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第三次中国科协论坛“2009计算神经生物学高层战略研讨会”上，与会专家绘了计算神经生物学的内涵，即计算神经生物学是近年来迅猛发展的关于神经系统功能研究的一个新的交叉学科。它吸收了数学、物理学等基础理论，以及信息科学等相关领域的研究理论和方法来研究神经科学所关心的大脑工作原理。 计算神经生物学-内涵 计算神经生物学是近年来迅猛发展的关于神经系统功能研究的一个新的交叉学科。它吸收了数学、物理学等基础理论，以及信息科学等相关领域的研究理论和方法来研究神经科学所关心的大脑工作原理。 计算神经生物学-简介 在第三次中国科协论坛“2009计算神经生物学高层战略研讨会”上，与会专家这样描绘了计算神经生物学的内涵，中国科学院上海神经科学研究所研究员吴思等专家介绍，计算神经生物学是计算生物学的一个重要计算神经科学是国际上最近才迅猛发展起来的有关神经系统功能研究的一个新的交叉学科。 计算神经生物学 “神经系统是宇宙中最复杂的系统之一。虽然现在人们对神经系统已经有了很多了解，但是神经系统的复杂性使得没有任何一种单独的方法可以用来研究神经系统功能组织和实现的所有方面。”吴思说，把各种方法取得的结果综合起来，才有可能对神经系统取得较全面的、符合实际的认识。粗略地说，研究神经系统的相关研究方法包括微观层次的膜片钳记录、微电极细胞内或细胞外记录;介观层次的场电位记录、光学成像;宏观层次的脑功能成像、脑电图、脑磁图、行为和病理观察，以及包括建模和仿真在内的计算神经生物学方法。而把不同层次的知识联系起来的有效方法，便是基于各种结构层次的建模和仿真。就学科发展规律而言，计算神经生物学的发展得益于数理科学和计算机科学的新进展。而脑的复杂性及其神奇的计算和决策能力，又吸引了众多的数理科学家和信息科学家从计算和建模的角度进行研究。这种局面大大促进了计算神经生物学的进步。 计算神经生物学-应用 能够与人协同工作的机器人、重现人的视觉或感知信息，这都是计算神经生物学最实际的应用。 一方面，神经系统是亿万年剧烈的生存竞争的产物，它在信息处理的方式和原理方面、控制调节机体的活动方面，积累了许多优点长处。人类进入信息时代还不到半个世纪，虽然电子计算机在运算速率方面可达万亿次，但感知能力、学习能力、适应能力等方面，都远落后于动物的神经系统，所以了解神经系统的工作原理，把它应用于人工智能、机器人和计算机设计是大有前途的
计算神经生物学是关于神经系统功能研究的一个新的交叉学科。它吸收了数学、物理学等基础理论，以及信息科学等相关领域的研究理论和方法来研究神经科学所关心的大脑工作原理。
