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1. 深入探讨实验设计中的被试选择和抽样策略，包括如何根据研究问题确定合适的被试群体（如年龄、性别、健康状况等），以及如何进行有效的抽样以保证样本的代表性和有效性。
2. 详细阐述在复杂实验环境中控制无关变量和潜在干扰因素的高级技巧，例如环境噪音、温度、湿度等物理因素，以及实验者期望效应、被试疲劳等人为因素的控制方法。
3. 关注新兴的神经成像技术，如扩散张量成像（DTI）、磁共振波谱（MRS）等，介绍它们的原理、应用场景以及与传统神经成像技术的结合使用。
4. 深入讲解基于动物模型的认知神经科学实验方法，包括转基因动物模型的构建、手术操作技巧以及行为测试方法，为转化医学研究提供基础。
5. 分析跨物种研究中的方法和挑战，比较人类和动物在认知神经科学实验中的相似性和差异性，以及如何从动物研究结果外推至人类。
6. 介绍神经信息学和大数据分析在认知神经科学中的应用，包括如何管理和整合大规模的神经科学数据，以及利用数据挖掘和深度学习技术发现隐藏的模式和规律。
7. 提供关于实验设备的校准、维护和质量控制的详细指南，确保实验数据的准确性和可重复性。
8. 附上实验研究中的可重复性危机及应对策略，探讨如何通过改进实验方法、数据共享和预注册等方式提高研究的可靠性和可重复性。
9. 推荐相关的国际前沿实验室和研究团队，介绍他们的研究特色和技术创新，为学生提供学术交流和合作的资源。
10. 介绍认知神经科学实验中的伦理争议和新兴问题，如脑机接口技术的伦理挑战、神经增强技术的伦理边界等。
11. 探讨实验结果的可视化和科学传播方法，包括如何将复杂的神经科学数据转化为易于理解和吸引人的图表、动画和科普文章，促进学术成果的广泛传播和公众理解。
12. 分析认知神经科学方法在临床诊断和治疗中的应用进展，如早期疾病诊断的生物标志物开发、神经康复治疗的效果评估等。
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