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網(wǎng)格細(xì)胞群體活動(dòng)的環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

對(duì)神經(jīng)流形與認(rèn)知回路的統(tǒng)一視角

學(xué)習(xí)超圖動(dòng)力系統(tǒng)的有效階

高階社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中群體互動(dòng)的時(shí)間動(dòng)態(tài)

元認(rèn)知，元元認(rèn)知

信息分解和大腦的信息架構(gòu)

動(dòng)態(tài)框架中的挑戰(zhàn)與解決方案

用于超維圖表示的合取塊編碼

超維潛在表示的二進(jìn)制代碼簿

人類類似可擴(kuò)展智能在醫(yī)療領(lǐng)域的必要性

復(fù)雜系統(tǒng)與人類認(rèn)知的局限

自然語(yǔ)言中的認(rèn)知偏差：自動(dòng)檢測(cè)、區(qū)分和衡量文本中的偏差

主動(dòng)推理隱含最小意識(shí)理論

作為語(yǔ)義指針的概念：一個(gè)框架與計(jì)算模型

函數(shù)的高級(jí)抽象：全息表示

具身智能的未來(lái)-有生計(jì)算

一種基于超維計(jì)算的二值化圖像編碼框架

意識(shí)理論列表

超維計(jì)算/向量符號(hào)架構(gòu)中維度的“祝福”：推理與學(xué)習(xí)的展望

MCR（模塊化復(fù)合表示）四個(gè)理想特性：充分性、減少性、系統(tǒng)性，和信息性，相似性，