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计算行为学研究进展

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20世纪的行为学研究通过在自然状态下和受控的实验室条件下的观察揭示了动物行为的众多本质特点.但这两种途径都存在各自的局限,不能完全满足动物行为学研究发展的需要.近年来,计算技术的发展与突破给行为学研究带来了新的机遇,"计算行为学"这一新兴学科正在形成.计算行为学的发展、完善和应用使得高效量化分析动物行为成为可能.本文对计算行为学的发展历史和前沿进展进行了系统梳理和总结,介绍了人工智能技术用于动物行为分析的基本概念、方法和应用场景.此外,还对计算行为学在行为的神经机制解析和神经精神疾病诊断方面的应用进行了概述,分析了目前该领域所面临的挑战与机遇,希望能为行为科学、脑科学,以及神经精神疾病的临床转化研究提供参考.
Progress on Computational Ethology

任炜、余山、张永清

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中国科学院遗传与发育生物学研究所,分子发育生物学国家重点实验室,北京100101

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,上海200031

中国科学院大学生命科学学院,北京100049

中国科学院自动化研究所,北京100190

中国科学院大学未来技术学院,北京100049

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动物行为 人工智能 计算行为学 姿态估计 机器学习

国家重点研发计划国家重点研发计划国家自然科学基金国家自然科学基金北京市科学技术委员会中国科学院战略性先导科技专项

2017YFA01052032019YFA0707103192100231830036Z1811000015180010XDBS1020100

2021

10.1360/TB-2021-0213

科学通报
中国科学院国家自然科学基金委员会

科学通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.269
ISSN：0023-074X
年,卷(期)：2021.66(30)
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