交流：主要是了解人家在做什么对什么感兴趣，和让人家知道你在做什么对什么感兴趣，然后你觉得未来可以做什么有价值的事情。

1.老师做的方向里面有包含利用人工智能这一块的知识，我觉得我是可以做的，机理这一块的东西我不是很熟悉。
2.我的技术栈可以通过我的简历或者我的博客了解到，主要偏计算机科学与科技这一块。
3.未来我觉得...

PS:关于老师您在官网发布的实验室部分研究方向，我有以下浅浅的思考:
（1）针对生物运动识别、社会认知、意图理解等任务，临床病人是否与常人存在行为反应、眼动轨迹、生理信号反应、及大脑神经网络活动上的不同；临床病人群体内部是否存在个体差异，以及这些个体差异如何与临床症状相关联。//第一条，我个人认为可以结合LLM（大语言模型）与LangChain来连接一些先验知识模型（比如脑电识别、行为反应）与本地知识库来进行尝试解决，就生物运动识别而言在我的局限认知里可以用基于图像或视频等信息行为建模，社会认知、意图理解可以使用基于NLP技术来进行辅助解析，等等。大脑神经网络活动更具我有限的认识可以通过信号处理、AI等技术对EEG脑电信号进行处理，解析。我一直有关注和追踪复现CV与NLP领域的最新工作，我觉得AI既能辅助临床心理学与认知神经研究，同时心理学与认知神经和脑科学本身可以提供底层概念对模型进行优化。

补充：行为反应可以用关键点识别，或者微表情识别等方法。
（2）在纵向追踪的时间层面上，是否存在神经信号、环境因素、行为信号等，可以预测焦虑症状的发生和发展。//第二条，如果数据本身是时间序列相关，正好很符合我一直做的时间序列预测相关领域或时空序列预测领域。利用历史数据对未来趋势做预测。目前我在该方向撰写论文SCI1区两篇（在投，今年5月中旬）
（3）基于多维数据维度，是否可以依赖个体差异，实现最优治疗方法的匹配，以及构建个性化治疗方案。//同（1），可以构建多模态模型处理多维多模态数据，也可以利用LLM的推理能力进行推理判断是否可以依赖个体差异，实现最优治疗方法的。个性化治疗方法也可以借助LLM的推理能力和其他模型库的诊断能力与本地知识库，通过Langchain结合，构成一套系统完成作业。

个人官方介绍

 彭玉佳课题组聚焦于临床心理学的基础研究，同时涉及认知神经和人工智能的交叉研究。课题组致力于探究焦虑症和抑郁症的心理与神经机制以及治疗方法。实验方法包含人类心理物理学实验、核磁共振成像及脑电、眼动记录及其他生物信号记录、计算建模和机器学习等。具体研究问题包括但不限于：

（1）针对生物运动识别、社会认知、意图理解等任务，临床病人是否与常人存在行为反应、眼动轨迹、生理信号反应、及大脑神经网络活动上的不同；临床病人群体内部是否存在个体差异，以及这些个体差异如何与临床症状相关联。

（2）在纵向追踪的时间层面上，是否存在神经信号、环境因素、行为信号等，可以预测焦虑症状的发生和发展。

（3）基于多维数据维度，是否可以依赖个体差异，实现最优治疗方法的匹配，以及构建个性化治疗方案。

其他学习资料：

2023北京智源大会-基于认知神经科学的大模型论坛_哔哩哔哩_bilibili