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神经活动中意识和生物行为的出现代表了神经科学中最深刻，最具挑战性的问题之一（Bullmore和Sporns，2009； Latora等，2017）。作为理解大脑功能的基石，它还具有推进精神障碍诊断和治疗以及开发受脑启发的人工通用智力的变革潜力。大脑由具有多种形态和功能的非凡神经元组成，形成了复杂的结构和功能连接的迷宫（Yuan等，2019）。对基础认知功能的神经回路原则解密，仍然是一项巨大的科学挑战。到目前为止，广泛的效果已致力于揭示神经活动如何策划意识的出现和控制行为，以及大脑的结构结构如何支持其非凡的复杂性 - 从大脑区域到单个神经元和突触的范围。内侧前额叶皮层（MPFC）在涉及工作记忆（例如计划和决策）的行为中起着至关重要的作用，但是其神经过程的复杂性仍然很困难，无法通过当前的实验设计来捕获。使用啮齿动物和灵长类动物模型，尤其是在T迷宫任务中的研究，强调了现有方法的统计局限性，包括无法完全利用神经元尖峰序列和局部领域电位（LFP）（LFP），以理解神经同步及其行为相关性。与进化的较旧的视觉皮层不同，这是由于空间组织和健壮的电信号所带来的好处，MPFC缺乏这种空间规律性，导致信号较弱，并且需要具有限制在规模上的侵入性和高度敏感的电生理技术。最近的进步，例如使用动态时间扭曲，捕获神经同步的潜力，这是MPFC功能的关键特征，但受到当前数据集和工具的不足的约束。未来的进步将需要更大的高分辨率数据集，创新的实验方法以及计算建模的跨学科整合，以应对这些挑战并促进我们对MPFC如何支持复杂的认知和行为过程的理解。
脑科学与人工智能的深刻整合
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