肖卓成（Zhuo-Cheng Xiao）

      肖卓成现任上海纽约大学数学与神经科学的助理教授。加入上海纽约大学前，肖教授是2020-2021年是纽约大学施瓦茨学者，并于2021-2023年在纽约大学库朗数学研究所担任讲师。

      肖教授的的研究主要集中在数学和神经科学领域。他的研究方向为高效和现实的计算皮层模型，以及尖峰网络的数学理论和计算方法。

代表性论著

• Zhang, R; Wang, Z; Wu, T; Cai, Y; Tao, L*; Xiao, Z*; Li Y*. Learning biological neuronal networks with artificial neural networks: neural oscillations. arXiv (2023).

• Wu, T; Cai, Y; Tao, L*; Xiao, Z*. Multiband oscillations emerge from a simple spiking network. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science (2023).

• Xiao, Z; Lin, KK; Young, LS. Efficient models of cortical activity via local dynamic equilibria and coarse-grained interactions. Submitted to PNAS.

• Dong, Y; Li, Y; Xiang, X; Xiao, Z; Hu, J; Li, Y; Li, H; Hu, H. Stress relief as a natural resilience mechanism against depression-like behaviors. Neuron (2023).

• Xiao, Z*; Lin, KK Efficiency of direct and multilevel Monte Carlo for spiking neuron networks. Journal of Computational Neuroscience (2022).

教育背景

• 亚利桑那大学 应用数学博士 
• 北京大学 生物学和数学学士