复旦大学校名取自《尚书大传》之“日月光华，旦复旦兮”，始创于1905年，原名复旦公学，1917年定名为复旦大学，是中国人自主创办的第一所高等院校。上海医科大学前身是1927年创办的国立第四中山大学医学院。2000年，复旦大学与上海医科大学合并。目前，学校拥有哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、医学、管理学、艺术学、交叉学科等12个学科门类；2021年，学校20个学科入选第二轮“双一流”建设学科，比首轮增加3个入选学科。
目前，复旦大学有直属院（系）35个，附属医院18家（其中2家筹建）。学校设有本科专业80个，拥有一级学科博士学位授权点40个，一级学科硕士学位授权点43个（含一级学科博士学位授权点），博士专业学位授权点5个，硕士专业学位授权点30个，博士后科研流动站37个。在校普通本科生15164人，研究生34618人（含全日制和非全日制的大陆港澳台生），学历留学生2535人。在校教学科研人员3602人。中国科学院、中国工程院院士（含双聘）59人，文科杰出教授1人，文科资深教授15人，获得各类国家级人才计划661人，占师资队伍比重近20%。
复旦大学拥有世界一流的办学声誉，全球声誉位于30-60位之间，位于中国大陆第三；在全国第四轮一级学科评估中，5个学科获评A+，参评的学科中60%以上获评A类学科；学校率先启动建设全国首个“交叉学科”门类一级学科集成电路科学与工程；有13个学科入选上海市高峰学科建设。学校致力于以最佳状态持续稳定奉献文明进步，积极落实17项联合国可持续发展目标，可持续发展综合影响力位居世界高校前列，并在SDG7（经济适用的清洁能源）和SDG 8（体面工作和经济增长）等领域中获得全球公认的突出性成就。在教育部一流本科专业建设“双万计划”中，61个专业获批国家级一流本科专业建设点。
类脑智能科学与技术研究院是复旦大学下属二级单位，成立于2015年6月，是国内高校最早成立的脑科学、人工智能、类脑研究交叉融合的科研创新机构之一。面向脑与类脑科技创新重大前沿和国家重大战略需求，依托复旦大学数学、计算机、信息、生命科学等多学科交叉优势，以推动“智能科学与技术”等新兴学科建设和引领性前沿科技研发及转化为目标，以数学、脑科学为关键交叉点，开展大脑认知机制解析、神经形态仿真、类脑智能算法、脑疾病智能诊疗、通用智能和群体智能等原创性基础研究和应用研究。
研究院在建张江国际脑影像中心和张江国际脑库两个重大实验技术平台，拥有世界上最先进、亚洲规模最大的高端科研型影像研究平台。现拥有国内第一个与牛津大学、剑桥大学联合建设的“计算神经科学与类脑智能”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”、“计算神经科学与类脑智能”教育部重点实验室3个省部级平台。同时拥有认知神经科学中心、计算系统生物学中心、人工智能算法中心、神经与智能工程中心、类脑智能转化与合作中心、人机交互中心等中心。目前，研究院牵头上海市脑与类脑智能基础转化应用研究市级科技重大专项，为上海脑科学与类脑研究中心网络单位，正在承接国家和上海市脑与类脑相关重大研究计划的战略研究和任务组织，致力于建设成为脑科学与类脑智能领域国际一流的前沿研究中心。
研究院博士后科研工作站成立于2017年，截止至2023年1月，在生物医学工程、生物学、计算机科学与技术TG体育、数学等学科方向累计招收博士后55人（外籍6人），其中，7人博士毕业于剑桥大学、早稻田大学、悉尼大学等海外一流高校。近五年，获得博士后创新人才支持计划、国际人才引进计划、国家自然科学基金、博士后基金、上海扬帆人才计划、珠峰青年学者计划等国家、省部级科研项目及人才资助65项 。博士后作为第一或通讯作者，在Nature Medicine、Nature Communications、Science Advances、Neurology等国际一流学术期刊发表论文近50多篇，申请专利十余项。部分出站博士后成功入职复旦大学、华东师范大学等国内一流高校和研究机构。
复旦大学是我国首批设立博士后流动站单位之一。类脑研究院为博士后提供良好的科研平台，较好的生活设施，并建立和健全了博士后相关政策和福利保障：
2. 支持申请各类基金与博士后项目：包括中国博士后基金、国家自然科学基金、上海市启明星（扬帆专项），以及派出项目、学术交流项目等。
3. 提供我院国际合作伙伴研究机构剑桥大学、牛津大学、哈佛大学等国际一流高校交流访问机会；提供良好的科研发展支持条件，参与研究院承担的基金委、科技部、上海市等多个重大项目。
5. 提供优良的办公环境及国际一流的研究平台；提供博士后公寓；积极协助全职博士后子女入学。
博士后创新人才支持计划，简称“博新计划”，旨在遴选一批国内应届或新近毕业的全日制优秀博士从事博士后研究工作。申请人须为2023年拟进站（应届生）或新近进站（2022年3月1日后）从事博士后研究工作的人员，1991年1月1日（含）以后出生，留学回国博士和外籍博士不可申请本项目。
学校为博新计划获得者提供两年不少于100万元的经费资助；提供博士后公寓；享受教职工同等福利；提供高水平科研平台和优良工作环境；在站期间可以申报“长江学者奖励计划”青年学者项目；获选人员期满出站竞聘校内岗位时，同等条件下优先考虑。
复旦引才专项，简称“引才专项”，旨在吸引世界一流高校、企业、科研院所的优秀博士到复旦大学从事博士后研究工作。申请人年龄一般不超过35周岁，博士学位所属学科为业内公认的世界一流学科，或博士导师为国际公认的一流专家，具有较强的科研创新潜力，从事国际前沿领域研究。
目前尚未回国（来华）或已回国（来华）不满1年，须全职回国（来华）从事博士后研究。引才专项资助期3年，年薪不低于45万元，提供一次性安家费3万元，提供博士后公寓，享受教职工同等福利，期满出站后支持优秀人才竞聘学校教学科研岗位。
上海“超级博士后”激励计划，简称“上海超博”，是上海市集聚和留用优秀青年科研人员的“王牌”项目。自2018年实施以来，对经过遴选的优秀博士后，由上海市给予每人30万元的资助，同时由设站单位给予不低于1：1的配套经费资助。
复旦大学“超级博士后”计划，简称“复旦超博”。学校在全职博士后岗位中设立“超级博士后”岗位，提供有竞争力的薪酬待遇（年薪30-35万），吸引国内外一流大学有突出科研表现和发展潜力的优秀博士，进入学校重点建设的高水平科研平台、高层次人才创新团队、国家重大科研项目攻关团队，潜心从事基础性、前沿性、原创性研究。
1. 神经工程：闭环神经调控、智能脑机交互、神经信息编解码等相关方向研究。针对上述方向开展神经信号分析与建模、闭环神经调控原理和方法研究、神经电刺激器医疗电子设备研发，以及基于强化学习等机器学习算法的智能调控技术、实时技术研发和神经调控系统研发。
2.数字医疗：基于数字技术的远程医疗、认知行为干预与脑疾病干预、量化监测和神经康复管理等相关方向研究，包括脑疾病远程管理、睡眠障碍脑调控数字疗法、儿童焦虑抑郁情绪干预、帕金森病定量智能管理等。针对上述方向，开展多维度脑疾病机制研究，可穿戴传感量化监测、大数据分析、人机交互、神经康复和认知行为干预等技术研究，以及相关软硬件系统和医疗电子设备研发等。
1.研究院承担了上海市“脑与类脑智能基础转化应用研究”重大科技专项（8.4亿人民币），建设有国际一流的脑影像平台、神经工程、生物医学大数据等科研平台，“计算神经科学与类脑智能”教育部重点实验室，教育部学科创新引智基地；
2.研究中心具有开展脑疾病机制、神经调控机制研究的动物实验平台，开展神经工程技术研发的智能电子技术开发、测试平台，开展人体生理与有创、无创神经调控研究的实验条件；
3.研究中心与牛津大学、剑桥大学、哈佛大学和总医院、华山医院、天坛医院等国内外科研单位保持长期紧密的合作关系，建有长期国际合作网络。
2.具有神经工程、神经调控、生物医学工程、电子工程、生理和运动信号处理、大数据分析、认知神经科学、心理学、数学、计算机等相关领域背景；
3.在国内外研究机构获得或近期即将获得博士学位，以及从其他博士后科研流动站（工作站）出站的博士后研究人员，获得博士学位3年以内；
4.近年至少在相关专业国际期刊发表1-2篇第一作者论文，具有较强英文读写与交流能力；
王守岩：研究员、博士生导师，副院长、神经与智能工程中心主任。长期从事深部脑刺激神经调控、神经信息处理与建模研究，以神经工程技术研究为核心、以临床需求为牵引开展交叉学科合作，将科学探索、技术创新与产品研发相融合。
TG体育
1.神经活动编码研究：需熟练掌握电生理（离体膜片钳或在体多通道）技术，具备数据分析等经验；
2.神经环路连接研究：需熟练掌握实验动物脑部手术操作，掌握双光子成像或光纤记录技术；
3.认知心理研究：需有模式动物行为训练经验；熟悉Matlab等编程语言者优先考虑；
4.机器视觉研究：需熟练掌握熟悉Python/C++语言，熟悉深度学习框架和深度算法技术，有计算机视觉领域经验者优先考虑；
5.认知神经科学、认知心理学：需熟练掌握Python/Matlab语言，具有认知神经科学、认知心理学研究背景，熟悉行为及脑电、fMRI等多种脑影像测量及数据分析技术。
2.在国内外知名大学/研究院所获得或近期即将获得博士学位，以及从其他博士后科研流动站（工作站）出站的博士后研究人员，获得博士学位5年以内；
3.近年在相关专业国际期刊发表1-2篇第一作者论文，具有较强英文读写与交流能力；
TG体育
4.具有较强的团队合作精神，年龄一般为35岁以下，年龄35-38岁优秀博士可申请破格录用。
岗位长期开放，请有意向的申请人将本人简历等申请材料发送至.cn，邮件主题请注明“研究方向+姓名”。通过资格审查的应聘者，我们将尽快安排面试，具体时间、地点另行通知。面试不合格者，不再另行通知。应聘材料将予以保密，恕不退还。
Trevor W. Robbins：特聘教授，剑桥大学认知科学与实验心理学教授、行为与临床神经科学研究所主任、心理系主任，英国神经科学学会前主席，英联邦勋章骑士爵位获得者、英国皇家科学院及医学院两院院士。被为神经科学领域世界排名第一的科学家，曾获大脑奖、美国心理协会终身成就奖等国际重要奖项。
Barbara J.Sahakian：特聘教授，剑桥大学临床神经心理学教授，英国国家学术院及英国医学科学院两院院士，英国精神药理学协会和国际神经伦理学协会前主席。研究主要针对健康的和患有脑损伤、阿尔茨海默病、注意缺陷多动障碍等疾病的群体，探索认知、情感和行为障碍的神经基础，以便开发更有效的药理和心理治疗。
冯建峰：特聘教授、复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长、大数据学院院长，上海数学中心首席教授。长期致力于数学、脑科学和计算机科学的交叉融合研究，推动计算脑科学及其应用领域的发展。在Nature子刊，Science子刊，JAMA Psychiatry，IEEE TPAMI等期刊发表论文三百余篇。2011年获英国皇家学会沃夫森研究功勋奖（首位华人），2019年作为三十年来的首位华人受邀在剑桥大学做Paykel Lecture年度冠名讲座。
Edmund Rolls：特聘教授，曾任牛津大学实验心理学教授。主要研究计算神经科学，包括脑中真实神经元网络的运作，涉及视觉、记忆、注意力和决策；视觉、味觉、嗅觉、摄食、食欲控制、记忆力和情绪的功能性神经成像；神经性情绪障碍；精神疾病；大脑过程的潜在意识。研究目的在于了解人脑在健康和疾病中的状态，并对其疾病进行治疗。
肖晓：青年研究员，博士生导师，认知神经科学中心执行主任。上海市青年科技启明星，上海民建人工智能专委会副主任。研究方向为情绪和学习记忆的神经机制研究和临床应用。在神经科学国际权威期刊上共发表论文20余篇。主持及参与国家自然科学基金、上海市启明星人才、科技部科技创新2030-重大项目等项目。获批发明专利3项。
Deniz Vatansever：青年研究员。主要研究方向为利用现代的认知、计算以及临床神经科学的方法与手段，探究脑网络与认知行为之间的关系。目前的研究课题是利用大量认知心理行为以及脑功能结构成像技术来研究人脑默认网络的功能，探究默认网络在大脑信息处理机制中的功能与作用。
闫晓倩：青年研究员。上海市青年领军人才。研究聚焦于采用多模态影像学数据及行为测量等技术考察包括婴幼儿在内的发展群体、正常成人、及临床群体的视觉及情绪加工的脑神经机制，及脑功能与脑宏观、微观组织结构的关系。
1.海马体记忆功能的高场强磁共振研究：阿尔兹海默症的早期预警标记物是该疾病精准诊疗的重要研究方向。此前研究表明，海马体功能异常对阿尔茨海默症可能具有早期预警作用。但是，海马体具有多个功能子区，3T磁共振很难分辨。高场强（7T）磁共振为该研究方向带来了新的契机。课题组拟在轻度认知障碍患者以及健康老年人等人群中研究海马的功能和结构，寻找早期标记、研究病情发展规律，并开展研发海马记忆功能训练系统，与老年队列合作构建健康云平台等工作。
2.高级认知功能计算建模及其跨疾病研究：认知功能损害在多种精神障碍中存在。对认知损害与精神症状、与脑结构和功能异常、与神经递质功能变化等之间的关系的研究，将为精神障碍发病机制提供新线索。课题组拟通过任务范式和计算建模，将复杂行为产生机制量化到参数空间，结合磁共振成像，研究关键参数的行为、脑影像、神经递质等相关性等，并用于精神障碍的鉴别诊断或者风险预测。
3.精神分裂症小鼠模型研究：基于课题组前期在JAMA Psychiary、Nature Human Behaviour等期刊上发表的研究成果，我们构建了小鼠模型（点突变、敲减、敲增3个品系），希望开展多尺度实验，包括宏观尺度的认知灵活性、饮酒行为等行为学实验，介观尺度的磁共振影像学实验，和微观尺度的神经生物学实验等，全面研究该错意突变带来的功能改变，探索其对纹状体结构发育、精神分裂和酒精成瘾风险等的影响机制。
2.具有认知/临床神经科学、神经影像学、生物信息、统计学、计算机等相关领域背景者优先考虑；
3.熟悉掌握MatlabTG体育，R等编程语言，具备脑影像数据分析相关工作经验者优先考虑；
4.在国内外研究机构获得或近期即将获得博士学位，以及从其他博士后科研流动站（工作站）出站的博士后研究人员，获得博士学位5年以内；
5.近年至少在相关专业国际期刊发表1-2篇第一作者论文，具有较强英文读写与交流能力；
罗强：研究员、博导，计算精神病学中心主任，致力于脑复杂系统因果建模与调控，在JAMA Psychiatry、NeuroImage等期刊发表论文，获欧盟脑计划颁发研究多样性论文奖，担任Psychological Medicine编委，中国现场统计学会因果推断分会首届理事，上海交通大学附属新华医院兼聘首席科学家，入选剑桥大学客座研究员。
1.大数据驱动的脑疾病基因组计算方法研究：依托中心采集及收录的大量国内外长读、短读基因组测序数据资源，融合深度学习与三维基因组、泛基因组，设计结构变异挖掘、致病性预测等算法；依托大型疾病队列和高性能计算资源，整合基因组、转录组和代谢组等多种组学信息，鉴定中国人群脑疾病相关的风险位点，探究脑疾病的新型致病机制，并驱动基于基因组的大规模脑疾病表型预测算法开发。
2.面向人脑发育与疾病的影像-分子多模态数据挖掘：依托中心采集及收录的大量磁共振脑影像、分子多组学（单细胞、空间转录组、基因组等）以及表型数据（电子病历、行为量表、环境因素等），开发基于统计和深度学习的影像-分子-表型数据整合分析系统，识别与刻画脑发育、衰老相关的多模态标志物图谱，鉴定脑疾病的多模态风险因素。同时，开发单细胞与空间转录组分析算法，构建高效计算流程及数据库。
3.微生物组多模态数据整合方法研究：依托生物医学大数据中心自产和公共数据平台的微生物组学数据，开展整合长、短读段测序数据的宏基因组数据分析和算法开发，设计微生物物种识别与基因功能解析、病毒-细菌相互作用预测方法，并围绕脑-肠轴开发微生物组学与脑疾病相关影像/行为/基因组学的关联分析算法，探索脑疾病的新机制。
1.中心建成了全维度脑科学数据平台，拥有大规模多模态的国内外数据资源，并与国际主流数据平台深度共享合作，支撑脑科学前沿研发。
2.中心具备一流的硬件和软件平台，经费充足，学术气氛活跃，团队相处融洽，导师们将致力于引导应聘者逐步成长为独当一面的研究者。
3.中心与复旦大学附属中山医院、复旦大学附属华山医院、上海市精神卫生中心、上海交通大学附属新华医院、上海中医药大学附属曙光医院、上海市第六人民医院及牛津大学、剑桥大学、哈佛大学、欧洲分子生物学实验室等国内外科研单位保持长期紧密的合作关系，能够为应聘者提供良好的国内外科研合作机会。
1.在海内外高水平大学即将获得博士学位（计算机科学、生物医学、生物信息学等相关学科），或获得博士学位一般不超过2年的优秀博士/博士生，具有较好的科研训练与一定的科研成果。
2.遵纪守法，遵守科研伦理，具有团队精神，能在导师指导下较为独立地推进研究。
3.能够承担博士后工作的压力，年龄一般不超过35岁（特别优秀者酌情考量）。
我们将致力于提供优越的学术研究平台、充足的自主探索空间和长期的职业发展支持，诚邀有志于学术研究的青年才俊加入！
赵兴明：特聘教授，国家自然基金杰出青年基金获得者、计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室副主任、张江国际脑库执行主任。在Nature、Cell Metabolism、Nature Communications、IEEE TPAMI等国际著名期刊发表SCI论文130余篇，曾获吴文俊人工智能自然科学奖一等奖和教育部自然科学二等奖。
Peer Bork：荣誉教授，欧洲分子生物学实验室海德堡站点（EMBL Heidelberg）主任，德国科学院院士。
陈靖祺：青年副研究员，主要研究方向是多组学大数据驱动的神经精神疾病非编码遗传机制研究，与基于深度学习的基因组表型预测方法开发。
杨禹丞：青年副研究员，主要从事基于高通量功能基因组学数据的计算基因组学研究，致力于通过多模态大数据整合挖掘以及数据库构建等手段研究非编码基因组与基因表达调控机制，及其在大脑发育与疾病过程中的作用。
1.计算机视觉：通过神经科学实验和数学建模，揭示视觉信息处理机制，从事图像特征提取、编码和小样本特征自学习等理论研究，并将其应用于生物特征识别，启发视觉新理论、新算法和新框架，推进新一代计算机视觉理论与应用技术的发展。
2.类脑智能技术与转化：基于类脑智能新理论、新算法和新框架，同时结合信息、材料、制造等多专业知识，突破冯·诺依曼结构对计算芯片发展的限制，研发能够协同多通道信息的新一代类脑机器人。
1.课题组组长郑奇宝研究员为复旦大学特聘教授、博士生导师、信息通讯专家，国家级中青年有突出贡献专家，教授级高级工程师。研究方向是基于基础计算和控制系统,结合人工智能研究大脑的信息传递机制, 设计神经计算系统研究底层理论框架。近年来，指导学生开展了认知雷达项目、全脑计算课题、类脑视觉、人机混合智能等研究。
2.拥有大型高性能计算平台，满足实验所需；生物视觉相关神经实验研究平台；基于脉冲神经元的大型脉冲神经计算网络，脑信息处理机制研究和实验；具备可开发的机器狗、机器人，进行类脑机制的工程转化实验。
1.博士毕业学校/博士学位所属学科为世界排名前100的海（境）外高校或在国内外知名大学/科研院所取得博士学位并以第一作者身份在相关领域发表高水平科研论文。
2.品学兼优、身心健康、年龄不超过35岁；年龄35至38岁优秀博士可申请破格录用。
3.计算机视觉方向博士后：熟悉Matlab/Python，对生物视觉机制有比较深入的研究或计算机视觉、图形图像处理研发经验者优先；有计算机视觉算法的实际产品开发经验优先。
4.类脑智能技术与转化领域方向博士后：熟练掌握Matlab，C/C++,Python等编程语言，人工智能或者计算机领域的博士优先。
5.进站研究计划需与合作导师的科研课题或者研究专长相关；具有较高科研热情、较强英文读写与交流的能力。
（2）英文简历，包含已发表的文章列表和至少五名可以作为证明人的教授联系信息；
卢文联:教授、博士生导师。在神经网络动力学行为分析以及机器学习和统计等方面均有出色的工作基础，特别是建立神经高斯随机场的时空模型，并利用数据同化拟合计算神经元网络模型与实验观测数据
李春贺：长聘副教授、博士生导师。从事计算系统生物学、基因调控网络、计算神经科学等方面的研究，在PNAS, Advanced Science, PLOS Comput Biol等杂志上发表论文40余篇，主持科技部重点研发计划等多个项目。
1.通过将神经功能和结构成像以及（表观）基因组和环境特征与不同症状组的横向与纵向数据相联系，确定可量化的神经行为度量。开展本项工作需要拥有对行为与神经之间关联的深刻理解，以及通过高等统计学方法分析神经影像数据的丰富经验。
2.确定精神障碍的风险坐标和神经行为轨迹，以及全球性的环境挑战对它们的影响。该研究将涉及对欧洲、印度、中国和美国的大规模行为神经影像数据集的比较分析。该项目采用先进的统计方法和卫星遥感数据等创新性研究手段，旨在调查与城市化、气候变化、污染或流行病相关的环境挑战如何影响大脑结构/功能和行为。在最先进的分层和预测技术（包括先进的表征方法）的开发、改编和实施方面发挥主导作用。
1.在研发、适用、和实现最先进的分层和预测技术（包括先进的表征方法）方面发挥主导作用。
1.拥有相关领域博士学位（计算机科学，心理学，基因组学，传染病学），已经提交毕业论文，或即将完成毕业论文。
2.对一个或多个相关研究领域拥有较深刻的理解，可以应用于大规模多模态数据组的设计和分析，包括表型组分层和预测。
Gunter Schumann：特聘教授，群体神经科学中心主任。在成瘾、强化行为以及精神疾病的神经生物学领域取得重要成果，领导了在全球具有先驱意义的全维度行为、影像和遗传欧洲合作计划IMAGEN（欧洲遗传影像数据库），被称为“IMAGEN 之父”。曾获欧洲研究理事会最高奖Advanced Investigator Grant、洪堡研究奖、欧洲研究委员会高级研究员奖、欧洲神经药理学学院最佳基础研究项目奖、德国成瘾基金会Wilhelm Feuerlein研究奖。
贾天野：青年研究员、博士生导师。长期从事人类行为及精神障碍的神经生物学机理研究，特别是基于大样本影像遗传学数据对人类行为及精神障碍的神经生物学机理进行探索。
1.生物医学大数据分析：遗传影像数据挖掘、多组学数据分析、多模态数据融合、重大脑疾病遗传影像机制研究、疾病智能诊断与预测
2.人工智能算法：机器学习、深度学习、强化与模仿学习、大规模优化算法、智能算法与技术以及无人驾驶仿线.环境与大脑健康：结合大样本数据库，采用多模态成像技术揭示环境（例如空气污染）对大脑的影响，借助人工智能算法挖掘环境对大脑影响的关键特征。并利用动物模型研究上述影响的具体神经环路及机制。
1.生物信息、神经科学、计算机或医学背景，熟练掌握Matlab，R等编程语言，具备人工智能算法或遗传影像数据分析相关研究经验者优先；
2.至少在相关领域国际期刊发表1篇第一作者论文，具有较强的英文读写与交流的能力；
4.在国内外研究机构近期即将获得博士学位，以及获得博士学位3年内的研究人员，年龄一般为35岁以下。
wcheng.（电子邮件主题命名：姓名+研究方向+申请职位）；关于职位的问题可直接在邮件中咨询。
特聘教授、复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长、大数据学院院长，上海数学中心首席教授。长期致力于数学、脑科学和计算机科学的交叉融合研究，推动计算脑科学及其应用领域的发展。在Nature子刊，Science子刊，JAMA Psychiatry，IEEE TPAMI等期刊发表论文三百余篇。2011年获英国皇家学会沃夫森研究功勋奖（首位华人），2019年作为三十年来的首位华人受邀在剑桥大学做Paykel Lecture年度冠名讲座。个人主页：
青年研究员、博士生导师、国家级青年人才、上海启明星人才、复旦大学附属华山医院双聘PI。研究领域为发展影像遗传大数据统计方法及其在神经精神疾病中的应用。以通讯或第一作者（含共同）身份在相关领域期刊发表论文40余篇，包括脑疾病领域旗舰期刊JAMA Psychiatry、Nature Aging、Nature Mental Health等。研究成果被Brain、Neurology等期刊以专门评论文章正面评价。个人主页：
青年研究员、博士生导师。研究方向主要聚焦在大脑的磁共振成像、人工智能分析及分子影像研究。重点关注大脑微环境的可视化及基于影像数据的机器学习算法开发，在磁共振代谢成像技术领域做出了若干原创性贡献。个人主页：
青年副研究员、硕士生导师、上海市启明星人才（扬帆）、国家集成攻关旦芯青年人才。研究方向为：1.仿生神经元网络复刻生物脑，用于构建微型增强智能感应机器人；2.柔性可穿戴脑机交互电子设备用于脑健康智能监测和数字疗法。以通讯或第一作者在Advanced Materials等期刊发表论文15余篇，申请专利10余项。个人主页：
太赫兹成像与类脑智能：以揭示人脑信息感知、传导和处理的生物学机制、发展类脑智能与脑成像关键技术为目标，聚焦太赫兹类脑智能、太赫兹脑成像、太赫兹脑质表征，发展新型多模态融合脑成像及脑功能感知技术、发展非侵入式高空间分辨脑谱学成像技术，突破脑神经信号传递与处理的实时感知技术，揭示神经元及其在人脑认知中的角色，培养类脑智能科技复合人才。
2.具有物理学、生物医学工程、神经科学、电子科学与技术等相关学科领域背景；
请申请者将个人简历、个人研究经历和兴趣介绍发送至：.cn（电子邮件主题命名：姓名+研究方向+申请职位）；关于职位的问题可直接在邮件中咨询。
双聘教授，中国科学院院士，发展中国家科学院院士，主要学术兴趣包括纳米科技、光电子与微纳电子、半导体材料与物理，近期主要学术研究聚焦二维晶体与器件、太赫兹类脑智能TG体育、真空微纳电子等。现任中国电子学会副理事长、亚澳真空与表面科学大会国际指导委员会主席，曾任中国真空学会理事长、国际真空纳电子学大会指导委员会主席等。
1.神经电生理：各类神经系统及精神类疾病患者头皮脑电/颅内局部场电位与认知功能的神经机制研究；
2.神经调控：精神类疾病的治疗及相关认知功能的调控研究（包括侵入性及非侵入性）；
3.闭环神经调控算法：开发基于神经电生理的闭环神经调控算法，用于神经系统及精神类疾病患者的治疗。
1.在国内外研究机构获得博士学位，以及从其他博士后科研流动站（工作站）出站的博士后研究人员，且至少具有下列研究经验之一：
请申请者将个人简历、个人研究经历和兴趣介绍和至少两位推荐人的姓名、联系方式发送至：
并抄送justwee.（电子邮件主题命名：姓名+研究方向+申请职位）；关于职位的问题可直接在邮件中咨询。
特聘研究员，英国神经精神病学协会主席。通过实验研究，探索对调控敏感的生物标记物，以指导精准神经调控，为精神类疾病的治疗提供新方法。利用神经影像、神经调控、电生理、药物调控、计算模型等多模态的研究方法，以基础理论为导向，研究连接大脑与行为的重要功能：认知神经科学。聚焦于冲动控制、认知灵活性及其与成瘾行为与负性情绪之间的关系。个人主页：
1.采用应用数学、统计物理、计算机、生物医学工程等跨学科方法，发展神经环路挖掘、结构图谱特性分析等方法，构建全脑尺度动力学模型；
2.基于斑马鱼全脑钙成像和全脑联接图谱，发挥完整性数据的优势，结合基于虚拟现实的感知、抉择等行为范式，探索神经环路并在全脑水平揭示大脑工作的基本原理；
研究员、博士生导师。目前从事的研究方向包括人脑和斑马鱼成像分析、神经网络模型、复杂网络非线性动力学分析等。个人主页：
中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员，博士生导师。研究旨在全脑尺度完整理解脑的工作原理，即大脑如何处理感觉信息并启动行为，包括：每个脑区各自将感觉信息进行加工的环路机制；多个脑区实时地交互影响，整合、绑定生成的信息并最终形成行为输出的神经机制；大脑局部和整体处理信息的基本原理。个人主页：
人工智能与生物医学大数据挖掘，特别是生物医学文本挖掘、蛋白结构与功能、宏基因组、免疫信息学与智慧医疗
1.在海内外高水平大学获得计算机科学、应用数学、生物信息学等相关专业博士毕业，或近期即将获得博士学位；
4.在相关顶会或主流国际期刊以第一作者身份发表学术论文，具有较强的英文读写与交流的能力。
研究员、博士生导师。UniProt国际科学顾问委员会委员、牛津大学出版社Bioinformatics Advances 副主编。主要研究方向为人工智能与生物医学大数据挖掘，特别是生物医学文本挖掘、蛋白功能预测、宏基因组、智慧医疗等。个人主页：
基于多模态脑影像-基因-行为数据和脑网络建模方法，解析大脑的信息处理机制和各种精神疾病发病机制
2.熟悉脑影像/基因影像分析或大尺度脑网络模型，具有神经科学、精神疾病或脑网络建模背景；
请申请者将个人简历、代表性论文全文、研究工作经历和至少两位推荐人的姓名、联系方式发至：
研究员、博士生导师，研究方向为大脑动态信息处理机制、人类智能和精神疾病。在著名国际期刊发表SCI论文90余篇，包括Brain、Molecular Psychiatry等杂志，Google学术引用5000余次。曾应邀在全国复杂网络大会（2018）和全国神经动力学学术会议（2018）做特邀报告，作为参与人获教育部科技进步一等奖一项（2013），曾获香港青年科学家提名奖（2008）。个人主页：
1.建设阿尔茨海默病等脑重大疾病精准医疗纵向队列及多维度数据样本库，基于临床数据、生物样本遗传、蛋白、代谢等多组学数据、影像数据和数字化表型数据分析，明确阿尔茨海默病等脑重大疾病的发病机理，寻找疾病早期预测及诊断新标记，研发早期预警和诊断新技术，建立早期风险预测模型和诊断标准，探索预防和治疗新靶点、新技术和新方法。
2.基于英国UK Biobank、美国ABCD等大规模全维度生物医学数据库，发展跨尺度多模态数据解析的统计建模新方法，从遗传、分子、影像等多角度阐释常见精神疾病的病理机制，定量化揭示疾病发生、发展过程中的生物标识和理论机制，建立能够有效指导临床早期诊断和精准治疗的指标体系和预测模型。
1.生物信息、数学统计、计算机或医学背景，熟练掌握Matlab，R等编程语言，具备基因或神经影像数据分析相关研究经验者优先；
2.至少在相关领域国际期刊发表1篇第一作者论文，具有较强的英文读写与交流的能力；
4.在国内外研究机构近期即将获得博士学位，以及获得博士学位3年内的研究人员，年龄一般为35岁以下。
青年研究员、博士生导师、国家级青年人才、上海启明星人才、复旦大学附属华山医院双聘PI。研究领域为发展影像遗传大数据统计方法及其在神经精神疾病中的应用。以通讯或第一作者（含共同）身份在相关领域期刊发表论文40余篇，包括脑疾病领域旗舰期刊JAMA Psychiatry、Nature Aging、Nature Mental Health等。研究成果被Brain、Neurology等期刊以专门评论文章正面评价。个人主页：
教授、主任医师、博士生导师、教育部青年长江学者、复旦大学附属华山医院神经内科副主任。研究领域为阿尔茨海默病的防诊治研究。以通讯作者（含共同）身份在相关领域期刊发表论著40余篇，包括Nature Human Behaviour、Science Advances、Alzheimer’s & Dementia等。研究成果被N Engl J Med “Journal Watch”、 BMJ、Nat Rev Neurol选为重要医学进展或研究亮点。。个人主页：