神经信息学与计算神经科学

神经信息学与计算神经科学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:浙江科技出版社
作者:唐孝威
出品人:
页数:386
译者:
出版时间:2012-5-1
价格:98.00元
装帧:精装
isbn号码:9787534144998
丛书系列:
图书标签:
  • 神经科学
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具体描述

神经信息学与计算神经科学(精)》编著者唐孝威。

本书以介绍当今神经信息学与计算神经科学的前沿为目的,以“神经信息学与计算神经科学的前沿问题”第367次香山科学会议内容为基础,由国内外生物、数学、物理、计算机、电子、通信与自动控制等学科领域的40多位专家共同撰写。希望通过本书的出版,推动我国在这个领域的研究。本书也可以作为其他研究方向的学者、研究生等进入这个领域的参考书。

好的,这是一本名为《信息科学与生物计算前沿进展》的图书简介。 --- 图书名称:信息科学与生物计算前沿进展 作者: [此处可填写多位知名学者的名字,例如:李明,张伟,王芳 等] 出版社: [此处可填写一家权威的学术出版社名称] 出版日期: [例如:2024年10月] --- 图书简介 《信息科学与生物计算前沿进展》 汇集了当前信息科学、计算理论与生命科学交叉领域的最新研究成果与未来发展趋势。本书旨在为跨学科研究人员、高级本科生及研究生提供一个全面而深入的视角,探讨如何利用信息论、计算模型和复杂系统理论来解析生物系统的复杂性,并推动生物技术和计算科学的创新。 本书内容横跨多个关键领域,重点关注了大数据、人工智能在生物医学中的应用,以及对生命现象进行信息学描述的理论框架构建。全书结构严谨,内容深入浅出,力求在展示前沿技术的同时,探讨其背后的基本原理与潜在挑战。 第一部分:计算生物学的理论基石 本部分深入探讨了支撑现代计算生物学的核心理论框架。首先,信息论在生物系统中的应用 被详细阐述。这包括如何量化基因调控网络中的信息熵、信息传输效率以及复杂性指标。我们探讨了Shannon信息论如何被扩展以适应生物噪声和不确定性环境,以及互信息(Mutual Information)在识别基因间相互作用中的关键作用。 接着,复杂系统与动力学建模 构成了计算生物学的另一重要支柱。本节详细介绍了利用非线性动力学、随机过程理论来描述细胞信号转导、代谢网络稳态维持的数学模型。特别关注了基于代理的模型(Agent-Based Modeling, ABM)在模拟细胞群体行为和组织发育过程中的优势与局限性。我们不仅展示了经典的Lotka-Volterra模型或逻辑微分方程的现代应用,还探讨了如何利用网络科学的视角(如小世界网络、无标度网络)来理解生物网络的鲁棒性与脆弱性。 第二部分:大数据驱动的生命组学分析 随着高通量测序和组学技术的爆发式发展,如何高效、精准地处理和解释海量生物数据成为核心挑战。本部分聚焦于新一代基因组学与转录组学的计算方法。 在基因组学方面,重点涵盖了从头组装算法的优化与变异检测的精度提升。我们详细分析了长读长测序数据(如PacBio和Oxford Nanopore)的校正、比对以及结构变异(Structural Variations, SVs)的识别策略。对于转录组学,除了标准的差异表达分析,本书深入探讨了单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的高维特征提取与降维技术。我们比较了如t-SNE、UMAP等可视化方法,并探讨了基于图嵌入(Graph Embedding)的细胞亚群鉴定新范式。 此外,本部分还辟出专章讨论表观遗传学数据的计算整合。包括ChIP-seq、ATAC-seq等数据的峰值识别、功能注释以及跨模态数据(如DNA甲基化与基因表达)的整合分析方法,旨在揭示基因调控的更深层次机制。 第三部分:人工智能与生物计算的交汇 本部分是全书最具前瞻性的部分,探讨了深度学习、强化学习等先进人工智能技术在解决生物学难题中的突破性进展。 深度学习在蛋白质结构预测与功能预测中的应用 占据了重要篇幅。从早期的卷积神经网络(CNN)到如今的Transformer架构,本书系统梳理了用于蛋白质序列、结构和相互作用预测的最新模型。特别是针对新型蛋白质家族和复杂多聚体结构的预测挑战,我们分析了利用图神经网络(GNN)来建模原子间关系的前沿探索。 计算药物发现与个性化医疗 领域,本书详细介绍了如何利用生成式模型(如VAE、GANs)设计新型分子骨架,以及如何运用深度强化学习(DRL)优化分子筛选过程。在临床数据分析层面,探讨了如何结合电子健康记录(EHR)和影像数据,构建可解释性的人工智能模型(XAI) 来辅助疾病诊断和预后判断,同时强调了模型可信度与公平性的重要性。 第四部分:神经计算与认知建模的融合 虽然本书不直接聚焦于神经信息学,但本部分探讨了与计算认知科学和类脑计算密切相关的领域,展示了信息处理的生物学启发。 我们审视了脉冲神经网络(SNNs) 作为第三代神经网络的潜力,以及它们在低功耗、事件驱动计算中的优势。此外,本书还讨论了认知架构的计算模拟,即如何利用信息处理的原则来构建能够解释人类记忆、决策和学习机制的计算模型。这部分内容强调了从大脑的微观结构(如突触可塑性)到宏观功能(如信息编码)之间的理论桥梁。 总结与展望 《信息科学与生物计算前沿进展》不仅是一本技术手册,更是一份思想指南。它清晰地勾勒了信息科学如何重塑我们理解生命的方式,以及生物学如何反过来启发下一代计算范式的演进。本书对每一个领域的介绍都力求保持理论深度与实践广度的平衡,并对未来几年可能出现的研究热点和技术瓶颈进行了审慎的分析与预测,为渴望在这一高速发展领域做出贡献的研究者提供了宝贵的参考资源。 ---

作者简介

目录信息

第一章 计算神经科学的发展
1.1 计算神经科学的发展现状
1.1.1 计算神经科学的广泛影响
1.1.2 计算神经科学的迅猛发展
1.1.3 计算神经科学的应用方向
1.2 有关计算神经科学的思考
1.2.1 神经计算的基本单元
1.2.2 计算神经科学研究中的还原论观点和动力学观点
1.2.3 “人工脑”的研究
1.3 意识研究的理论和实验进展
l.3.1 意识研究的部分理论框架
1.3.2 意识研究的实验进展
第二章 神经信息处理的模型与应用
2.1 神经信息的定量化研究与S空间编码
2.1.1 稳定性和定量化分析
2.1.2 s空间的引入
2.1.3 对于“简并”的解释
2.1.4 用s空间理论分析人工智能
2.2 大脑皮层的背景活动
2.2.1 Hilhen方法与电影画面假说
2.2.2 静息态脑皮层的背景活动
2.3 混沌边缘的神经元网络
2.3.1 神经系统与动力学
2.3.2 混沌边缘的神经元网络
2.4 神经网络上的雪崩和功能连结组
2.4.1 静息态
2.4.2 神经雪崩
2.4.3 脑神经系统处在混沌边缘
2.4.4 脑功能连结组
2.5 网络科学与大脑
2.5.1 网络科学及国内外发展概况
2.5.2 探索大脑“运转”奥秘之路
2.5.3 大脑网络的构建方法和描述方式
2.5.4 大脑皮层功能网络的研究进展
第三章 计算方法在神经科学中的应用
3.1 精神分裂症的计算神经模型
3.1.1 精神分裂症简介
3.1.2 维纳控制论对精神分裂症机制的推测
3.1.3 精神分裂症的计算神经科学模型介绍
3.1.4 对精神分裂症计算模型的思考
3.2 神经信息流的耦合强度与方向
3.2.1 网络流
3.2.2 计算信息流方向的各种算法简介
3.2.3 大鼠海马区信息流研究简介
3.3 多通道神经元信号分析的基本方法
3.3.1 神经元电信号的记录
3.3.2 多通道神经元信号分析方法
3.3.3 多通道神经元信号分析方法的选取、比较及研究展望
3.4 脑电研究的几个新方向
3.4.1 稀疏性与脑电逆问题
3.4.2 脑电的零参考技术与脑网络研究
3.4.3 脑电与功能性磁共振成像结合的新技术
3.4.4 基于脑电的脑机交互
3.5 人脑分类决策的神经机制
3.5.1 fMRI信号的多维数据分析
3.5.2 分类决策的神经机制
3.5.3 分类规则的神经表征
3.5.4 简单形状类别神经信号的区分性
3.5.5 通过学习改变分类决策的规则
第四章 神经动力学及突触可塑性
4.1 神经元的兴奋动力学性质及其可塑性和调节
4.1.1 自动兴奋神经元的兴奋动力学
4.1.2 静息神经元在刺激作用下表现出的兴奋性类型
4.1.3 在动力学神经元网络中引入节点兴奋性的调节和可塑性
4.2 Hebbian突触修饰:学习和记忆的突触模型
4.2.1 长时程突触可塑性的发现和特性
4.2.2 计算神经科学中的“Hebbian突触学习”规则的描述和应用
4.2.3 长时程突触可塑性研究的基本问题及主要实验进展
4.3 离子通道小尺寸团簇的随机动力学和熵效应
4.3.1 钠离子通道团簇模型
4.3.2 大团簇极限动力学
4.3.3 小团簇自发动作电位发放频率
4.3.4 熵密度调制的自发放电频率
4.3.5 熵密度调制的弱周期信号编码能力
第五章感觉神经信息处理
5.1 初级视皮层动力学
5.1.1 v1的基本特性
5.1.2 vl的大尺度计算模型
5.1.3 简单细胞与复杂细胞
5.1.4 涨落可控的临界点
5.1.5 朝向选择性
5.1.6 v1皮层的自发活动
5.1.7 直线一运动视错觉
5.2 视觉感知稳定性的神经机制研究
5.2.1 感受野重构
5.2.2 快速眼动抑制
5.3 神经元协同放电及神经信息编码
513.1 感觉系统的协同放电活动
5.3.2 运动系统的协同放电活动
5.4 神经信息编码的实验观察与探讨
5.4.1 神经元放电序列模式的多样性
5.4.2 神经元活动的动力学状态对反应性的影响
5.4.3 神经元兴奋性的分类与转型
5.4.4 一种新异的神经信息编码方式——“传导编码”
5.4.5 突触传递的非线性分析
第六章 计算神经科学发展展望
6.1 计算神经科学的重要研究方向
6.1.1 神经信息的编码机制
6.1.2 学习、记忆及信息储存的神经网络机制研究
6.1.3 感觉系统及不同感觉模式之间信息整合的计算理论
6.1.4 简单模式动物的神经系统研究
6.1.5 大尺度神经元网络的计算特性
6.1.6 高级认知行为的计算模型
6.1.7 脑功能研究中的数据分析和算法
6.1.8 人工智能研究中的计算神经科学
6.2 计算神经科学的机遇和挑战
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我对《神经信息学与计算神经科学》这本书的期待,源于我对人类认知过程的深深着迷。从我个人的角度来看,我们的大脑是一个极其复杂的系统,它能够处理海量的信息,进行复杂的计算,甚至产生意识和情感,而这些过程是如何发生的,一直是一个令人着迷的谜团。传统的生物学方法,虽然在揭示神经结构和基本功能上取得了巨大成就,但在解释大脑作为一个整体的信息处理系统时,似乎总是显得有些力不从心。这本书的出现,恰好提供了一种全新的视角,它将信息科学的严谨性和计算的强大能力引入到对大脑的研究中。我期待这本书能够为我揭示大脑是如何进行信息编码、传递和整合的,它如何通过复杂的神经网络模型来实现学习、记忆和决策。我尤其希望能在这本书中找到关于如何用数学模型来描述和预测神经活动的线索,这对于理解那些大脑中的复杂现象,例如癫痫、帕金森病等神经系统疾病的发生机制,以及开发更有效的治疗方法,具有至关重要的意义。我并非该领域的专业人士,但我相信,任何对人类自身奥秘感兴趣的人,都能从这本书中获得深刻的启发。它不仅仅是一本学术著作,更是一扇通往理解生命本质的大门,我迫不及待地想推开它,去探索那未知的世界。

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第一次接触《神经信息学与计算神经科学》这本书,就被它独特而富有吸引力的标题所吸引。我一直对人工智能的发展及其背后的原理充满兴趣,而人工智能的灵感,很大程度上来源于对人类大脑的研究。然而,我所接触到的大部分关于人工智能的书籍,往往更侧重于算法和应用层面,对于其生物学基础的阐述相对较少。这本书的出现,恰好弥补了我在这方面的知识空白。它不仅深入浅出地介绍了神经信息学和计算神经科学这两个前沿领域的核心概念,更重要的是,它清晰地展示了如何运用计算方法来模拟和理解大脑的功能。我特别欣赏书中对不同计算模型的比较和分析,这让我能够更直观地理解,为何某些模型能够更有效地模拟大脑的学习和认知过程。例如,书中对脉冲神经网络的详细介绍,让我对生物神经元是如何处理时序信息的有了更深的认识,也让我对未来更具生物学现实性的AI模型充满了期待。我并非学究式的研究者,我更倾向于从宏观和应用的层面去理解科学。而这本书,正是我寻找的那种能够将生物学原理与前沿技术相结合的桥梁。它让我看到了,理解大脑的奥秘,不仅能帮助我们更好地认识自身,也能为人工智能的未来发展提供源源不断的灵感和方向。我期待着,通过阅读这本书,能够更清晰地描绘出科学与技术融合的壮丽图景。

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《神经信息学与计算神经科学》这本书的吸引力,在于它触及了一个我长久以来深感好奇的核心问题:我们的大脑是如何工作的?从我个人的经历来说,我始终认为,理解人类自身的运作机制,是认识世界、改造世界的基础。而大脑,作为人类最复杂的器官,其信息处理的本质,更是吸引着无数的探索者。我一直觉得,单纯的生物学描述,虽然重要,但往往难以触及大脑之所以能够“思考”、“学习”、“记忆”的深层机制。这本书的出现,恰好弥补了这一遗憾,它将严谨的信息科学方法论引入到神经科学的研究之中,试图用计算的语言来解码大脑的复杂性。我非常期待它能够向我展示,神经元如何编码信息,突触如何传递信号,以及这些信号如何在大规模的网络中相互作用,最终产生我们所观察到的各种认知功能。特别是书中可能涉及到的关于神经网络模型、信息编码策略、以及大脑可塑性等方面的内容,都让我充满了期待。我希望通过阅读这本书,能够建立起一个更清晰的计算模型,来理解大脑的信息处理流程,甚至从中获得启发,用于解决我在其他领域遇到的类似问题。我并不是一个刻板的学术研究者,我更看重的是知识的融会贯通和实际的应用价值,而这本书,正是我眼中那种能够连接理论与实践,启发思维的优秀读物。

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这本书所展现的计算方法,对我而言,无疑是一种革命性的认知转变。我一直以为,神经科学的研究更多地依赖于实验观察和生物化学的分析,但《神经信息学与计算神经科学》却向我展示了另一条更加广阔的道路——通过数学模型和计算机模拟来理解大脑。这种 pendekatan 让我仿佛置身于一个由数据构筑的微观宇宙,在那里,我可以看到无数个神经元如何在复杂的连接中进行信息交换,看到学习和记忆是如何在大脑网络中编码和存储的。我尤其对书中关于神经网络模型的部分印象深刻,它不仅仅是抽象的理论,更是对生物神经系统的高度概括和简化,却能惊人地捕捉到大脑的一些核心功能。我开始理解,为什么计算机科学中的某些算法,例如反向传播,在模拟人脑的学习过程中会如此有效。这种跨越学科的联系,让我惊叹于科学的统一性和力量。当我读到书中关于如何用动力系统理论来分析神经信号时,我感受到了前所未有的清晰和洞察力。那些原本看起来杂乱无章的电生理数据,在动力学模型的解释下,变得有迹可循,仿佛看到了隐藏在混沌背后的秩序。这本书不仅仅是知识的传播,它更是一种思维方式的训练,它教会我如何用更严谨、更具逻辑性的方式去思考和分析复杂的问题。我期待着,通过对这些计算方法的深入学习,我能够更好地理解那些复杂的神经现象,甚至在自己的研究领域中,也能借鉴这些强大的工具。

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我带着一种混合着敬畏和好奇的心情翻开了《神经信息学与计算神经科学》的扉页。长期以来,我一直对人类大脑的复杂性感到着迷,它不仅是我们思考、感受和行动的中心,更是无数生物学和信息科学奥秘的集合体。这本书的出现,恰如其分地将这两个看似遥远的领域巧妙地连接起来,让我看到了理解大脑的全新维度。我曾尝试阅读一些神经科学的入门书籍,但往往受限于其描述的生物学细节,而难以触及更深层次的机制。而这本书,则以一种更加宏观且结构化的方式,将神经科学的研究置于信息处理的框架之下。我惊叹于作者如何能够将看似抽象的数学模型与具体的神经生理活动紧密联系起来,从突触可塑性到大规模神经网络动力学,每一个章节都仿佛打开了我理解大脑的一扇新窗。尤其是在关于信息编码的讨论中,我看到了如何用信息论的语言来量化神经信号的容量和效率,这让我对“思考”这个过程有了更加量化的理解。我并非该领域的专业研究者,但我坚信,这本书所提供的不仅仅是知识,更是一种理解世界、理解生命的新视角。它让我意识到,许多看似难以解释的生物现象,都可以尝试用计算的语言去描述和理解,这对于任何一个对科学抱有好奇心的人来说,都是一种巨大的启发。我渴望通过这本书,能够构建起一个更完整的知识体系,去探索大脑的深层奥秘。

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当我第一次看到《神经信息学与计算神经科学》这本书的书名时,我的心中便涌起一股强烈的探索欲望。我一直认为,人类大脑是宇宙中最令人着迷的系统之一,它不仅是我们思考、感受、行动的源泉,更是信息处理的终极范例。然而,在接触到这本书之前,我对大脑的研究,往往停留在生物学现象的描述层面,而对于信息是如何在如此庞大且复杂的网络中高效传递、存储和处理的,始终感到困惑。这本书,恰如其分地将信息科学的严谨与神经科学的生物学洞察力结合起来,为我提供了一个全新的视角来理解大脑。我期待这本书能够为我揭示大脑内部的信息编码机制,它如何通过神经元的脉冲序列来传递信息,突触是如何通过学习来改变连接强度,以及这些微观层面的变化如何汇聚成宏观的认知功能。我尤其希望能够在这本书中找到关于大脑动力学系统和计算模型的详细介绍,这能帮助我理解大脑是如何进行预测、决策以及适应环境变化的。我并非专业的研究人员,但我相信,任何对生命科学和信息技术交叉领域感兴趣的人,都能从这本书中获得深刻的启发。它所提供的,不仅仅是知识,更是一种理解世界、理解生命的新思维方式,我迫不及待地想通过它,去探索那隐藏在神经活动背后的精妙逻辑。

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当我第一次看到《神经信息学与计算神经科学》这本书时,我的脑海中便勾勒出了一幅充满智慧与科技的画面。我一直对人类大脑的运作机制抱有浓厚的兴趣,而“信息学”和“计算”这两个词汇的结合,更是预示着一种全新的、更具量化和逻辑性的研究方法。在此之前,我对神经科学的了解,多来自于生物学层面的描述,例如神经元的结构、突触的传递等,但对于信息是如何在这些基本单元之间进行编码、传递、存储和处理的,却始终感到模糊。这本书的出现,恰好弥补了我在这方面的认知空白。我满怀期待地希望,它能够向我展示,如何运用数学模型和计算机模拟来揭示大脑的运行规律,例如,神经元是如何将外部刺激转化为电信号,这些信号又是如何在大脑网络中进行传播和整合的。我希望能够理解,学习和记忆的本质,是否可以用某种计算过程来解释,以及如何通过计算模拟来复现甚至预测这些过程。我并非神经科学领域的专业研究者,但我相信,这本书所传达的跨学科思维和研究方法,对于任何一个对大脑、人工智能或者复杂系统充满好奇的人来说,都具有非凡的价值。它不仅能拓宽我的知识视野,更能启发我用更严谨、更系统的方式去思考和分析问题,尤其是在我所处的这个信息爆炸的时代。

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这本书的出现,在我翻开第一页的瞬间,就点燃了我内心深处对脑科学那个宏大未知领域的探索欲。我一直对人类大脑如何运作,信息是如何在其复杂网络中传递、处理和存储充满着好奇。过往接触的科普读物,虽然也精彩纷呈,但总感觉隔靴搔痒,未能深入到那些驱动这一切的精妙机制。而《神经信息学与计算神经科学》这本书,恰恰填补了这一空白。它的标题本身就预示着一种全新的视角——将信息科学的严谨与神经科学的神秘相结合,试图用计算的语言来解读生命的奥秘。我期待着它能带领我走进一个全新的世界,在那里,神经元不再只是生物课本上的细胞,而是承载着海量信息的处理单元,突触不再仅仅是信号传递的节点,而是可塑的学习机制。从我个人的阅读体验来说,这本书不仅仅是知识的堆砌,更是一种思维方式的启迪。它让我明白,理解大脑并非只能停留在宏观的心理学层面,而是可以通过量化、建模、模拟等计算方法,去揭示其深层的逻辑和规律。我开始意识到,那些看似杂乱无章的神经活动背后,可能隐藏着优雅的数学公式和精密的算法。这种跨学科的融合,让我对科学研究的边界有了更深的理解,也对未来的科技发展充满了期待。我想象着,通过这样的研究,我们或许能够更有效地治疗神经系统疾病,甚至开发出更智能、更具学习能力的人工智能。这本书的每一页,都像是通往这些可能性的钥匙,我迫不及待地想用它来解锁更多惊喜。

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当我第一次在书店看到《神经信息学与计算神经科学》这本书时,它所散发的沉静而又深邃的气质便牢牢吸引了我。我一直对人类大脑的运作机制抱有浓厚的兴趣,尤其是它在处理和传递信息方面所展现出的非凡能力。然而,传统的生物学描述,往往侧重于神经元的结构和生化反应,对于信息是如何在复杂的神经网络中进行编码、存储和转换的,往往缺乏清晰的解释。这本书的标题,恰好点明了这种跨学科的融合——将信息科学的严谨与神经科学的生物学基础相结合,试图用计算的语言来解读大脑的奥秘。我期待这本书能够为我打开一扇新的窗户,让我能够理解神经元之间的通信是如何实现的,突触可塑性是如何促进学习和记忆的,以及大脑如何通过大规模的网络活动来产生复杂的认知功能。我希望书中能够提供一些清晰的数学模型和计算方法,来解释这些复杂的神经现象,让我能够从一个更量化、更系统化的角度来理解大脑。我并非专业的神经科学家,但我相信,这本书所提供的知识和视角,对于任何一个渴望深入了解人类大脑的人来说,都是极其宝贵的。它不仅能够满足我对科学的好奇心,更能启发我用全新的方式去思考和解决问题,尤其是在我所从事的与信息处理相关的领域。

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《神经信息学与计算神经科学》这本书,在我的案头已经摆放了数日,我始终怀揣着一种复杂的心情,既有对未知领域的憧憬,也有对自身知识储备的担忧。我一直以来都对人类大脑这个“黑箱”充满好奇,特别是它如何能够如此高效地处理海量信息,并产生出如此丰富的认知功能,这对我来说是一个巨大的谜团。传统的科普读物虽然精彩,但往往难以深入到信息处理的本质层面。这本书的名字,预示着一种全新的研究范式——将信息科学的逻辑与神经科学的生物学事实相结合,用计算的语言来解读大脑。我非常期待能够在这本书中找到关于神经元网络如何进行信息编码、学习和记忆的理论模型,它如何通过计算来模拟大脑的各种行为,甚至是如何解释一些神经疾病的病理机制。我渴望了解,那些复杂的数学公式和计算模型,是如何被用来描述和理解那些看似杂乱无章的神经信号的。我并非科班出身的神经科学家,但我相信,这本书所传授的不仅仅是知识,更是一种解决问题的思路和方法。它所构建的跨学科视角,能够帮助我更好地理解人工智能的发展,甚至可能为我自己的研究方向提供新的灵感。我希望,通过这本书,我能够真正地“看到”大脑在信息层面的运作,从而对生命本身有更深的敬畏和理解。

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不是神经学相关专业的,为了一门课的作业在图书馆借来看的。相对来说算是比较权威的专业书籍,但又不是特别枯燥乏味,经常会写一些作者自己的看法和感受,比较接地气,而且很联系当时的科技发展实际,有些章节涉及到被人工智能中的算法借鉴的原理也会简短地讨论,很具有启发性。总之本书从神经学甚至心理学(涉及意识、精神等)、计算神经科学的研究方法、到大脑皮层神经元突触等的各种数学模型和理论都有广泛的涉及和探讨。(但是自己也不是全部章节都有阅读,评价可能有失偏)颇。

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只是简单通读

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计算神经科学的各分支的简介

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:无

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