现代脑科学与教育

脑科学的不断进步,使其在教育中的应用经历了四个阶段.现代脑科学研究中的基础神经 生物学和脑的高级功能两个不同研究层面对教育实践都有重要的启示,其中对神经突触的增长模 型、突触的可塑性、阶段性、经验与环境对脑发展的影响和学习与记忆、多元智力理论及情绪的脑机 制研究的不断发展,对教育的可行性、必要性和适时性给予了新的启示.     

面向高性能计算平台的脑科学仿真技术研究

近年来,脑科学研究成为了热点研究领域,欧盟"人脑计划"、美国"尖端创新神经技术脑研究计划"、日本脑计划的相继提出标志着脑科学研究进入了研究高峰期.高性能计算机经过数十年的发展,计算性能的提升日新月异,应用的范围越来越广.本文结合当下脑科学研究热点生物神经网络以及高性能计算平台TH-1A(天河一号)的计算优势,在TH-1A上部署了神经网络模拟软件NEST,对用NEST构建的神经网络进行了内存占用和可扩展性分析,测试了单计算节点最大仿真规模,发现了NEST软件自身的一些瓶颈,并提出了改进的想法,进而实现了对大规模生物神经网络面向高性能计算平台的仿真研究工作.     

听科学家讲述脑科学的故事

 什么是世界上最复杂的东西,什么系统不到1.5 kg重里面的"元件"却堪比宇宙中繁星一样多,什么机器里每个"元件"要与成千上万其他"元件"发生联系,它就是人类的大脑。人类千百年来苦苦追寻的心智就来源于大脑,对大脑的开发已经成为当今科学界的重要使命。脑科学研究综合了神经科学、计算机科学、生物科学、心理学等众多学科的专家,它的开发对于促进人类心灵和社会的发展都具有重大意义。正如美国诺贝尔奖得主艾德尔曼(G. M. Edelman)认为的:"脑科学的知识将奠定即将到来的新时代的基础,这些知识使我们可以医治大量疾病,建造仿照脑功能的机器,对我们自己的本质和我们如何认识世界都会有更深刻的理解"。欧美发达国家也认识到了脑科学对人类发展的重要性,美国宣布20世纪最后10年为"脑的10年",欧共体宣布了"10年脑计划",日本也制定了20年的"脑时代"计划,中国科学家也通过各种渠道成立了脑科学实验室并开展相关研究。脑科学已经成为21世纪科学研究的前沿,成为世界各国科学研究的重要领域。     

基于EEG数值计算的头部MRI图像处理

现在,对于脑科学的研究,无论是从微观还是宏观层次,脑成像都是其有力的工具.脑成像不仅是指大脑解剖结构成像,更重要的是脑功能成像,即结合图像来分析脑的功能活动(生理、病理、感知或认知的),从而揭示脑功能的奥秘.在过去的十几年中,对脑活动非损伤宏观成像技术取得了很大的发     

媒体纵览

<正>中国科学报"中国脑计划"酝酿启动3月14~15日,在复旦大学举办的东方科技论坛上,中科院院士、复旦大学脑科学研究院教授杨雄里称,"中国脑计划"已获国务院批示,并被列为"事关我国未来发展的重大科技项目"之一,将从认识脑、保护脑和模拟脑三个方向全面启动。这一研究,将为研发类脑人工智能软件系统、类脑芯片、类脑机器人     

报刊招聘新闻

复旦大学脑科学研究院面向国内外高等院校和研究院所招聘神经科学学科全职课题组长(PI)。基本要求为:高级(Senior)PI,具有博士学位,有独立从事脑科学领域国际前沿研究的能力,有独立领导课题组经历者将优先考虑;在脑科学研究领域取得较系统、突出的研究成果,在研究院工作时     

人工智能提“智”难离类脑研究

正近日,以"类脑计算与人工智能"为主题的香山科学会议在香港科技大学召开,来自脑科学、神经科学以及人工智能方向的30多位与会专家,讨论了如何将人工智能和脑计算相互融合、相互促进,实现从脑启发到通用人工智能的演进。     

人脑信息处理和类脑智能研究进展

脑科学被视为理解宇宙、自然与人类关系的“终极疆域”，人类从未停止对人脑的探索以及对其运行机制的模仿。过去几个世纪，人类对人脑的解剖构造和人脑各部分的独特功能有了一定的认识，但对人脑的信息处理机制、智能的形成等问题还需要持续深入探索。同时，借鉴人脑的信息处理方式开展类脑智能研究，对扩展与应用人类智能具有重要作用，是人工智能的下一个发展目标。从人工智能技术视角提出了大数据驱动的人脑信息处理机制、多脑区协同的人类智能形成机制、多标志物联动的脑疾病发展机理、多模态融合的类脑深度计算机理等关键科学问题，并建议从多学科交叉融合、产学研合作促进、国际化交流共享、战略性规划部署及科研型人才培养等方面加强脑科学及类脑智能研究。     

脑功能磁共振成像研究及应用展望

功能性核磁共振成像 (fMRI)技术可以显示大脑各个区域内静脉毛细血管中血液氧合状态所起的磁共振信号的微小变化 .fMRI作为无损和动态的探测技术 ,已日益成为观察大脑活动 ,进而揭示脑和思维关系的一种重要方法 .本文对功能磁共振成像的生物物理机制作了简要的描述 .然后分别介绍了脑高级功能磁共振成像研究过程中的实验设计、数据处理等环节 .最后给予了脑高级功能磁共振成像研究的最新进展和应用展望 .     

神经网络研究趋势展望

分析了神经网络研究中存在的几个问题,从神经网络应用研究、实现技术研究和理论研究3个方面讨论了未来的研究方向.提出一种基于高级中枢神经系统体系结构的拟脑方案,介绍了构建"多中枢自协调拟脑智能系统"的研究思路,分析了该系统的主要特色和实现的技术难点.     

脑科学发展态势及技术预见

 脑科学研究是当前国际科技前沿的热点领域,孕育众多颠覆性技术。在21世纪第2个10年,脑研究领域迎来“第二次浪潮”。本文梳理了对全球神经科学和类脑智能的发展趋势、重大科技突破与战略布局,分析了中国在该领域面临的机遇和问题,提出了神经科学和类脑智能技术预见和战略路线图的必要性和紧迫性,介绍了当前国内外开展的脑科学技术预见相关工作。     

全脑型体育教学训练法的实验研究

在分析现代教学训练法的现状及发展趋势的基础上,依据系统科学理论、全脑教育理论和体育运动科学理论等,对“全脑型体育教学训练法”确立的科学基础进行了探析,在此基础上,初步确立了这一教学训练法的新体系,用以取代传统的“左脑型教学训练法”,本课题对这一教学训练效果进行了实验研究,取得了初步的成效．实验结果证明：这一新的教学训练方法,对开发学生的运动潜能、智力潜能和创造力潜能,起到了较明显的促进作用．对进一步改革和完善现行的体育教学训练体系具有一定的参考价值．     

信息时代科技编辑智能系统优化控制

在分析科技编辑智能因素的基础上 ,讨论了科技编辑智能系统的构成、特点及其优化控制 ,指出该系统是可调整的、与人们的后天努力直接相关的开放系统 ,科技编辑应根据方法论的原则自觉调整、优化自己的智能系统     

Internet动力学初探

复杂性科学研究被誉为“21世纪的科学”,以研究复杂系统为使命,在国内外正引起多个学科的越来越多的关注。国内学者提出的开放的复杂巨系统理论强调分析具体复杂巨系统动力学特性的重要性。文中从复杂性科学出发,从系统动力学的角度,探讨Internet的动力学特性：系统结构、组织机制、开放性、演化性等,以及Web的冲浪规律。     

宇宙智能、人类智能、人工智能

在半个世纪内先后出现的“认知模拟”、“人机合一”都不是真正的“人工智能”正确的指导方针。宇宙具有按一定的逻辑结构、逻辑规律由已有事件向新事件必然过渡的逻辑运演机制,这便是“宇宙智能”,人认识后便是从已知进入新知。这客观的必然过渡就是客观的“制约关系”。人类、机器按各自能实现的方式去摹写、模拟宇宙智能,便分别是“人类智能”、“人工智能”。人工智能的基础装置是基于制约逻辑的内涵智能机,其硬件的核心元件是模拟客观的制约关系的“制约门”。希望由中国人首先研制出第一代内涵智能机。     

基于群智能的信息认知机制研究

群智能计算是个体认知行为和群体认知规律抽象出的一种非传统的计算智能技术。本文论述群智能计算中的信息认知机制,以及如何利用认知科学的相关研究来探索群智能计算方法。其中主要包括群智能计算中个体和群体的信息利用和分享机制,以及在不同环境的认知过程中的信息利用机制;群智能计算中不同结构和模式的记忆与认知科学中长时记忆、短时记忆、记忆结构和记忆遗忘模型的关系,以及认知记忆机制与环境的对应关系;在不同环境或变化环境下,群智能计算各种自适应策略与社会学习理论中的直接学习和观察学习之间的关系,长期记忆与短期记忆之间在环境变化下的调整机制的关系。相关的研究将促进群智能理论和认知科学的进一步融合发展。     

基于人工智能的单片机软硬件仿真系统

将人工智能与仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立了单片机硬件配置专家系统，提出了较为完整的知识表示法和推理策略。通过知识库和推理规则实现了对单片机系统仿真硬件描述电路的合理配置，并建立了基于人工智能诊断方法以及专家经验的故障诊断专家系统。实践表明，该系统设计简单、功能完整，建立的基于数据库的故障专家系统，提高了纠错能力。     

从物理智能到微波视觉

 近10年来,人工智能技术得到了科技与工业界的极大的重视,预示着人类文明将进入智能时代。但是,作为智能时代基础的“智能科学”还远未成型。本文从电磁物理信息感知技术的独特视角,讨论智能科学如何发展的一些见解,指出人类智能与外在世界互为对偶问题、相互不可分割的根本属性,因此按人工智能所应对的对象及关联学科分为数学、物理、心理、意识4个阶段。其中第1阶段解决智能形成的通用学习算法的数学理论,第2阶段发展应对物理世界的物理智能。以此为基础,第3阶段发展应对智能涉及社会群体的高阶智能,第4阶段研究自由意识的本质和人工智能能否形成意识的超智能问题。结合笔者电磁信息感知专业领域,提出向物理智能发展的微波视觉新概念、相关内涵以及关键技术的建议,以笔者团队在这一方向的前期工作为例,讨论了以物理智能为基础的智能科学的研究与发展。     

Development Expert System

The expert system is a high-level technology.It is a sub-field of artificial intelligence.We demonstrated the character and software evaluation,carrying out an initial study of expert system.A good development expert system was developed.