李尚阳

博士后

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个人简介：
2019年本科毕业于北京师范大学物理系，2024年博士毕业于北京大学前沿交叉学科研究院。研究方向为计算神经科学和机器学习，一方面关注通过计算建模的方式回答大脑信息处理原理和解析神经疾病机制；另一方面关注机器学习算法研究，重点聚焦于大模型相关技术和模型研究，结合神经医学领域特点研发神经医学大模型。发表多篇学术论文并担任神经科学领域期刊和机器学习国际会议审稿人。

研究方向： 

计算神经科学与机器学习

代表性论文：

[1] Spindle oscillation emerges at the critical state of the electrically coupled network in thalamic reticular nucleus (Shangyang Li, Chaoming Wang and Si Wu) (Cell Reports 2024)

[2] Graph Adversarial Contrastive Learning (Jiayan Guo*, Shangyang Li*, Yue Zhao and Yan Zhang) （DASFAA 2022，共同第一作者兼通讯作者，CCF-B）

[3] An Information Theoretic Perspective for Heterogeneous Subgraph Federated Learning (Jiayan Guo*, Shangyang Li* and Yan Zhang) （DASFAA 2023，共同第一作者兼独立通讯作者，CCF-B）

[4] BrainPy, a flexible, integrative, efficient, and extensible framework for general-purpose brain dynamics programming（Chaoming Wang, Tianqiu Zhang, Xiaoyu Chen, Sichao He, Shangyang Li and Si Wu) (eLife 2024)

[5] BrainPy: a differentiable brain simulator bridging brain simulation and brain-inspired computing （Chaoming Wang, Tianqiu Zhang, Hongyaoxing Gu, Sichao He, Shangyang Li and Si Wu) (ICLR 2024)