Reno, Nevada University의 조교수 인 Mark 크레이지 슬롯는 NSF (National Science Foundation)에서 유명한 경력 상을 수상했습니다. 크레이지 슬롯는 과학 대학의 심리학과에서 일합니다.
NSF는이 경쟁 프로그램에 대한 제안서에서 17%의 성공률을 공개합니다. 그러나 대학 교수진은 최근 몇 년 동안 평균적으로 약 25%의 성공률로 훨씬 나아졌습니다.
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27 개의 대학 교수진이 지난 5 년 동안 NSF 커리어 상을 받았습니다. 2020 년에 4 개의 상, 2021 년 8 개 (2022 년에 7 개, 2022 년에는 7 개, 2023 년 사이클에서 3 개, 2024 년에는 5 개 상). 지난 28 년 동안 57 개의 대학 교수진이 수여되었습니다.
Lescroart의 커리어상은“시각적 움직임의 뇌 표현에 대한 작업 목표의 영향을 크레이지 슬롯하는 것”입니다.NSF로부터 70 만 달러의 보조금으로 자금을 지원하는이 새로운 크레이지 슬롯 프로젝트는 주목을받는 복잡한 뇌 메커니즘을 발견하는 것을 목표로합니다. Lescroart가 이끄는 대학의 한 팀은 고급 컴퓨터 모델과 기능적 자기 공명 영상 (FMRI)을 사용하여 작업 목표가 뇌 활동에 어떤 영향을 미치는지 조사 할 것입니다.
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사람들은 동일한 장면을 볼 때 항상 같은 것을 알아 차리지 않습니다. 인식은 목표에 달려 있기 때문입니다. 신경 수준에서, 뇌의 많은 지각 영역은 반드시 동일한 자극에 동일한 방식으로 반응하지는 않습니다. 활동은 자극과 과제 목표 모두에 달려 있습니다..
작업 관련 특징에 집중하여 뇌의 변화 활동을 하향식주의라고합니다. ADHD 및 정신 분열증을 포함한 많은 신경 학적 장애에주의가 영향을 받고 건강한 인구마다 다릅니다.
하나의 가설은 정면 및 정수리 피질에 걸친 네트워크가주의 및 축적 또는 계량 증거를 포함한 작업 일반 기능을 지원한다고 주장합니다. 그러나이 네트워크의 일부는 운동과 모양을 포함한 자극의 시각적 특징에 반응하며, 동일한 실험에서는 과제와 자극의 이중 영향이 거의 크레이지 슬롯되지 않습니다..
이 프로젝트의 목표는 이러한 결과를 일관된 계산 모델에 통합하는 것입니다. 우리는 뇌의 각 소포에 하나의 기능을 속이는 대신, 뇌의 뇌 반응이 자극에 따라, 작업의인지 적 구성 요소 및 과제 어려움에 따라 다른 정도를 정량화하는 것을 목표로합니다.
크레이지 슬롯 참가자는 뇌가 fMRI로 측정되는 동안 다른 시각적 작업을 수행하는 움직이는 자극을 볼 것입니다. 예를 들어, 하나의 객체가 다른 객체와 충돌하는지 또는 카메라의 관점에 의해 프록시 된 참가자가 정적 객체와 충돌할지 판단합니다..
이러한 작업은 많은 자연적인 작업에 대한 실험 대리 역할을합니다. 예를 들어, 운전, 걷기 및 많은 스포츠에는 정적 장애물과 움직이는 물체에 비해 자신의 움직임을 추정하는 것이 포함됩니다.
우리는 작업 조건에 대한 레이블을 기반으로 한 최첨단 인코딩 모델 및 심층 신경망에서 파생 된 모션 매개 변수를 사용하여 데이터를 분석합니다. 모델은 분산 파티셔닝과 비교하여 뇌 반응에 대한 각 요인의 상대적 효과를 평가합니다.
마지막으로,이 프로젝트의 분석적 접근 방식은 계산 집중적이기 때문에, 우리는 또한 소개 응용 크레이지 슬롯 컴퓨팅 과정을 개발하고 가르치면서 네바다 대학교의 데이터 과학 교육을 개선하는 것을 목표로합니다. 이 과정은 또한 명령 줄, 버전 제어 및 종속성 관리를 포함하여 크레이지 슬롯 컴퓨팅의 '숨겨진 커리큘럼'을 가르치기위한 것입니다.
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