设施
Neuroscape位于加利福尼亚大学旧金山分校Mission Bay校园。
神经镜设施总部位于桑德勒神经科学中心，由分析套件， 一种开发工作室， 一种MRI实验室和Neuroscape研究实验室。
桑德勒神经科学中心
2012年，位于Mission Bay校园的237,000平方英尺的研究机构已完成。它拥有约100名主要研究人员和500多名其他研究人员和员工。这是一个家的家UCSF神经病学系，，，，内存和老化中心（MAC）， 这神经退行性疾病研究所（IND），和综合神经科学中心（CIN）。
分析套房
我们的分析套房位于桑德勒神经科学中心的5楼，并作为计算活动的主要地点。它包括三个房间，为我们的核心团队提供20个工作站，以及在现场安全服务器室和现场安全服务器室中的专用机架空间。所有其他资源都可以促进研究和写作（例如，打印机，复印机，电子邮件，传真，在线图书馆目录）。
用于启用CUDA的数据处理的Neuroscape“超级计算机”
- 定制的Microway 2 Intel Xeon E5-2643 Sandy Bridge 3.3 GHz四核CPU，2 Nvidia Quadro 5000 GPU，1 NVIDIA K40 GPU，64 GB DDR3 1600 MHz，512GB Samsung Samsung Samsung SAMSUNG SAMSUNG SATA PRO SATA PRO SATA
工作站计算机
- 6个四核（3.9GHz）Intel Core i7 iMacs with Nvidia geforce GT 750m 1GB GDDR5，16GB 1600MHz DDR3 SDRAM，1TB Fusion Drive
- 4 MacBook Pros具有2.8GHz四核Intel Core i7，16GB 1600MHz DDR3L SDRAM，1TB PCIE基于PCIE的闪存存储，NVIDIA GEFORCE GT 750M 750M 2GB GDDR5 MOMEME
- 3双Quad 2.8GHz Core Duo Intel Mac搭配10GB RAM
- 1 Quad 2.8GHz Core Duo Intel Mac与6GB RAM
- 2 Quad 2.66GHz Core Duo Intel Mac与4GB RAM
- 3 Quad 2.5GHz G5 Powermac，带4GB RAM
- 2 Quad 3.60GHz IntelPentium®Dell和2 GB RAM
- 1双2.24GHz HP Intel Core Duo，带3GB RAM（笔记本电脑）
- 1双Quad 2.0 GHz Core IntelXeon®Dell与16 GB RAM
计算核心
- 计算群集：双核2GHz Xeon Xserve，带有64GB RAM；40TB Xserve Raid;带有另外16个虚拟SGE节点用于并行计算处理
- 数据服务器：带有64GB RAM的双Xeon E5-2620六核2GHz处理器；24盘底盘，带有24 Seagate Enterprise星座4TB磁盘（总计70多个TB存储）和2 2.5英寸SSD
设备
PC1
- CPU：四核i7-4820k，3.7GHz
- RAM：32GB
- 图形：NVIDIA GEFore Titan Black / GTX 1080（很快）
- 数据：1x 256GB SSD
- 数据：2x 2TB HLI
PC2
- CPU：六核I7-4930K 3.4GHz
- RAM：64GB
- 图形：NVIDIA Quadro K6000
- 计算：NVIDIA TESLA K40
- 数据：1x 256GB SSD
- 数据：2x 2TB HLI
PC3
- CPU：六核E5-2630 2.3GHz
- RAM 32GB
- 图形：NVIDIA GEFORCE 780TI / GTX 1080（很快）
- 数据：1x 256GB SSD
- 数据：1x 2TB HLI
监视器
- 霸主2560×1440 @120Hz
无线移动录音和游戏设备
- 20个移动生理学的基峰手表（心率，EDA，皮肤温度和睡眠监测）
- 2用于研究级生理学数据的Empatica E4腕带（HRV，EDA，加速度计，温度）
- 52 iPad mini 3s，Wi-Fi - 128GB
- 50 iPad 2s，Wi-Fi - 32GB
- 12个表面3片和1个表面Pro 3片。
MRI实验室
Neuroscape MRI实验室具有新的3T SIEMENS PRISMA FIT MRI扫描仪，具有64和20通道头部+颈线线圈，以及用于同时多片（SMS）扩散和粗体成像的功能，3D PCASL灌注，SWI，以及高高的SWI，以及高高的灌注，以及高高的灌注能力，以及高高的SWI，以及高高的渗透率，以及高高的散布。分辨率解剖成像。升级包括在所有三个轴上同时添加了一个新的XR 80/200梯度线圈，能够同时使用80 mt/m @ @ 200 T/m/s，从而使通常更快地成像，并显着改善了扩散成像的SNR。具有64个通道头+颈线圈的新型TIM RF系统能够具有最先进的并行采集，例如多播成像，从而使更高的分辨率可以通过最小的人工制品减少时间进行扫描。这些改进使我们能够进行连接级的扩散成像，并在基于回声平面的扫描（例如fMRI）的分辨率方面得到了巨大改进。
MRI实验室具有用于呈现视觉和听觉刺激的硬件和软件，以及在手动反应，眼动，电动皮肤反应，脉搏血氧仪，呼吸，脑电图，脑电图和EKG的扫描仪中记录。
mocap nrl
运动捕获NRL（12'x 24'）主要用于实验，涉及与全身相互作用的沉浸感应环境的整合。
- 85英寸和65英寸等离子体屏幕
- 5.1 Meyer环绕声系统
- Oculus Rift Crescent Bay
- Oculus Rift DK2
- sixSense茎
- HTC Vive
- Akai MPK迷你MIDI键盘
- Xbox 360控制器
- Microsoft Kinect
- 跳跃运动
- myo乐队
- 传票M2和S2
- 可穿戴的生理传感器（例如，移动脑电图和经颅电刺激，电肌活动，心脏功能，呼吸和眼睛跟踪）
生物素nrls
两种声屏蔽的生物素nrl（10'x 12'）主要用于多模式数据收集（应力指标，认知评估，大脑活动，眼动感……）。这些数据通常是评估我们培训研究影响的结果指标。
- BioSemi活跃的两个EEG/ERP采集系统（128-CHANNEL和64-CHANNEL）（http://www.biosemi.com/products.htm）
- 带有Brainsight版本2软件和Polaris Vicra位置传感器（https://www.rogue-research.com）的Rogue Research Research无框立体观念系统
- Magstim快速磁性脉冲发生器，带有一个70mm快速脉冲TMS线圈和一个70mm气冷重复TMS线圈（http://www.magstim.com）
- 两个Neuroelectrics Starstim TCS设备（8频道和32频道）（http://www.neureoelectrics.com）
- 一个Neuroelectrics Enobio EEG（20频道）（http://www.neuroelectrics.com）
- Chattanooga ionto TDCS设备（http://www.caputron.com）
- ASL和TOBII（www.tobii.com）眼睛跟踪系统
- Shimmer GSR（www.shimmersensing.com）和empatica（www.empatica.com）E4和拥抱腕上磨损的生理传感器，用于收集电胚层，心率，皮肤温度，加速度计数据，同时在单位内（Shimmer and E4），以及偏远参与者s’ homes (Embrace
- IMOTIONS生物特征研究平台（IMOTIONS.com）收集同步生物识别数据（EEG，GSR，ECG和眼睛跟踪），以延长刺激呈现。
控制室
具有音频/视觉连接性的相邻的，共同的控制室（10'x 24'）用于指导在所有三个NRL中执行的研究实验。
- 2 Meyersound MPS-488HP
- FSR SPC-20
- Crestron Pro2
- Extron HDMI DA2，HAE 100，SSP环绕声处理器，XTP CrossPoint 1600
- Soundweb伦敦Blu-101
- Meyersound Galileo 616
- 2 Meyersound MPS-488HP
- FSR SPC-20
- Crestron Pro2
- Extron HDMI DA2，HAE 100，SSP环绕声处理器，XTP CrossPoint 1600
- Soundweb伦敦Blu-101
- Meyersound Galileo 616
- 2定制的Quad Quad Core Intel I7-4820K（3.7GHz），带32GB RAM和GTX 1070 / GTX 1080，用于高清图形显示和全身运动捕获
- 4定制的Quad Quad Core Intel I7-4820k（3.7GHz），带有32GB RAM（用于脑电图记录，刺激呈现，眼影和生理监测）
- 2定制的Quad Quad Core Intel Xeon E5-2537（3.5GHz），带32GB RAM和TESLA K20用于CUDA计算
- 2定制构建六核Intel I7-5930K（3.5GHz），使用64GB RAM进行生物传感器计算