• 决策的计算神经科学：通过理解神经元之间的连接模式，量化地分析生物神经网络的活动属性，解释人类、猕猴、大鼠、小鼠等跨物种的行为与神经观测，揭示决策相关计算功能在神经网络中涌现的计算机制。
• 决策的认知动态过程：通过鼠标追踪、fMRI脑成像等对人类受试者决策过程进行实时、动态地观测追踪，将大脑作为动力学系统进行分析和建模，揭示其底层的决策神经回路。
• 决策与人工神经网络：通过训练人工神经网络在动态、充满不确定的环境下决策，理解神经网络如何能在复杂环境下实现自主决策。

   

0402Z2-认知神经科学
040201-基础心理学
081104-模式识别与智能系统

计算神经科学与决策
认知心理学与决策
人工神经网络与决策

2012-09--2018-07   北京大学   博士
2008-09--2012-06   上海交通大学   本科

   

2022-10~2026-03,纽约大学医学院, Research Scientist
2019-03~2022-10,纽约大学医学院, 博士后

   

（1） Early versus late noise differentially enhances or degrades context-dependent choice, NATURE COMMUNICATIONS, 2025, 
（2） A levels-of-analysis framework for studying social emotions, Nature Reviews Psychology, 2024, 
（3） The competition dynamics of approach and avoidance motivations following interpersonal transgression, PNAS, 2023, 
（4） Flexible control of representational dynamics in a disinhibition-based model of decision-making, ELIFE, 2023, 
（5） High-definition tDCS alters impulsivity in a baseline-dependent manner, NEUROIMAGE, 2016,