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World File Search System认知过程
社论：认知神经科学中的EEG-FMRI应用
同时脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）是一种互补技术，被理想地将其作为与头皮EEG Fifings相关的大脑中精确定位区域的工具。经典方法评估了fMRI的血液氧合变化在时间上与电皮质事件相关，从而从fMRI的高空间分辨率和脑电图的高时间分辨率中获得了优势。EEG-FMRI的应用包括基本认知功能及其动力学的研究，决策，睡眠，静止状态网络，神经反馈，情感重点本地化，尤其是癫痫病。最近的研究说明了脑电图对神经网络定位的价值，以及该技术作为识别涉及不同任务和条件涉及的大脑区域的补充工具的应用正在增加。例如，由于单模块技术并未显示出与反馈刺激有关的区域的完全一致的大脑激活，因此最近的研究采用了EEG-FMRI融合技术来揭示这种情况下的大脑神经活动。该研究主题的目的是扩大EEG-FMRI的应用，并将方法从预处理到事件检测和分析。我们旨在提高对认知过程与静止状态网络之间关系的理解，认知过程的动态以及机器学习方法在脑电图或fMRI数据上的应用以及发现之间的关系。使用EEG-FMRI的认知神经科学中的方法和应用旨在强调用于研究有关认知涉及的心理过程的基本问题的最新实验技术和方法。
自然语言和人工智能
矛盾的是，自然语言只有对其母语人士来说才是自然的。因此，不同国家的母语人士，甚至是专家，最初（60 年前及以后）都相信任何自然语言处理 - 自然语言处理（NLP） - 都是相当简单和可行的事情。实践表明，大量的语言属性几乎不可能形式化。当我们强调研究语言使用中所体现的认知过程的重要性时，所指的正是这些属性。对此，Kibrik 2020:59文章指出：“语言和言语活动代表着无形的认知系统的主要表现之一。每一个智人代表都会不断大量地产生可以作为研究一般认知过程的数据的材料。”从 NLP 角度来看，最重要的认知现象包括语言的一些关键特性，例如多义性、同音异义性、语义的非离散性、类比（Kazakovskaya、Onipenko 2020）、隐含性、推理性、内涵性、模糊性、融合性、内容表达的“非线性”等。因此，在鲍里索夫 2020:47 的文章中对此指出：“意义的阴影”是“两种意义之间的中间”。因此，正如亚历山德罗夫 2020:37 的文章所指出的那样：“人工智能在许多领域无法与人类竞争”，更不用说（机器）翻译了，尽管它已经朝着积极的方向发展，但还远远没有达到无处不在的程度；查看更多详细信息在 Ryabtsev 的文章 2023 中。因此，现代语言学在这方面的研究与识别潜在的认知结构和过程有关
ARGMED-AGENT：通过论证方案解散的解释临床决策推理
摘要 - 在临床推理中使用大型语言模型（LLM）有两个主要障碍。首先，尽管LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出巨大的希望，但它们在复杂的推理和计划中的表现却没有期望。其次，LLM使用不可解释的方法来做出与临床医生的认知过程根本不同的临床决策。这导致用户不信任。在本文中，我们提出了一个称为argdrestents的多代理框架，该框架旨在使基于LLM的代理通过互动来解释临床决策推理。Argmed-通过论证方案进行临床讨论（一种用于建模临床推理中认知过程的推理机制），然后将论证过程构造为对有冲突关系的指示图构建论证过程。最终，使用符号求解器来确定一系列理性和连贯的论点来支持决策。我们构建了一个正式的Argmed代理模型，并为理论保证提供了当前的猜想。Argmed-Agents使LLM可以通过以自定向方式产生推理的解释来模仿临床论证推理的过程。设置实验表明，与其他及时方法相比，Argsments不仅提高了复杂的临床决策推理问题的准确性，而且更重要的是，它为用户提供了提高其信心的决策解释。索引术语 - 临床决策支持，大语言模型，多代理系统，可解释的AI
在主动与不平衡激发/ ... div>中设计分区
摘要 - 海马中的数据存储在巨大的取决于齿状回的有效设计部门。在我们的演示中，结合了有关内嗅皮层，齿状回和海马解剖结构的最新数据以及设计划分中的功能。构建了三层馈送尖峰神经网络。具有简化的突触和分子过程，从啮齿动物的海马中汲取灵感。构建尖峰神经网络，该网络可以区分各种刺激或网络损害带来的激发模式和抑制比率失衡是该项目的目标。这项研究对齿状回神经元背后的分子过程的独特想法提出了对突触和连接的损害的抵抗力，这导致了神经元的不平衡刺激抑制活性。这种简化的分子和细胞推定的基于机制的尖峰神经网络在各种程度的刺激下显示出有效的知识存储，可用于认知机器人。关键字：齿状回，模式分离，不平衡网络，后传播和海马都与内存有关。I.创建尖端人工系统的简介，计算科学家采用了神经科学领域的知识。这项研究的基本问题是缺乏有关脑系统涉及的参数和认知活动的神经生物学的知识。人工智能是啮齿动物的认知过程，包括它们的各种记忆能力，在批评其神经系统的结构以及有关神经元结构及其电特征的介绍信息。工程师创建了智能设备和认知架构，这是由于动物大脑的化学，细胞和网络结构及其认知过程的能力[1，2]。
从...角度探讨第四次工业革命
西方世界经历了三千年的爆炸式发展，借助于零碎的机械技术，如今正走向内爆。在机械时代，我们已将身体延伸到太空。今天，在经历了一个多世纪的电气技术之后，我们已将我们的中枢神经系统本身延伸到全球范围，就我们这个星球而言，空间和时间都已消失。我们正迅速接近人类延伸的最后阶段——意识的技术模拟，届时，创造性的认知过程将集体地、集体地扩展到整个人类社会，就像我们已经通过各种媒介扩展了我们的感官和神经一样。（麦克卢汉，1964：25）。
研究大脑振荡动力学中认知处理的深度
简介：人机交互 (HCI) 可能受益于访问有关用户状态的隐性信息，因为它允许流畅地适应当前情况。作为这项工作的一部分，我们研究了通过利用大脑活动的相应成分来量化大脑对呈现的信息的处理深度的可行性。认知过程产生的神经成分已在事件相关电位 [1] 中考虑过，这里在频谱域中进行研究。长期目标是从正在进行的脑电图 (EEG) 中估计认知处理的瞬时水平，并动态调整相应的 BCI 应用。适用范围从人机交互（如信息搜索）到工业工作场所（例如操作员监控）。
桥接生物学，心理学，化学和哲学领域
Breadth Requirements (take two, or one plus a third depth) Chem 411+Lab Medicinal/Computational Chemistry (must choose Neuroscience-related independent project) Neur 299 Topics in Neuroscience Neur 451/452 Independent Research in Neuroscience (4 total credits required) Neur 318 Clinical Neuroscience (prerequisite: Neur 270) Phil 219 Foundations of Artificial Intelligence Phil 312 Philosophy of the认知科学PSYC 317心理病理学与大脑（先决条件：PSYC 200）PSYC 216感知PSYC 327认知过程（先决条件：PSYC 150和PSYC 211）
AFN国家气候战略的课程
神经科学研究表明，学习是一种物理，生物学，能量依赖性活性。它响应了环境的感觉输入和刺激，触发神经元连接（突触）的变化和神经网络的功能（许多神经元通过突触的互连）。人工神经网络的结构受到人类神经系统的启发。在神经科学家与计算机科学家之间的对话中，这种壁炉式聊天将探讨人类和人工智能创造力的世界。专注于认知过程及其组成部分，包括信息处理，学习，意识和决策，演讲者将探索人类和人工智能学习机制之间的相似之处。