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《认知神经科学》(M.S.Gazzaniga著) 扫描版

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简介:
本书为《认知神经科学》英文原版扫描版,由著名学者M.S. Gazzaniga编著,深入探讨了大脑结构与心理功能之间的关系,是该领域内的权威之作。 《认知神经科学》.M.S.Gazzaniga著。这本书是扫描版的经典神经网络著作,由大师撰写。

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  • 》(M.S.Gazzaniga)
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    本书为《认知神经科学》英文原版扫描版,由著名学者M.S. Gazzaniga编著,深入探讨了大脑结构与心理功能之间的关系,是该领域内的权威之作。 《认知神经科学》.M.S.Gazzaniga著。这本书是扫描版的经典神经网络著作,由大师撰写。
  • 入门指南.zip
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    本资料为《认知神经科学入门指南》,旨在帮助初学者了解大脑结构与功能、感知、学习记忆等核心概念,开启探索人类心智奥秘之旅。 《认知神经科学导论》是一门探索人类思维与大脑工作原理的基础学科教程,融合了心理学、神经生物学以及计算机科学等多个领域的知识。“认知神经科学导论.zip”压缩包内包含沈政老师及杨炯炯老师的课件资料,为学习者提供了丰富的教学资源。 沈政老师的课件可能涵盖以下知识点: 1. 认知神经科学的基本概念:包括研究对象、方法及其历史发展。 2. 神经元和大脑结构的详细解析:如神经元的功能与结构以及主要的大脑组成部分(例如,大脑皮层、基底节及脑干等)。 3. 大脑功能区讲解:介绍不同脑区在决策制定、运动控制、空间感知、听觉记忆处理等方面的作用。 4. 神经信号传递机制的阐述:包括突触传输过程中的神经递质和神经调制作用,以及它们如何形成复杂的神经网络。 5. 认知功能的基础研究:深入探讨注意力分配与维持、记忆力构建及强化、语言理解与生成能力等在大脑内的实现方式。 6. 神经影像技术的应用介绍:包括非侵入性的功能性磁共振成像(fMRI)、正电子发射断层扫描(PET)以及脑电图(EEG),它们如何帮助科学家研究认知神经科学中的各种问题。 7. 大脑可塑性讨论:探讨大脑结构和功能因经验与环境变化而产生的适应机制,及其在学习、康复及疾病治疗上的意义。 8. 常见神经系统疾病的概述:包括阿尔茨海默病、帕金森氏症以及精神分裂症等的神经病理学基础。 杨炯炯老师的课件可能包含如下内容: 1. 认知模型介绍:如计算模型和连接主义理论,这些方法如何帮助我们理解认知过程。 2. 神经编码问题讨论:大脑处理信息的方式(例如位置、形状及颜色)以及效率与可靠性的问题。 3. 学习记忆机制深入探讨:长期增强效应、抑制现象及其在突触可塑性中的作用原理。 4. 感知和注意力的分析:感觉输入转化为感知的过程,注意分配的选择性基础研究。 5. 语言认知神经科学理论阐述:布洛卡区与维尼克区等大脑区域的语言中枢功能角色。 6. 情绪对认知过程的影响探讨:情绪如何影响判断、决策及记忆形成机制。 7. 跨文化认知差异的比较分析:不同文化的感知和思维模式在神经系统中的体现形式。 8. 实验设计原则与数据分析方法介绍:包括统计学技术用于实验数据处理的方法。 这两个课件合在一起,为学习者提供了一个全面且深入的认知神经科学知识平台。该课程涵盖了理论知识、实证研究及技能训练等各个方面,有助于学生对这一领域进行更为完整的理解和掌握,并为其未来从事相关专业研究或职业发展打下坚实的基础。
  • 基于Matlab的脑与研究:注意力预测中的显性检测
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    本研究利用MATLAB平台进行脑与认知神经科学探索,重点探讨了在注意力预测中应用显著性检测技术的有效性及实现方法。通过模拟和分析大脑处理视觉信息时的注意机制,该工作为理解人类感知世界的方式提供了新的视角,并且展示了如何借助先进的计算工具来解析复杂的神经系统功能。 本段落介绍了脑与认知神经科学中的Matlab在显著性检测(注意力预测)的应用,并详细探讨了RARE2012模型和Context-Aware Saliency模型及其评估结果,可以直接运行代码而无需进行任何修改。关于这些内容的更详细的解释,请参阅本人博客上的相关文章。
  • 基于Matlab的脑与研究实验设计
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    本研究专注于运用MATLAB平台进行脑与认知神经科学的实验设计,通过高级数据分析和模拟技术,探索大脑功能及认知过程。 利用MatlabPsytoolbox设计心理学实验,包括源码教程(附截图)、设计流程及实验结果展示。感谢您的观看,我上传的资源全部免费下载,欢迎来我的主页看看。我会非常努力地更新您需要的内容。
  • Petri网原理与应用——袁崇义
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    《Petri网原理与应用》由著名学者袁崇义撰写,本书为扫描版经典著作,深入浅出地介绍了Petri网的基本理论及其在计算机科学中的广泛应用。 书名:《Petri网原理与应用》,作者:袁崇义,格式为pdf扫描版。
  • 典】STM32自笔记(全本
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    《STM32自学笔记》是一份全面而详细的资料,以全本扫描形式呈现,旨在帮助初学者系统地掌握STM32微控制器的学习与应用技巧。 本书以新颖的思路、简单的逻辑以及简洁的语言介绍了作者在接触STM32以来的各种认知与体会,并且书中很多内容都是基于作者从实践中总结的经验教训编写而成。全书主要围绕ARM Cortex-M3系列中的STM32进行原理和应用介绍,共分为7章。 第1章对STM32进行了基本的概述;第2章简要介绍了ARM Cortex—M3内核架构的相关知识;第3章则从外设特性、功耗特性和安全性等方面深入剖析了STM32的各种特点;第4章主要讲解开发工具,为读者提供技术支持。 在第5章中,作者引导读者进行一系列针对STM32的外部设备的基础实验设计。而到了第6章,则通过10篇高级应用文章来介绍关于STM32的一些更深入的知识点。最后,在第七章节里,书本以一个综合实例的形式讲述了如何实施完整的基于STM32的应用方案。 本书内容条理清晰、语言通俗易懂,并且非常贴近读者的需求,非常适合所有对ARM Cortex-M3系列微控制器感兴趣的朋友和入门级的STM32学习者阅读使用。
  • 数据实习报告
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    《数据科学认知实习报告》记录了作者在数据科学领域的实践经历与学习心得,涵盖数据分析、机器学习等关键技术的应用案例及个人见解。 大数据认知实习报告是软件专业学生完成作业的一种形式。这份报告用于帮助学生们在实际操作中理解和掌握大数据的相关知识和技术。
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    《认知科学导论与认知计算实验》是天津大学为2020级学生开设的一门课程,旨在通过理论学习和实践操作相结合的方式,帮助学生了解并掌握认知科学的基本概念及认知计算技术。 2020级认知科学导论课程中的认知计算实验(CNN)。
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    本课程为天津大学2020级开设的认知科学系列课程之一,专注于利用大脑图谱进行认知实验研究,旨在通过实践加深学生对人类认知机制的理解。 本实验的目的是让学生了解大脑的不同分区及脑图谱,并学会使用MATLAB软件及相关工具包(如xjview、mricro)来查看不同功能脑区的位置。具体步骤包括利用xjview工具包中的脑区显示功能,定位并识别大脑的主要区域:额叶(Frontal Lobe)、颞叶(Temporal Lobe)、枕叶(Occipital Lobe)、顶叶(Parietal Lobe)和岛叶(Insular)。此外,学生还需要从不同横断面展示这些脑区的位置,并参考Brodmann 2020级天津大学的认知科学导论课程中的大脑图谱。