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打造健康大脑
父母 • 以适合孩子发展的方式教育他们了解周围的世界。 • 鼓励您的孩子发展他们可以做出贡献的特定“事业”（环境、公平和包容、动物等）。 • 树立善良、慷慨和志愿服务的榜样。 • 如果生活在资源更丰富的社区，让他们看到有更多需求的社区。 • 认可和赞扬真诚的善良和慷慨行为。 • 寻找机会帮助您的孩子与来自不同背景的人建立友谊。 • 帮助他们找到来自另一种文化的“笔友”，通过信件或社交媒体进行交流。 • 帮助您的孩子向有需要的人捐赠书籍、玩具或其他物品。 • 支持他们领导一个小型慈善或倡导项目（筹集资金、组织团体等）。 • 如果可以，带孩子去旅行，接触不同的自然和文化环境。 • 以支持的态度面对和处理您的孩子有意或无意地不尊重他人的语言。学校 • 通过社交/情感学习 (SEL) 课程教授亲社会技能（请参阅资源中的 CASEL 指南）。 • 组织和支持慈善项目和活动。 • 教授有关种族主义、社会正义和歧视的知识。 • 为违反规则和伤害他人的学生制定非惩罚性应对和干预措施。 • 支持家庭寻找满足基本需求的社区资源。 • 制定反欺凌计划。 青少年父母 • 讨论时事并倾听他们对社会和政治话题的发展观点。 • 鼓励定期参与社区、宗教和/或倡导团体。 • 如果来自资源更丰富的社区，请让您的青少年接触更需要帮助的社区。 • 考虑在节假日做出特殊贡献（提供免费餐食、向慈善团体赠送礼物等）。 • 支持他们领导一个小型慈善或倡导项目（筹集资金、组织团体等）。
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。
FEE-Structure-Approved-1.pdf - 白沙瓦 BRAINS 研究所
会计与金融学士（ICAP/CAF 合格） 4 8 10,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 490,000
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。
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。
建造机器人大脑的建议
摘要：现代神经网络已在机器人技术方面取得了重大进展，但是这些算法对时间离散化有了隐含的假设。在本文档中，我们认为，通过设计在连续时间和状态中存在的学习算法，并且后来仅将传统计算模型实施算法离散或直接映射到Analog硬件上，可以获得尤其是在机器人技术中获得的好处。我们调查了支持这种方法的四个论证：连续表示为机器人系统提供了统一的功能理论；该算法以温度连续的形式证明了任何时间属性。我们可以利用时间稀疏性来影响传统和模拟硬件的能量效率；这些算法反映了在生物体中进化的智力的实例。此外，我们提出了从继续表示的学习算法。最后，我们讨论了这种方法的机器人先例，并以在机器人系统中使用连续表示的含义得出结论。
Fee-Structure.pdf - 白沙瓦 BRAINS 研究所
会计与金融学士（ICAP/CAF 合格） 4 8 15,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 60,000 495,000
秀丽隐杆线虫男性和...比较小鼠和人的大脑
不清楚。另一种策略是探索小鼠脑和人脑之间的相似性（Szegedi等，2020）。在单个神经元类型及其连接水平上，大脑由重复的构件组成，称为电路基序，这些基序包含互连兴奋性和抑制性神经元的组合。在自闭症和癫痫的小鼠模型中进行了许多研究，发现这些疾病与大脑的激发和抑制之间缺乏平衡有关（Nelson和Valakh，2015年）。在小鼠中已经对抑制性神经元的两种关键类型进行了很好的研究：白蛋白（PVALB）细胞，它们会迅速相关地靶向神经元，而生长抑制素（SST）细胞，这些细胞需要更长的时间（图1B; Blackman等，2013）。再说一次，这只是在小鼠中，还是在人类中也发现了具有PVALB或SST细胞的基序？现在，在Elife，Mean-Hwan Kim及其同事（总部位于艾伦脑科学研究所，华盛顿大学和瑞典神经科学研究所），报告说，人类和小鼠的抑制性电路主题非常相似（Kim等，2023）。建立了他们使用高通量转录组分析的最新工作（Bakken等，2021），研究人员比较了小鼠和人类皮质的细胞转录组。这揭示了超过70个基因，这些基因富含PVALB和SST细胞。这些基因中的许多基因与神经元之间的连接有关，这表明它们确定了这两种细胞类型的突触的特性。看到的类似细胞类型特异性遗传学
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。