物标志物和药物靶标，发展健康风险预测、智能诊疗及干预、预后评估以及智能神经调控等理论与技术。同时发展脑影像技术与转化医学，基于高场人体和动物磁共振系统，针对重大临床问题，研发新型磁共振成像技术、重建技术以及硬件；提升结构、功能、代谢等多尺度磁共振测量精度；并结合脑磁、脑电、近红外等，形成多模态脑测量体系。

类脑智能技术与应用

基于智能科学的新理论、新算法和新框架，开展脑疾病个性化医疗转化研究；研发智能感知、智能决策、智能控制理论以及新一代无人系统技术，在自动驾驶、智能制造、智慧城市等领域开展示范应用。

复旦大学大数据学院于2015年10月8日成立，这是百年复旦在建设世界一流大学和一流学科征程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重大战略举措。学院致力于大数据相关的科学研究、人才培养和产业创新，以计算机科学、统计学、计算数学为三大基础支撑性学科，与信息科学、生命科学、医学、经济学、社会学、管理学、环境学、工学等学科领域进行深度的交叉科学研究和成果推广应用。学院探索全新的学生培养模式，起步早、布局优，着力打造扎实的数据科学研究和应用的各类平台，成立九年多以来，为社会培养了一批基础扎实、眼界宽阔的数据科学人才。

国际化跨学科人才团队

学院实行北美高校广泛采用的长聘制（tenure-track）人才管理制度，并由计算机科学和统计学领域的国际知名专家组成的海外专家委员会，包括学院首任院长、国际统计学界的领军人物范剑青教授，采用国际先进的学术评价机制，负责人才的引进和晋升评估。学院现已全职引进海归教师31人，同时拥有院士1人次，国家级高层次人才计划入选者3人次，国家级青年人才计划9人次，省级人才计划入选者18人次。学院还组建了院务委员会、咨询委员会等，为大数据学院学术发展、引进人才、学生培养进行指导，并拥有优秀的实践平台和充足的科研资源。

学生情况

学院从2016年开始进行本科生培养，2017年开始招收研究生，2018年设立博士点。目前在籍本科生300人、硕士311人、博士131人。

智能领域产学研重大示范应用

学院积极对接国家战略规划，推动产学研合作，先后与上海市统计局、仪电集团、国网上海市电力公司、华院数据等10家企业签订了战略合作协议，先后建立了“复旦——建行人工智能与大数据联合实验室”、“复旦——交行金融科技联合实验室”、“复旦——季华人工智能算法联合实验室”、“复旦——中电金信智能金融科技联合研究中心”4个校企联合实验室，推进了一批大数据分析技术和辅助系统在金融、医疗、电信、电力等领域的应用。

全球前沿研究合作伙伴网络

为促进学生交换和交流，学院目前已与德国洪堡大学、香港大学和台湾东吴大学签署研究生交换协议，与美国普林斯顿大学当代中国研究中心签署博后联合培养合作备忘录。

学科发展

学院以双一流学科建设为目标，加强统计学和智能科学与技术研究领域学术影响和学科平台建设。在“统计学”方面，学院将重点发展“大数据统计”、“数理统计”、“计量经济与经济统计”、“生物医学统计”四个方向。在“智能科学与技术”方面，学院将重点发展“统计理论与机器学习”、“计算生物学与脑认知”、“人工智能技术与系统”和“人工智能领域应用”四个方向。

1. Age below 38;

2. Hold PhD degree from internationally renowned universities;

3. Have remarkable achievements and great potentials in specific research area, such as Mathematics, Statistics, Computer Science, Neuroscience, Bioinformatics, Artificial Intelligence, Biomedical Engineering, Clinical Neuroscience. 

Please send your CV to the following contact email before 5:00 PM on December 1st 2024, which should include personal basic information, educational background, research achievements and plans, and a list of published articles, etc.

ISTBI：istbi_hr@fudan.edu.cn ,

SDS：sds_hr@fudan.edu.cn

Qualified applicants will receive official invitation letter via E-mail before to participate in the Forum.

If applicants are invited to attend the sub-forum offline, Fudan University will provide transport and accommodation subsidies.

ISTBI Contact person: Miss Duan

E-mail: istbi_hr@fudan.edu.cn

SDS Contact person: Miss Zhang

Tel: +86-021-65648878

E-mail: sds_hr@fudan.edu.cn

The Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence (ISTBI) is an interdisciplinary research institution at Fudan University, one of China's leading universities. Established in May 2015, ISTBI evolved from the Centre for Computational Systems Biology, which was founded in 2008 and was among the pioneering international and interdisciplinary research centers in China.

With computational neuroscience at its core, ISTBI's research is inherently interdisciplinary, drawing on a rich tapestry of expertise across applied mathematics, statistics, computer science, informatics, biomedical engineering, clinical medicine, and neuroscience. ISTBI is dedicated to conducting world-class research that spans a spectrum of cutting-edge fields, including cognitive neuroscience, computational biology, computational psychiatry, artificial intelligence, brain-inspired intelligence, and transitional research in neural engineering and AI technology innovation.

The institute's research areas are diverse and specialized, encompassing Cognition and Neuromodulation, Bioinformatics and Neuroscience, Whole-brain Computation and Digital Brain, Brain-inspired Intelligence Technology and Application, and Neuroimaging and Translational Medicine.

Cognition and Neuromodulation

We analyze the brain’s mechanisms of memory, decision-making, emotion and other cognitive activities at micro, meso and macro scales and explore the synergistic mechanism of the brain’s functional network and its role in the higher cognitive function. From there, we carry out translational research on the precision diagnosis and treatment of neurological and mental diseases, achieved through cutting-edge theories and technologies such as brain-computer interactive intelligent neuromodulation, brain-computer interactive cognitive behavior intervention, and closed-loop neural rehabilitation.

Bioinformatics and Computational Biology

Building on our previous interdisciplinary research in neuroscience, cognitive psychology and computer science, we combine multi-level techniques, including protein, synapse, neural projection and system, with multi-scale techniques, including molecular, neural network and behavioral paradigm, to establish a biology-based theoretical system for demystifying the brain’s principles of information processing and cognition.

Whole-brain Computation and Digital Brain

We are studying and simulating the neural network on a whole-brain scale by using brain atlas data to build a cross-scale neural network computing model. We are simulating various neural circuits and cognitive functions, uncovering the pathogenic mechanism of brain diseases, and ultimately illuminating the path for a new theory, algorithm and framework of brain-inspired intelligence learning, so as to instigate a new generation of Artificial Intelligence.

Brain-inspired Intelligence Technology and Application

By developing new theories, algorithms and frameworks of intelligence science, we are laying the groundwork to heal brain diseases with personalized treatment. We are also developing intelligent perception, decision-making, control theories and new-generation unmanned systems that are currently applied in autonomous driving, intelligent manufacturing, smart city and other fields as pilot projects.

Neuroimaging and Translational Medicine

We are using AI algorithms and models built from multi-omics and multi-modal biomedical big data to develop biomarkers, drug targets and a range of theories and technologies, from health risk prediction, intelligent diagnosis and treatment to intervention, prognosis assessment and intelligent neuromodulation. At the same time, we are also developing brain imaging technology and translational medicine. Based on high-field and animal magnetic resonance systems, we are developing new MRI technology, reconstruction technology and hardware. We are also improving the measurement accuracy on multiple scales, including structural, functional and metabolic, while combining MEG, EEG and near-infrared to construct a multi-modal brain measurement system.

The School of Data Science (SDS), Fudan University was established on October 8, 2015. This is a major strategic move for the time-honored university to aim at the frontier of international science and technology, focus on national innovation and development, and stimulate the dynamics of disciplines on its road to academic excellence, developing a world-class university and first-class disciplines. Committed to big data scientific research, talent training and industrial innovation, with computer science, statistics, and computational mathematics as three fundamental disciplines, SDS values in-depth interdisplinary study and practical application in subjects like information science, life sciences, medicine, economics, sociology, management, environmental science, engineering, et al. SDS explores a brand-new student training method, which starts early and has an excellent system, and strives to build a solid platform for data science research and application. In the past nine years, a group of data science talents with solid basis and international vision has been nurtured to make contributions for our society.

The International Interdisciplinary Talent Team，SDS implements the tenure-track system, which is widely adopted by North American universities. The Academic Committee of SDS, composed of internationally renowned experts in the fields of computer science and statistics, including Professor Fan Jianqing, the first dean of SDS and a leading figure in international statistics, adopts an internationally advanced academic evaluation mechanism and is responsible for the recruitment and promotion assessment. SDS has now introduced thirty-one overseas returnees and has one academician, three national-level talent program candidates, nine National Youth Talent Program candidates, and eighteen province-level talent program candidates. SDS has also formed the Faculty Council and Advisory Committee to guide the academic development, recruitment of talents, and student training, and enjoys an excellent practice platform and abundant research resources.

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