2017年Neurohackweek：Matlab分时代码与神经科学数据共享研讨

标题中的“matlab分时代码-nhw2017”指向了一个特定的活动——2017年神经黑客周刊（Neurohackweek）的相关材料，而“Nhw2017”很可能是指该活动的缩写。标题暗示了有一段使用Matlab编写的代码与该活动相关联，这可能用于处理和分析神经成像数据。 在描述部分，首先提供了Neurohackweek 2017的详细介绍。这是一场为期5天的研讨会，致力于教授参与者神经成像数据的分析方法，并强调了技能的重要性，如分析数据的共享、透明度和可重复性。这场活动由NIH（美国国家卫生研究院）和Moore基金会支持，这表明其在科学和教育领域的重要性和权威性。 Neurohackweek的目标非常明确：帮助早期研究人员，特别是具有神经成像和/或计算科学背景的人员，掌握相关技术并理解人类神经科学数据。这样的目标强调了教育和实践在数据科学中的重要性，尤其是在生物医学领域。参与者被描述为包括高级研究生、博士后研究人员或其他具有初级博士学位的个体，这表明该活动专注于专业发展和跨学科培训。参加者来自世界各地，这强调了国际科学合作的价值，以及对于科学研究全球视野的重视。 描述中还提到了该活动的选址——华盛顿大学，以及该活动的组织背景——基于在eScience研究所举办的年度研讨会的成功经验。这展示了研讨会如何在现有的教育和研究基础设施之上建设，并受益于社区的协作和知识分享。 “系统开源”这一标签可能意味着Neurohackweek研讨会鼓励或要求使用开源软件进行数据处理和分析。在科学研究特别是数据科学领域，开源软件因其可访问性、灵活性和社区支持而受到青睐。在神经科学和生物信息学中，开源工具如Matlab、Python（及其各种库）和R语言是进行数据分析的常用工具。 最后，“压缩包子文件的文件名称列表”部分提供了指向特定文件或代码库的线索。文件名称“nhw2017-gh-pages”可能指的是在GitHub页面上托管的Neurohackweek 2017相关材料。GitHub作为代码托管平台，广泛用于协作和版本控制，并且由于其开源性质，它鼓励透明度和可访问性。这样的平台允许研究人员共享他们的工作流程、分析脚本和结果，以支持可重现科学的原则。 综上所述，从给出的信息中可以得出，2017年的Neurohackweek是一个旨在教育和培养神经科学数据处理技能的活动，使用了Matlab这样的软件工具，并强调了开源系统的重要性。活动的全球参与性和开放共享的原则展示了现代科学研究在技术、国际交流和协作方面的进步。通过使用GitHub等平台，参与者和社区能够共同促进科学研究的透明度和可重现性，这些正是现代科学社区所倡导的。