听觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型

根据听觉认知神经信息处理的结构和功能,借鉴图像处理原理实现显著性计算方法,提出了一种基于选择性注意的认知神经机制的听觉显著性计算模型。该模型兼容了自上而下和自下而上两种听觉注意机制,可很好地模拟人类的听觉注意系统。在仿真和自然音频实验中,本模型在选择性注意的显著性提取、背景音抑制等方面都取得了令人满意的结果。

类脑心智计算的科学技术和工程应用的研究与思考

发展新一代的类脑智能,需要综合考虑形成自然智能的结构、功能和行为等研究,偏颇任一方向都是不全面的,难以完全触及智能的本质。文中基于神经系统的结构仿真、认知系统的功能模仿和自然智能的行为模拟,定义了类脑心智计算(BMC)的基本概念,提出了BMC的假设、模型和框架,研究了BMC的前沿理论。在大脑机制、心智模式和行为控制上,分析了当前BMC研究的技术路线、核心算法和关键技术,综述了BMC的复杂系统和工程应用现状。结合智能科学、神经科学、认知科学、信息科学和计算数学等多学科的交叉融合特征,进一步讨论了BMC的科研范式和跨学科建设问题。BMC研究将有望在新一代类脑智能的科学理论、技术创新和工程系统上取得重大突破。