夏骁凯，华南师范大学心理学博士，统计之都成员。主攻认知计算神经学方向，研究领域为刺激反应联结学习与认知控制的计算神经机制，借助贝叶斯网络等算法探讨人类的认知行为现象。相关学术论文发表于NeuroImage等期刊，并出版译著《计算神经科学和认知建模》，参与开源脑电数据分析软件MNE的开发。曾在国内多所高校开展面向社会科学领域的数据科学培训，擅长使用机器学习算法和高性能计算技术解决相关领域的研究问题。本科毕业于山西中医药大学，具有医学临床工作经验。