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第二组试验结果如图中的黄色柱子所示。这个时候，因果涌现最大的维度在q=3或q=7的位置。这个时候，大脑的动态表现无法简化为一个一维的宏观动力学，而至少需要3~7个维度才能对大脑的活动进行概括。
第二组试验结果如图中的黄色柱子所示。这个时候，因果涌现最大的维度在q=3或q=7的位置。这个时候，大脑的动态表现无法简化为一个一维的宏观动力学，而至少需要3~7个维度才能对大脑的活动进行概括。
综合这两组实验可以得出结论，首先NIS+是可以直接从fMRI时间序列数据揭示出大脑在不同尺度的动力学，并发现因果涌现主要发生在哪个尺度；当被试集中看视频的时候，大脑活动可以被一个维度的宏观信号所概括，这一维度主要代表的是视觉区域的活动状态，大脑发生了非常明显的因果涌现现象；而在静息态下，被试大脑虽然也发生了因果涌现现象，但强度明显低于前者。大脑的主要活动则相对第一组更复杂，因为它不能简单地被一个维度的宏观态所概括，而是集中在一个3~7维的介观尺度上。”
综合这两组实验可以得出结论，首先NIS+是可以直接从fMRI时间序列数据揭示出大脑在不同尺度的动力学，并发现因果涌现主要发生在哪个尺度；当被试集中看视频的时候，大脑活动可以被一个维度的宏观信号所概括，这一维度主要代表的是视觉区域的活动状态，大脑发生了非常明显的因果涌现现象；而在静息态下，被试大脑虽然也发生了因果涌现现象，但强度明显低于前者。大脑的主要活动则相对第一组更复杂，因为它不能简单地被一个维度的宏观态所概括，而是集中在一个3~7维的介观尺度上。”
PLL：已改。
* 这些区域的数字神经元可能协同作用
* 这些区域的数字神经元可能协同作用
YMZ：可以。我后面也会跟英淇确认一下这个术语。
YMZ：可以。我后面也会跟英淇确认一下这个术语。
PLL：好哒
=总结=
=总结=
YMZ：“粗粒化方法”统一成“粗粒化策略”吧，“学习动力学”再加一个修饰“宏观的”
YMZ：“粗粒化方法”统一成“粗粒化策略”吧，“学习动力学”再加一个修饰“宏观的”
PLL：已改。
YMZ：像Boids模型一类的也都可以加交叉引用的，只不过有些是待完成的词条。目前这样也差不多了，可以等张老师看过一遍之后再补全
YMZ：像Boids模型一类的也都可以加交叉引用的，只不过有些是待完成的词条。目前这样也差不多了，可以等张老师看过一遍之后再补全
PLL：鸟群模型已加，其他的加了几个。