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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Mitra, Partha P./ Bokil, Hemant

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 76.78

装帧:

isbn号码:9780195178081

丛书系列:

图书标签:

神经科学
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具体描述

The biomedical sciences have recently undergone revolutionary change, due to the ability to digitize and store large data sets. In neuroscience, the data sources include measurements of neural activity measured using electrode arrays, EEG and MEG, brain imaging data from PET, fMRI and optical imaging methods. Analysis, visualization and management of these time series data sets is a growing field of research that has become increasingly important both for experimentalists and theorists interested in brain function. Written by investigators who have played an important role in developing the subject and in its pedagogical exposition, the current volume addresses the need for a textbook in this interdisciplinary area. The book is written for a broad spectrum of readers ranging from physical scientists, mathematicians and statisticians wishing to educate themselves about neuroscience, as well as biologists who would like to learn time series analysis methods in particular, and refresh their mathematical and statistical knowledge in general, through self-pedagogy.It could also be used as a supplement for a quantitative course in neurobiology or as a textbook for instruction on neural signal processing. The first part of the book contains a set of essays meant to provide conceptual background which are not technical and should be generally accessible. Salient features include the adoption of an active perspective of the nervous system, an emphasis on function, and a brief survey of different theoretical accounts in neuroscience. The second part is the longest in the book, and contains a refresher course in mathematics and statistics leading up to time series analysis techniques. The third part contains applications of data analysis techniques to the range of data sources indicated above (also available as part of the Chronux data analysis platform from http://chronux.org), and the fourth part contains special topics.

《人类心智的流动：感知、认知与意识的动态图景》本书并非《Observed Brain Dynamics》的续篇，而是独立探索人类心智运作的奥秘，聚焦于感知、认知和意识这些核心心智过程的动态、连续性及其相互作用。我们尝试摆脱将心智割裂成孤立模块的传统视角，转而描绘一幅更加生动、连贯的心智活动全景图。第一部分：感知的涌动——从原始输入到意义的建构感官世界并非静止的背景，而是一个不断涌现、变化的信息流。我们将深入探究感知系统如何主动地、选择性地处理海量输入，并不仅仅是被动接收。视觉的动态捕捉：眼睛并非固定地扫描环境，而是通过微小的眼球运动（微扫视）来持续更新视觉信息，构建出连贯的视觉场景。我们将探讨视觉皮层如何根据这些动态输入，实时推断物体的位置、运动、形状和颜色，以及如何处理遮挡、模糊等不完整信息，形成稳定的视觉感知。听觉的追踪与辨识：声音世界同样瞬息万变，从声源定位到语言理解，听觉系统都需要对时间序列信息进行精细的追踪和整合。本书将解析听觉皮层如何识别语音的韵律、音高和音色，理解说话者的意图，并从嘈杂的环境中分离出目标声音。触觉的交互与探索：触觉不仅仅是表面的感受，更是与环境互动的强大工具。我们将研究触觉如何与运动系统协同工作，通过主动触摸来探索物体的纹理、温度和形状，并在此过程中不断调整我们的运动策略。多模态整合的和谐：我们并非孤立地感知世界，而是将来自不同感官的信息进行实时整合，形成更丰富、更准确的整体体验。例如，看到的场景与听到的声音是如何融合成一个统一的事件，味觉和嗅觉如何共同影响食物的品尝体验。我们将审视大脑如何跨越不同的感觉通道，建立联系，实现无缝的感知体验。第二部分：认知的涟漪——思维的流动与决策的形成认知过程，如注意力、记忆、学习和问题解决，也并非一成不变的静态操作，而是动态的、相互关联的思维流动。注意力的过滤与导向：注意力是大脑管理信息流的关键机制。我们将探讨注意力如何动态地将有限的认知资源分配给最重要的信息，以及如何根据任务需求和环境变化实时调整其焦点。本书将区分被动诱发注意和主动控制注意的区别，并揭示其在学习和决策中的作用。记忆的编码、提取与重构：记忆并非静态的储藏室，而是活跃的、动态的重构过程。从短期工作记忆的瞬时信息保持，到长期记忆的持久编码和检索，我们将深入分析大脑如何动态地存储、检索和更新信息。特别是，我们将关注记忆提取时发生的“重构”现象，即记忆并非精确的回放，而是根据当前情境和已有信息被动态重建。学习的适应性过程：学习是神经系统根据经验不断调整自身的过程。我们将研究大脑如何通过神经可塑性，动态地形成新的连接、强化或削弱现有连接，从而适应环境的变化，习得新的技能和知识。本书将探讨不同类型的学习，如联想学习、规则学习和技能学习，以及它们在大脑中的动态表征。问题解决的策略演变：解决问题是一个动态的试错和策略调整过程。我们将考察大脑如何根据问题的反馈，动态地评估和修正其解决策略，从尝试错误到形成更优化的方案，以及在面对新问题时如何迁移和泛化已有经验。第三部分：意识的潮汐——主观体验的动态生成意识，这个最难捉摸的人类心智现象，也将被置于动态的视角下审视。我们认为意识并非一种单一的、持续的状态，而是一种流动的、不断变化的主观体验。意识的生成机制：在探索意识的同时，我们将审视大脑中的哪些神经网络活动与主观意识体验相关联。我们将讨论不同的意识模型，如全局工作空间理论，并关注神经活动在不同脑区之间的动态整合，如何支撑我们对世界和自身的感知。意识的觉察与无意识的边界：意识体验并非总是清晰明确，无意识处理在我们的认知中扮演着重要角色。本书将探讨意识与无意识之间的动态边界，以及信息如何从无意识领域进入意识，又如何从意识状态中消退。主观体验的流动性：我们的意识体验并非恒定不变，而是随着时间和情境而流动。从情绪的起伏到思维的跳跃，我们将描绘意识体验的动态变化，以及它如何受到内部状态和外部刺激的双重影响。对自我和世界的动态理解：意识不仅包含对外部世界的感知，也包含对自我的认知。我们将探讨大脑如何动态地建构和维护一个关于“自我”的模型，以及这种自我认知如何随着经验和反思而不断演变。结论：心智的交响曲最终，本书将强调，感知、认知和意识并非独立的乐章，而是构成了一部宏大而复杂的心智交响曲。它们之间的动态互动、相互影响，共同编织出我们丰富多彩的内心世界。我们希望通过这种动态的视角，为理解人类心智的复杂性提供一个新的思考框架，激励读者以更广阔的视野去审视和探索我们自身。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从《Observed Brain Dynamics》这本书中，我收获了关于大脑运作机制的宝贵见解。作者以一种极其精炼而又不失深刻的方式，将复杂的神经科学概念呈现在读者面前。我特别欣赏书中对“涌现”现象的探讨，即大脑作为一个整体，如何从大量简单神经元的互动中产生出复杂的认知功能，例如意识、情感和创造力。这本书让我开始重新审视“心智”的本质，它是否仅仅是大脑活动的副产品，还是拥有更深层次的独立性？书中对不同脑区在执行任务时的协同作用的描述，也让我对大脑的高效性感到惊叹。例如，当我们进行一项复杂的任务时，大脑的多个区域是如何在极短的时间内进行信息交换和处理，并最终导向一个一致的结果？作者通过大量的研究数据和图表，将这些过程可视化，让我能够更容易地理解。总而言之，这本书为我打开了一扇通往大脑深层奥秘的大门，让我对生命最神奇的组成部分——大脑，有了更深刻的敬畏和好奇。

评分☆☆☆☆☆

《Observed Brain Dynamics》这本书，让我对大脑的运作有了前所未有的直观感受。以往我总是觉得大脑是一个静态的、机械的器官，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者通过大量的实例，展现了大脑是如何根据外界刺激和内部需求，不断地调整和优化自身的活动模式。我最感兴趣的部分是关于大脑可塑性的讨论，书中是否探讨了学习新技能如何改变大脑的连接方式？比如，学习一门新语言或演奏一种乐器，会对大脑的特定区域产生怎样的长久影响？我希望书中能够提供具体的证据来支持这些观点，并解释这些改变是如何发生的。此外，书中对大脑衰退和疾病的描述也让我深思。当我了解到阿尔茨海默病等疾病是如何影响大脑的动态活动时，我更加体会到保护大脑健康的重要性。这本书的价值在于，它不仅提供了科学的知识，更引发了我们对自身健康的深刻反思，促使我们去主动了解和呵护我们宝贵的大脑。

评分☆☆☆☆☆

读了《Observed Brain Dynamics》这本书，我感觉像是踏入了一个全新的认知世界。尽管我不是神经科学领域的专业人士，但作者运用一种非常引人入胜的方式，将那些原本可能枯燥的技术和理论，阐述得生动形象。我尤其喜欢书中对于不同实验技术的介绍，比如书中对高密度脑电图（EEG）在捕捉大脑瞬时活动时的精妙解释，以及功能性磁共振成像（fMRI）如何揭示大脑区域间的连接强度。作者没有仅仅停留在技术的罗列，而是通过大量的案例研究，展示了这些技术是如何被用来解决实际的神经科学问题的。比如，书中对帕金森病患者大脑活动变化的观察，以及对学习障碍儿童大脑发育模式的分析，都让我对这些疾病的神经学基础有了更深刻的理解。更令我印象深刻的是，作者在书中对大脑“网络”概念的强调，他详细地阐述了大脑并非是孤立的区域，而是由无数相互连接的神经元组成的复杂网络，并且这个网络在不断地动态重组。这种宏观与微观相结合的视角，让我对大脑的整体运作机制有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近偶然翻到一本名为《Observed Brain Dynamics》的书，虽然还没有来得及细读，但光是瞥一眼目录，就勾起了我极大的阅读兴趣。书中似乎探讨了许多关于大脑如何“动起来”的奥秘。我尤其关注其中关于“动态”二字的阐释，这暗示着书中不仅仅会介绍大脑的静态结构，更会着重于其随时间变化的活动模式。我猜测作者会深入研究不同时间尺度上的大脑活动，比如从毫秒级的神经元放电，到几秒钟的脑电波节律变化，再到更长周期的学习和记忆形成过程。这对于理解大脑的可塑性以及适应环境变化的能力至关重要。我希望书中能够介绍一些经典的实验案例，通过这些案例来展示大脑活动的动态性是如何被观测到的，以及这些观测如何帮助我们理解一些关键的神经科学问题。例如，在睡眠、清醒、专注或放松状态下，大脑的活动模式会有何不同？这些动态变化又如何影响我们的情绪和行为？我希望能在这本书中找到这些问题的答案，并从中获得启发，更深入地认识我们自身的大脑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了学术气息，深邃的蓝色背景上，用流动的白色线条勾勒出神经网络的抽象形态，让人一看便知内容定与大脑活动息息相关。我一直对神经科学的最新进展非常感兴趣，特别是大脑如何处理信息、形成记忆以及产生意识的机制。这本书的书名——"Observed Brain Dynamics"——就精准地捕捉到了我所期待的焦点：即通过实证观察来理解大脑动态变化的过程。我希望书中能深入探讨当前最前沿的观测技术，例如fMRI、EEG、MEG等，并详细介绍它们在捕捉大脑活动时的原理、优势以及局限性。更重要的是，我期待作者能够结合这些观测数据，解释大脑在执行各种认知任务时的神经回路激活模式，例如学习新知识、解决问题、做出决策等。对于不同的大脑区域在这些过程中扮演的角色，以及它们之间是如何协同工作的，我也充满了好奇。这本书能否提供清晰的脉络，将这些复杂的神经活动与我们日常所见的认知功能联系起来，将是我评判其价值的重要标准。此外，对于如何从海量的大脑观测数据中提取有意义的信息，以及可能存在的挑战和解决方案，我也希望能有所了解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，作为初学者有些东西比较深，还是再积累积累再翻开吧

评分☆☆☆☆☆

说实话，作为初学者有些东西比较深，还是再积累积累再翻开吧

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