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寻求智慧的数据
斌宇的统计策略与高强度计算携手工作，穿透数据风暴。
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加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)的统计学家和数据科学家余斌(Bin Yu)说，要进行发现，并确保数据密集型研究结果的重要性，就需要数据智慧。
她将最好的应用统计学描述为处理大量数据时本质上的“软透镜”，类似于强大的望远镜或精确的基因微阵列。
于2011年参加了伯克利大学的“读心术”项目，研究人员使用一种磁共振成像(MRI)来检测大脑视觉处理区域精确位置的间接神经元放电，然后确定实验对象在电影剪辑中看到的内容的大致轮廓。Yu的团队分析了大量的功能性核磁共振数据，从数千个电影剪辑中找出最可能符合给定体素活动模式的100帧，然后“平均”这些形状，得出受试者所看到的轮廓。Yu说，只有科学、计算和统计的强大联系会使这成为可能。
她说:“在计算神经科学中，衡量信号中有多少变化是很重要的——在这种情况下，这种变化有多少是由于电影，有多少是由于‘噪音’。”
从伯克利的研究
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