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大脑，思想和机器中的语言
长期以来一直认为只有人类才能产生和理解语言。，但现在，人造语言模型（LMS）首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了新的购买LMS在大脑中如何实现语言的问题。我们讨论为什么先验，LMS可能会与人类语言系统共享相似之处。然后，我们总结证据表明，LMS代表语言信息与人类的语言信息相似，以使相对准确的大脑编码和在语言处理过程中进行编码。最后，我们检查了哪些LM属性（您的架构，任务性能或培训）对于捕获人类对语言的神经反应至关重要，并审查了LMS的研究，例如在计算机模型生物体中，用于测试有关语言的假设。这些正在进行的调查使我们更加接近理解我们理解句子并用语言表达思想的能力的代表和过程。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
何时在婴儿的大脑中出现视觉类别表示？ 1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年6月14日。 https://doi.org/10.1101/2023.05.11.539934 doi：Biorxiv Preprint
千脑项目
1概述3 1.1千脑项目的目标。。。。。。。。。。。。。。5个长期目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5个短期目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2开放语句。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.1文档结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.2具有挑战性的先入之见。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.3系统的功能。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.1三个核心组件。。。。。。。。。。。。。。。。。11个传感器模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11学习模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13通用通信协议。。。。。。。。。。。16 1.3.2更多详细信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17在不同的空间量表（层次结构）上学习：。。。。17在不同时间尺度上学习。。。。。。。。。。。。17投票/共识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18电动机输入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18电动机输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19个亚皮质运动区域。。。。。。。。。。。。。。。。19个预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.3.3将其放在一起。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.3.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
赋予我们低瓦特的大脑 - 跨文化学习
Bio：Steven R. Van Hook（Kip Roffo）是跨文化关系的研究员，在美国和国外的加利福尼亚大学和其他大学的跨文化传播课程和国际营销课程。他曾是莫斯科的社会工作者，报纸专栏作家，电视节目主持人，电视新闻主播和电视局负责人。他拥有专门从事跨文化教育的博士学位，并在包括联合国教科文组织的前景和国际教育研究杂志等学术期刊上发表了研究。
挑选大脑：神经科学工具在哪里以及如何增强营销研究
使用神经科学工具来研究消费者行为和在营销中的决策过程，提高了我们对与营销相关行为相关的认知，神经元和情感机制的理解。但是，在消费者神经科学研究中使用的有关神经科学工具的知识已分散。在本文中，我们介绍了文献综述的结果，该综述旨在概述可用的消费者神经科学工具，并根据其特征对其进行分类。我们在消费者神经科学领域总共分析了219个全文。我们的发现表明，消费者神经科学研究中目前有七个工具。尤其是脑电图（EEG）和眼睛跟踪（ET）是该领域中最常用的工具。我们还发现，消费者神经科学工具用于研究不同营销领域的消费者偏好和行为，例如广告，品牌，在线体验，定价，产品开发和产品体验。最后，我们确定了两个现成的平台，即具有仿真和圣杯，可以帮助同时整合不同消费者神经科学工具的测量。在公共平台上测量大脑活动和生理反应可以通过（1）减少实验的时间和成本，以及（2）将认知和情感方面与神经元过程联系起来。总体而言，本文在为未来的研究和消费者神经科学领域的业务应用程序设置指示方面提供了相关意见。我们希望这项研究能为研究人员和从业人员提供帮助，以确定可用的，无创和有用的工具来研究消费者行为。
包围和波尔兹曼大脑
根据宇宙学家们认真对待的一些理论（称之为“大宇宙学”），宇宙在时空上如此之大，以至于几乎任何有限的物质结构都会重复形成，这仅仅是由于随机波动。玻尔兹曼大脑（缩写：“BB”）就是这样一种随机形成的具有意识的结构（至少在短时间内）。如果大宇宙学是正确的，那么 BB 数量众多且多种多样，以至于处于你的主观状态（处于相同的现象状态并拥有与你相同的明显记忆）的绝大多数实体都是 BB，而不是人类。这似乎意味着你应该对自己是 BB 有很强的信心——与你对大宇宙学是正确的信心差不多。但是，对自己是随机形成的物质结构有很强的信心似乎也很疯狂。这就是玻尔兹曼大脑的问题。我的计划是评估不稳定性和自我破坏的考虑是否以及如何帮助我们解决这个问题。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
2D芯片与3D大脑Kwabena Boahen
摘要：人工智能（AI）现在通过每两个月执行两倍的乘法来进步，但是半导体行业瓷砖每两年一次的乘数两倍。此外，从平式乘数铺平的回报在两个维度（2D）中越来越密集，因为信号必须相对越来越远。尽管可以通过将乘数堆叠以在三个维度（3D）中处理知识来缩短旅行，但这种溶液急性地降低了可用的表面积以散发热量。我最近对生物学大脑的计算和通信基本单位的重新概念消除了这种3D热障碍。电流AI使用点产品来模拟突触加权。这个六个十年的突触中心概念认为，整个树突的大脑权重输入以检测一种空间激活模式。树突中心的概念认为，脑命令沿着短的树突进行精心评估，以检测尖峰的时空模式。我的小组现在已经意识到了通过一系列铁电晶体管对学习大脑的树突为中心的概念。从突触中心移动到树突为中心的学习将使AI不与云中的兆瓦进行奔跑，而是用手机上的瓦特运行。