神经科学学会（SfN）2024年会议已经结束！对于我们诺达思团队来说，这是一次鼓舞人心的活动，我们与各位专家学者进行了交流，讨论了已知的研究范式，还探索了（行为）神经科学的最新发展。今年出现了几个主要趋势，它们与我们通过动物运动轨迹跟踪系统(EthoVision XT)等灵活、可靠的解决方案推进行为研究的目标密切相关。以下是我们的看法：
复杂的行为设置： 创新与传统的平衡
在SfN 2024大会上，有趣的现象之一是研究人员正在超越传统范式，行为研究设置的复杂性不断增加，如定制迷宫或复杂的多房间实验。这些创新反映了在更加动态和复杂的环境中探索行为学研究日益增长的需求。看到研究人员打破常规思维，采用新颖的方法，真是令人感到振奋！
不过，虽然这些复杂的设置肯定会越来越多，但重要的是，基本的行为测试仍然同样重要。简单而已知的范式，如旷场测试或其他相对简单的迷宫，仍然是量化运动、焦虑或认知等核心行为的基础。这些测试将继续提供可靠、量化的数据，使研究人员能够在进入更复杂的实验设计之前了解基本的范式。
动物运动轨迹跟踪系统，一个灵活的系统
在诺达思，无论您是进行基本的旷场测试还是复杂的定制实验，我们设计的动物运动轨迹跟踪系统都能毫不费力地适应，提供在任何设置下捕获有意义的行为数据所需的精确性和灵活性。我们在SfN上收到的研究人员的反馈再次证实了这一点，动物运动轨迹跟踪系统不仅仅适用于高级设置或简单设置，它还同时适用于这两种设置。这种多功能性确保了研究人员可以从基本实验无缝过渡到复杂实验，而不会影响数据质量。
电生理数据与行为数据的整合
SfN 2024会议的另一个主题是对整合电生理（e-phys）数据和行为数据的需求日益增多。研究人员强调，需要同步这两个数据流，以便更精确地关联神经活动和行为。然而，实现这种整合在技术上具有挑战性，尤其是在处理实时数据收集时。
这正是我们与Blackrock Neurotech合作的真正意义所在。动物运动轨迹跟踪系统与 Blackrock 植入式脑电图系统的整合为研究人员提供了同步电生理和行为数据的能力。这样就能高度准确、实时地了解大脑活动是如何驱动行为的，为研究神经回路、认知功能和神经退行性疾病的研究人员提供了一个新的理解层面。
行为追踪中的人工智能
正如我们去年所看到的，人工智能（AI）仍然是（行为）神经科学的一个突出趋势，尤其是在行为追踪方面。在SfN 2024大会上，许多研究实验室正在转向人工智能，以实现复杂行为的自动跟踪和分析，在提高精确度的同时减少人工操作。
诺达思在动物运动轨迹跟踪系统中使用人工智能
在诺达思，我们通过动物运动轨迹跟踪系统的深度学习跟踪方法带领了这一趋势。我们的方法与众不同之处在于，动物运动轨迹跟踪系统的人工智能是由我们的行为神经科学家团队自主开发的。我们的深度学习模型是在真实世界的行为数据基础上训练出来的，因此可以随时可用、非常可靠，而且是专为行为研究量身定制的。与其他通用的人工智能工具不同，动物运动轨迹跟踪系统旨在提供准确、可操作的洞察力，而无需用户编写代码、构建或训练自己的模型。研究人员可以信赖我们的人工智能，因为它可以提供经过科学验证且易于解释的结果。
SfN 2024 的另一个重要收获是对教材的需求日益增长。随着神经科学研究日趋复杂，越来越多来自其他学科的研究人员开始将行为学纳入他们的研究中。由于这一群体不断扩大，他们需要获得高质量的培训资源，以帮助他们掌握新的工具和方法。
有了NoldusCare，您可以通过Noldus Academy（一个提供课程、培训模块和网络研讨会的在线平台，旨在帮助研究人员充分利用我们的工具）获得此类材料。无论您是刚刚开始使用动物运动轨迹跟踪系统还是希望扩展其功能，学院都会为您提供循序渐进的指导。
此外，我们的线上书籍涵盖了行为研究的各种主题，提供了有关实验设计、数据分析和使用我们软件的最佳实践和见解。来自 SfN 研究人员的反馈非常明确：随着该领域规模的不断扩大和不断进步，像这样的教育资源正变得越来越重要。
诺达思是行为神经科学领域的黄金标准
在SfN 2024中，我们再次认识到诺达思被视为行为神经科学黄金标准的原因：我们的工具不仅经过科学验证，而且是由了解该领域复杂性的行为神经科学家从头开始构建的。无论研究人员使用的是简单的还是复杂的实验装置，他们都知道可以依靠诺达思提供准确、可靠的数据，从而获得有意义的见解。随着神经科学的不断发展，我们将继续坚定地走在前沿，提供满足研究界需求的工具。
总而言之，我们在 SfN 2024 上的体验非常棒！明年我们将再次参加，我们很高兴能在那里与您见面！
明年圣地亚哥见！
