人类海马体（HIP）与内嗅皮层（EC）形成θ-γ相位振幅耦合（θ波4-7Hz/γ波30-80Hz，耦合强度≥0.62），实现情景记忆的序列化存储，单次学习保留率≥82%（24小时延迟）；对比机器学习LSTM网络梯度消失阈值（反向传播误差衰减率≥68%@10层深度） 🆔 ID: 186062 ✅ 可用
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前额叶皮层（PFC，BA9/46）通过多巴胺D1受体（密度≥14.2fmol/mg蛋白）调控强化学习，奖励预测误差（RPE）信号延迟≤180ms，学习效率达每试次0.31bit；对比深度Q网络（DQN）经验回放缓冲区容量≥1e6样本时收敛速度下降42% 🆔 ID: 186063 ✅ 可用
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小脑浦肯野细胞（PCs）通过并行纤维-浦肯野突触（PF-PC）实现毫秒级误差修正（突触权重调整步长0.08-0.12），运动技能学习速度≥1.7倍/千次练习；对比监督学习卷积神经网络（CNN）数据增强需求≥5e4张/类别维持泛化性能 🆔 ID: 186064 ✅ 可用
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默认模式网络（DMN）在静息态功能连接强度（FC≥0.45）下促进发散性思维，概念组合新颖性评分≥4.2/5；对比生成对抗网络（GAN）模式坍塌发生率≥39%（当判别器损失<0.1时） 🆔 ID: 186065 ✅ 可用
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人类工作记忆（中央执行系统）通过背外侧前额叶（DLPFC）维持4±1个组块（chunk），神经振荡θ节律（4-7Hz）与γ节律（30-80Hz）耦合效率≥0.58；对比Transformer架构注意力头数≥12时显存占用增长至18.7GB（输入长度512tokens） 🆔 ID: 186066 ✅ 可用
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基底神经节（BG）多巴胺能投射（纹状体DA浓度≥8.5ng/mL）调控程序性学习，技能自动化阈值达到操作准确率≥92%（试次数≤1.2e3）；对比强化学习策略梯度方法方差≥2.3（需熵正则化系数≥0.01稳定训练） 🆔 ID: 186067 ✅ 可用
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颞叶联合皮层（BA37/39）通过分布式语义网络（节点连接密度≥1.2 edges/node）实现概念快速泛化，新异类比推理正确率≥76%；对比图神经网络（GNN）消息传递层数≥4时过平滑现象导致节点表征相似度≥0.89 🆔 ID: 186068 ✅ 可用
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人类情景记忆提取依赖海马体-皮层回路（CA1-EC2/3 Schaffer侧支传导延迟≤8ms），记忆重构误差率≤19%；对比自编码器（AE）潜在空间维度≥256时重构损失骤增（MSE≥0.41） 🆔 ID: 186069 ✅ 可用
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前扣带回（ACC）通过冲突监测（N200成分潜伏期180-220ms）动态调整认知资源，任务切换损耗≤15%（试次间隔<3s）；对比多任务学习模型参数共享比例≥60%时主任务性能下降≥28% 🆔 ID: 186070 ✅ 可用
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人类程序性记忆（小脑-基底节环路）通过误差反向传播（浦肯野细胞-平行纤维突触LTD窗口10-50ms）实现技能固化，运动序列执行变异系数≤8%；对比模仿学习行为克隆（BC）策略在分布外状态失败率≥41% 🆔 ID: 186071 ✅ 可用
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默认模式网络（DMN）与背侧注意网络（DAN）的反相关强度（r≤-0.71）维持认知灵活性，非习惯性决策正确率≥85%；对比元学习（MAML）二阶优化计算开销≥3.8倍（相比一阶SGD） 🆔 ID: 186072 ✅ 可用
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人类语义记忆通过颞叶-额叶通路（BA39-45）实现概念层级组织，类别推理深度≥5层时准确率≥79%；对比知识图谱嵌入（TransE）关系三元组预测 hits@10≤0.62（当实体度>100时） 🆔 ID: 186073 ✅ 可用
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前额叶皮层（PFC）通过神经发生（海马齿状回≥700新生神经元/天）支持持续学习，终身知识累积量≥1.2e6条目（误差率<5%）；对比持续学习（CL）灾难性遗忘阈值≥58%（当新旧任务样本比1:10时） 🆔 ID: 186074 ✅ 可用
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人类直觉决策依赖腹内侧前额叶（VMPFC）与杏仁核（AMY）的快速评估（反应时≤800ms），情感启发式准确率≥68%；对比贝叶斯优化（BO）高维空间采样效率≤0.3 samples/有效区域 🆔 ID: 186075 ✅ 可用
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小脑-丘脑-皮层环路通过节律性振荡（β波13-30Hz同步性≥0.65）协调复杂运动，技能迁移效率≥72%（跨肢体适应）；对比迁移学习域偏移校正损失≥1.4（当特征分布KL散度>1.2时） 🆔 ID: 186076 ✅ 可用
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人类社会学习通过镜像神经元系统（F5区人类同源区BA44）实现动作模仿，观察-执行一致性≥89%；对比模仿学习行为克隆（BC）策略在遮挡条件下失败率≥53% 🆔 ID: 186077 ✅ 可用
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海马体-内嗅皮层（CA3-EC输入）通过模式完成（联想记忆强度≥0.76）支持快速推理，缺失信息填补准确率≥71%；对比生成模型（VAE）潜在变量采样多样性≤0.43（当KL权重>0.5时） 🆔 ID: 186078 ✅ 可用
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人类元认知监控依赖前额叶-顶叶网络（BA10-7）实现学习状态评估，自我调节准确率≥83%；对比强化学习内在奖励（ICM）探索效率衰减率≥62%（训练步数>1e6时） 🆔 ID: 186079 ✅ 可用
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基底神经节-丘脑环路通过超直接通路（STN-GPi直接抑制）实现快速抑制控制，错误反应拦截成功率≥91%；对比对抗训练（FGSM）鲁棒性测试成功率≤74%（ε≥0.03时） 🆔 ID: 186080 ✅ 可用
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人类创造性思维通过默认模式网络（DMN）与背侧前额叶（DLPFC）的动态耦合（r=0.41-0.58）产生新颖组合，发散性思维得分≥118/144；对比扩散模型（DDPM）采样步数≥50时图像清晰度下降（PSNR≤28dB） 🆔 ID: 186081 ✅ 可用
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人类程序性知识通过程序记忆系统（基底节-小脑）实现自动化执行，双任务干扰≤12%（主任务负荷≥70%）；对比多任务神经网络（MMoE）专家网络冗余度≥41%（当任务相关性<0.3时） 🆔 ID: 186082 ✅ 可用
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前额叶皮层（PFC）通过长时程增强（LTP窗口≥3.5ms）支持长期记忆巩固，间隔重复最优间隔≥1.8天（记忆保持率≥92%）；对比间隔重复算法（SM-2）遗忘曲线拟合误差≥19%（当间隔>7天时） 🆔 ID: 186083 ✅ 可用
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人类社会认知通过心理理论网络（TPJ-STS）实现意图推断，欺骗检测准确率≥74%；对比图神经网络（GNN）关系推理在复杂拓扑结构中F1-score≤0.67（节点度>20时） 🆔 ID: 186084 ✅ 可用
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人类感官统合通过多模态皮层（顶叶-颞叶-枕叶）实现跨通道绑定，刺激-反应一致性效应≥15%；对比多模态Transformer跨模态对齐损失≥0.38（当模态差异>3个数量级时） 🆔 ID: 186085 ✅ 可用
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人类技能保持通过神经突触修剪（每年删除18-22%冗余连接）维持高效网络，长期记忆提取速度≥1.3倍（相比初始学习）；对比模型剪枝（Magnitude）精度损失阈值≥8%（压缩率>70%时） 🆔 ID: 186086 ✅ 可用
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前额叶-边缘系统环路通过压力调节（皮质醇阈值≤15μg/dL）维持认知弹性，逆境学习适应速度≥1.4倍；对比鲁棒学习（Co-teaching）噪声标签容忍度≤39%（当错误率>20%时） 🆔 ID: 186087 ✅ 可用
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人类概念学习通过样例间关系推理（类比映射准确率≥76%）实现高效泛化，最少训练样本需求≤3.2个/类别；对比少样本学习（Prototypical Networks）支持集扩展需求≥12个/类别维持90%准确率 🆔 ID: 186088 ✅ 可用
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基底神经节-丘脑-皮层环路通过程序性规则提取（规则复杂度≤4层嵌套）实现自动化决策，执行速度≥2.1倍（相比有意识规划）；对比符号AI规则引擎推理延迟≥120ms（规则数量>50时） 🆔 ID: 186089 ✅ 可用
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人类动态学习通过神经可塑性窗口（突触效能变化率LTP/LTD≥1.4）适应环境变化，迁移任务性能保持率≥81%；对比持续学习（EWC）正则化强度λ≥1.2时新任务学习受阻（准确率下降≥25%） 🆔 ID: 186090 ✅ 可用
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前额叶皮层（PFC）通过认知负荷调节（工作记忆容量4±1 chunks）优化信息处理，多任务切换损耗≤18%；对比多任务神经网络（MMoE）门控机制计算开销≥2.3倍（相比单任务基线） 🆔 ID: 186091 ✅ 可用
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