1. 卷積神經網路
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卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一種具有 局部連接、權重共享 等特性的深層前饋神經網路。卷積神經網路是受生物學上感受野的機制而提出。 感受野（Receptive Field） 主要是指聽覺、視覺等神經系統中一些神經元的特性，即 神經元只接受其所支配的刺激區域內的信號 。
卷積神經網路最早是主要用來處理圖像信息。如果用全連接前饋網路來處理圖像時，會存在以下兩個問題：
目前的卷積神經網路一般是由卷積層、匯聚層和全連接層交叉堆疊而成的前饋神經網路，使用反向傳播演算法進行訓練。 卷積神經網路有三個結構上的特性：局部連接，權重共享以及匯聚 。這些特性使卷積神經網路具有一定程度上的平移、縮放和旋轉不變性。
卷積（Convolution）是分析數學中一種重要的運算。在信號處理或圖像處理中，經常使用一維或二維卷積。
一維卷積經常用在信號處理中，用於計算信號的延遲累積。假設一個信號發生器每個時刻t 產生一個信號 ，其信息的衰減率為 ，即在 個時間步長後，信息為原來的 倍。假設 ，那麼在時刻t收到的信號 為當前時刻產生的信息和以前時刻延遲信息的疊加：
我們把 稱為 濾波器（Filter）或卷積核（Convolution Kernel） 。假設濾波器長度為 ，它和一個信號序列 的卷積為：
信號序列 和濾波器 的卷積定義為：
一般情況下濾波器的長度 遠小於信號序列長度 ，下圖給出一個一維卷積示例，濾波器為 ：
二維卷積經常用在圖像處理中。因為圖像為一個兩維結構，所以需要將一維卷積進行擴展。給定一個圖像 和濾波器 ，其卷積為：
下圖給出一個二維卷積示例：
注意這里的卷積運算並不是在圖像中框定卷積核大小的方框並將各像素值與卷積核各個元素相乘並加和，而是先把卷積核旋轉180度，再做上述運算。
在圖像處理中，卷積經常作為特徵提取的有效方法。一幅圖像在經過卷積操作後得到結果稱為 特徵映射（Feature Map） 。
最上面的濾波器是常用的高斯濾波器，可以用來對圖像進行 平滑去噪 ；中間和最下面的過濾器可以用來 提取邊緣特徵 。
在機器學習和圖像處理領域，卷積的主要功能是在一個圖像（或某種特徵）上滑動一個卷積核（即濾波器），通過卷積操作得到一組新的特徵。在計算卷積的過程中，需要進行卷積核翻轉（即上文提到的旋轉180度）。 在具體實現上，一般會以互相關操作來代替卷積，從而會減少一些不必要的操作或開銷。
互相關（Cross-Correlation）是一個衡量兩個序列相關性的函數，通常是用滑動窗口的點積計算來實現 。給定一個圖像 和卷積核 ，它們的互相關為：
互相關和卷積的區別僅在於卷積核是否進行翻轉。因此互相關也可以稱為不翻轉卷積 。當卷積核是可學習的參數時，卷積和互相關是等價的。因此，為了實現上（或描述上）的方便起見，我們用互相關來代替卷積。事實上，很多深度學習工具中卷積操作其實都是互相關操作。
在卷積的標準定義基礎上，還可以引入濾波器的 滑動步長 和 零填充 來增加卷積多樣性，更靈活地進行特徵抽取。
濾波器的步長（Stride）是指濾波器在滑動時的時間間隔。
零填充（Zero Padding）是在輸入向量兩端進行補零。
假設卷積層的輸入神經元個數為 ，卷積大小為 ，步長為 ，神經元兩端各填補 個零，那麼該卷積層的神經元數量為 。
一般常用的卷積有以下三類：
因為卷積網路的訓練也是基於反向傳播演算法，因此我們重點關注卷積的導數性質：
假設 。
， ， 。函數 為一個標量函數。
則由 有：
可以看出， 關於 的偏導數為 和 的卷積 ：
同理得到：
當 或 時， ，即相當於對 進行 的零填充。從而 關於 的偏導數為 和 的寬卷積 。
用互相關的「卷積」表示，即為（注意 寬卷積運算具有交換性性質 ）：
在全連接前饋神經網路中，如果第 層有 個神經元，第 層有 個神經元，連接邊有 個，也就是權重矩陣有 個參數。當 和 都很大時，權重矩陣的參數非常多，訓練的效率會非常低。
如果採用卷積來代替全連接，第 層的凈輸入 為第 層活性值 和濾波器 的卷積，即：
根據卷積的定義，卷積層有兩個很重要的性質：
由於局部連接和權重共享，卷積層的參數只有一個m維的權重 和1維的偏置 ，共 個參數。參數個數和神經元的數量無關。此外，第 層的神經元個數不是任意選擇的，而是滿足 。
卷積層的作用是提取一個局部區域的特徵，不同的卷積核相當於不同的特徵提取器。
特徵映射（Feature Map）為一幅圖像（或其它特徵映射）在經過卷積提取到的特徵，每個特徵映射可以作為一類抽取的圖像特徵。 為了提高卷積網路的表示能力，可以在每一層使用多個不同的特徵映射，以更好地表示圖像的特徵。
在輸入層，特徵映射就是圖像本身。如果是灰度圖像，就是有一個特徵映射，深度 ；如果是彩色圖像，分別有RGB三個顏色通道的特徵映射，深度 。
不失一般性，假設一個卷積層的結構如下：
為了計算輸出特徵映射 ，用卷積核 分別對輸入特徵映射 進行卷積，然後將卷積結果相加，並加上一個標量偏置 得到卷積層的凈輸入 再經過非線性激活函數後得到輸出特徵映射 。
在輸入為 ，輸出為 的卷積層中，每個輸出特徵映射都需要 個濾波器以及一個偏置。假設每個濾波器的大小為 ，那麼共需要 個參數。
匯聚層（Pooling Layer）也叫子采樣層（Subsampling Layer），其作用是進行特徵選擇，降低特徵數量，並從而減少參數數量。
常用的匯聚函數有兩種：
其中 為區域 內每個神經元的激活值。
可以看出，匯聚層不但可以有效地減少神經元的數量，還可以使得網路對一些小的局部形態改變保持不變性，並擁有更大的感受野。
典型的匯聚層是將每個特徵映射劃分為 大小的不重疊區域，然後使用最大匯聚的方式進行下采樣。匯聚層也可以看做是一個特殊的卷積層，卷積核大小為 ，步長為 ，卷積核為 函數或 函數。過大的采樣區域會急劇減少神經元的數量，會造成過多的信息損失。
一個典型的卷積網路是由卷積層、匯聚層、全連接層交叉堆疊而成。
目前常用卷積網路結構如圖所示，一個卷積塊為連續 個卷積層和 個匯聚層（ 通常設置為 ， 為 或 ）。一個卷積網路中可以堆疊 個連續的卷積塊，然後在後面接著 個全連接層（ 的取值區間比較大，比如 或者更大； 一般為 ）。
目前，整個網路結構 趨向於使用更小的卷積核（比如 和 ）以及更深的結構（比如層數大於50） 。此外，由於卷積的操作性越來越靈活（比如不同的步長），匯聚層的作用變得也越來越小，因此目前比較流行的卷積網路中， 匯聚層的比例也逐漸降低，趨向於全卷積網路 。
在全連接前饋神經網路中，梯度主要通過每一層的誤差項 進行反向傳播，並進一步計算每層參數的梯度。在卷積神經網路中，主要有兩種不同功能的神經層：卷積層和匯聚層。而參數為卷積核以及偏置，因此 只需要計算卷積層中參數的梯度。
不失一般性，第 層為卷積層，第 層的輸入特徵映射為 ，通過卷積計算得到第 層的特徵映射凈輸入 ，第 層的第 個特徵映射凈輸入
由 得：
同理可得，損失函數關於第 層的第 個偏置 的偏導數為：
在卷積網路中，每層參數的梯度依賴其所在層的誤差項 。
卷積層和匯聚層中，誤差項的計算有所不同，因此我們分別計算其誤差項。
第 層的第 個特徵映射的誤差項 的具體推導過程如下：
其中 為第 層使用的激活函數導數， 為上采樣函數（upsampling），與匯聚層中使用的下采樣操作剛好相反。如果下采樣是最大匯聚（max pooling），誤差項 中每個值會直接傳遞到上一層對應區域中的最大值所對應的神經元，該區域中其它神經元的誤差項的都設為0。如果下采樣是平均匯聚（meanpooling），誤差項 中每個值會被平均分配到上一層對應區域中的所有神經元上。
第 層的第 個特徵映射的誤差項 的具體推導過程如下：
其中 為寬卷積。
LeNet-5雖然提出的時間比較早，但是是一個非常成功的神經網路模型。基於LeNet-5 的手寫數字識別系統在90年代被美國很多銀行使用，用來識別支票上面的手寫數字。LeNet-5 的網路結構如圖：
不計輸入層，LeNet-5共有7層，每一層的結構為：
AlexNet是第一個現代深度卷積網路模型，其首次使用了很多現代深度卷積網路的一些技術方法，比如採用了ReLU作為非線性激活函數，使用Dropout防止過擬合，使用數據增強來提高模型准確率等。AlexNet 贏得了2012 年ImageNet 圖像分類競賽的冠軍。
AlexNet的結構如圖，包括5個卷積層、3個全連接層和1個softmax層。因為網路規模超出了當時的單個GPU的內存限制，AlexNet 將網路拆為兩半，分別放在兩個GPU上，GPU間只在某些層（比如第3層）進行通訊。
AlexNet的具體結構如下：
在卷積網路中，如何設置卷積層的卷積核大小是一個十分關鍵的問題。 在Inception網路中，一個卷積層包含多個不同大小的卷積操作，稱為Inception模塊。Inception網路是由有多個inception模塊和少量的匯聚層堆疊而成 。
v1版本的Inception模塊，採用了4組平行的特徵抽取方式，分別為1×1、3× 3、5×5的卷積和3×3的最大匯聚。同時，為了提高計算效率，減少參數數量，Inception模塊在進行3×3、5×5的卷積之前、3×3的最大匯聚之後，進行一次1×1的卷積來減少特徵映射的深度。如果輸入特徵映射之間存在冗餘信息， 1×1的卷積相當於先進行一次特徵抽取 。
2. B1、B6、B12、復合維生素B、都是神經營養葯物嗎
不是，B1、B6、B12、復合維生素B都屬於B族維生素。
復合維生素B是一種復方制劑，含維生素B1、維生素B2、維生素B6、煙醯胺、泛酸鈣。參與機體新陳代謝過程，為體內多種代謝環節所必需的輔酶和提供組織呼吸的重要輔酶原料。
常用的神經營養葯包括鈣通道拮抗葯、自由基清除葯、GABA 受體激動葯、細胞膜穩定葯、神經營養因子、腦蛋白水解物、神經節苷脂等。
(2)使用什麼可以擴展神經系統擴展閱讀：
1、神經營養葯的作用：
促進神經系統發育，維持神經系統功能的蛋白質，早期的神經營養劑是神經營養因子。
2、神經營養葯物的應用：
神經營養葯物在臨床常見的腦血管病中常用於治療腦缺血、腦損傷、阿爾茨海默病、帕金森病等。應用神經營養葯進行神經保護的目的是干預半暗帶發生的病理生化級聯反應，防止或延遲細胞死亡。
3. 什麼食物 保護神經系統
1、南瓜：南瓜是p-胡蘿卜素的極佳來源，南瓜中的維生素A含量勝過綠色蔬菜，而且富含維生素C、鋅、鉀和纖維素。
中醫認為：南瓜性味甘平，有清心醒腦的功效，可治療頭暈、心煩、口渴等陰虛火旺病症。因此，神經衰弱、記憶力減退的人，將南瓜做菜食用，每日一次，療程不限，有較好的治療效果。
2、核桃：因其富含不飽和脂肪酸，被公認為中國傳統的健腦益智食品，孩子們一定要食用喔。每日2-3個核桃為宜，持之以恆，方可起到營養大腦、增強記憶、消除腦疲勞等作用。但不能過食，過食會出現大便乾燥、鼻出血等情況。
3、雞蛋：雞蛋富含優質蛋白質，雞蛋黃含有豐富的卵磷脂、甘油三酯、膽固醇和卵黃素，對神經的發育有重要作用，有增強記憶力、健腦益智的功效。
4、海帶：海帶含有豐富的亞油酸、卵磷脂等營養成分，有健腦的功效，海帶等海藻類食物中的磺類物質，更是大腦中不可缺少的。
(3)使用什麼可以擴展神經系統擴展閱讀：
神經系統發出的「抱怨」
1、刺痛性頭痛。
這種突如其來的針刺性頭痛往往讓人覺得病情一定很嚴重。事實卻並非如此。此類頭痛可能一天一次或多次，但大多數情況下並無大礙。刺痛性頭痛在偏頭痛患者中十分常見，通常服用止痛葯即可緩解。專家建議，如果刺痛性頭痛頻發，應去看醫生。如果這類頭痛來得快也去得快，則無需緊張。
2、霹靂式頭痛。
這種頭痛來勢洶洶，常會在瞬間突然發生，程度劇烈。如果疼痛不能很快消失，特別是伴有惡心和脖頸僵硬等症狀時，應該立即看急診，以排查腦溢血的可能。這類情況非常罕見，但是致死率較高，所以必須第一時間就診。如果頭痛感覺完全不同於過去，嚴重程度也大大超過以往，也應立即就醫。
3、肌肉抽搐。
肌肉抽搐看上去像神經系統的問題，但通常是肌肉骨骼系統問題。大多數時候，它只是因為壓力或疲勞導致興奮過度所致。除了明顯的肌無力、肌肉萎縮以及伴隨肌肉抽搐的麻木等症狀外，多數都不會有大問題。
4、咳嗽、打噴嚏或排便用力時背痛加重。
如果背部疼痛揮之不去或不斷加重，特別是咳嗽、打噴嚏或排便用力時脊椎疼痛加重，應該看醫生。這種情況表明脊椎骨受到壓迫，最常見的問題是椎間盤突出，但也可能是腫瘤壓迫等其他情況。此外，出現任何持續疼痛或緩慢加重的疼痛時，都應該盡早就醫。
4. 怎樣變聰明
雖然不是每個人都有所謂的「智慧基因」，但是我們仍然可以藉助很多方法讓自己變得更聰明一些。鍛煉大腦的方法很多，而且並不難，只要稍微改變一下你的生活方式，比如換只手刷牙、閉著眼吃飯、發發呆、玩玩填字游戲、適量運動，一個嶄新而聰明的你就出爐了。
1.閉眼吃飯
為了有意識地用腦，你可以阻斷一些信息，比如視覺信息。閉上眼睛，靠其他感官去尋找食物，再送到嘴裡，這樣可以刺激觸覺、味覺和嗅覺，從而增強大腦中相關區域的功能。
2.吃富含卵磷脂的食物
乙醯膽鹼是大腦的「潤滑劑」，它能使腦部更加活躍。而卵磷脂能轉化成乙醯膽鹼，因此，多吃花生、大豆、毛豆等富含卵磷脂的食物，將有助於提高記憶力。
3.用手指分辨硬幣
隨時在口袋裡放幾枚不同面值的硬幣，沒事時拿手指的指尖去嘗試著分辨，這樣可以刺激大腦皮層，從而挖掘出大腦隱藏的一些能力。
4.關掉聲音看電視
阻斷聲音，僅靠畫面去分析電視里正在播放的內容。這樣做能刺激大腦皮層，並訓練自己集中注意力去做一件事情。
5.捏住鼻子喝咖啡或茶
咖啡和茶的香氣會通過鼻腔粘膜和嗅覺神經傳入大腦，再在腦中對其進行分析。但現在你聞不到香氣了，大腦就只能靠舌頭的味覺來拚命分析進到嘴裡的東西，這樣一來它就得到鍛煉了。
6.大聲讀
朗讀的過程是把視覺刺激反饋給聽覺，並加以確認，它所帶給大腦的刺激要比默讀多得多，因此記憶也更加深刻。閱讀本文時，建議你在需要獲取信息時選擇默讀，在分析或記憶信息時選擇朗讀。
7.學門外語
大腦里有一塊被稱為前額皮質的區域，它直接影響你的決策能力，而學習外語可提高這塊區域能力。
8.點沒吃過的菜
做習慣的事情會讓你感覺輕松，比如去常去的餐廳吃飯，點以前常吃的菜，這是因為在你腦中已經形成了程序記憶，不會再對腦部形成刺激了。所以有意識地做一些不常做的事就顯得非常重要—新的嘗試對大腦來說是一種很棒的刺激。
9.繞路走
有空的時候可以嘗試一下繞路而行，即使迷路也沒關系。為了找到正確的路徑，你會開動腦筋，而這種滿負荷運轉狀態對鍛煉你的大腦十分有益。
10.用左手刷牙
大多數人都習慣用右手，右手運動是靠左腦支配的，因此人們平時對左腦使用得比較多。如果有意識地讓左手做一些事情，那麼對腦來說是一種新的刺激，而且利於開發你的右腦。
11.喝酸奶
益生菌不但對腸胃好，而且還有助於控制焦慮情緒，使大腦在情感和記憶處理上都表現出更強的能力。
12.轉移注意力
站起身走走、爬爬樓梯、做做深呼吸或伸展運動。或許你已經意識到，在做這些放鬆的身體活動時你的大腦仍然會繼續處理上一個任務，有時甚至還能產生新的想法。
13.去陌生的地方
通過體驗未知世界，能讓大腦空間更加廣闊。去沒去過的地方，見沒見過的東西，可以使大腦保持新鮮的狀態。
14.換個角度看問題
有些東西即便絞盡腦汁也是想不出來的，你需要嘗試從各個角度去觀察和思考問題，這樣大腦也會越來越靈活。
15.吃早餐
腦重量僅占人體總重量的2%，但其所消耗的能量卻佔到總耗能的18%，而其惟一的能量來源是葡萄糖。早上是腦部最缺葡萄糖的時期，不吃早餐就去上學或工作，大腦能量會不足，無法充分發揮出其能力。研究表明，早餐能為大腦提供一天所需能量的25%。
16.多咀嚼
咀嚼次數越多腦部的血流量增加得也就越多。
17.快走
運動神經中樞在腦的前額葉，運動命令就是從這里下達的。每天進行20分鍾的快走可以改善腦部血流量、刺激腦產生有益的活性物質。研究表明，經常運動可以降低患痴呆症的幾率。
18.管理時間
科學家在上世紀80年代末發明了一種時間管理方式：用簡單的廚房定時器給工作設定25分鍾的時限，時間一到就休息幾分鍾，這會讓你的頭腦更為敏捷。
19.製造快樂
之所以你能感受到喜悅和愉快，是因為腦內分泌了一種名叫多巴胺的物質，這種物質還能增進神經腦細胞的發育、擴展神經網路。你可以主動去製造去多巴胺，比如不時給自己設定一些易實現的目標：改善伙食、晚上和女朋友去看電影。當你一想起這些令人愉快的目標，你的大腦就會分泌多巴胺，而你也能更高效地完成工作。
20.判斷自己是右腦型還是左腦型
右腦適合對圖像、空間、音樂等信息進行處理，直覺和綜合判斷力強，同時具備信息合成、整體認知等能力。右腦發達的人通常擅長美術、音樂，但對數學感到頭疼。而左腦則適合進行語言、計算的處理，行動方式是分析式和理論式的，一般左腦發達的人數學優秀，善於有邏輯地思考問題。能否高效用腦就得首判斷自己是哪種腦型，因此只有做自己喜歡的事情，大腦才會更興奮。
25.多睡覺
你沒看錯。睡覺可以讓你更聰明。人在入睡後大腦依然在繼續處理各類記憶，而當你醒來後，你會發現記憶力更好了。
26.吃薑黃
姜黃是一種調料，也是咖喱中常見的香料，其內含的姜黃色素有助於預防痴呆症。
27.定期運動
根據《鍛煉和大腦的革命性新科學》一書中的理論，跆拳道、跳舞等運動可以提高大腦協調能力。哪怕宅在家裡，你也可以拿著Wii的體感控制器，在電視屏幕前手舞足蹈鍛煉大腦。
28.讓手機歇會
不斷查看手機簡訊和電子郵件會分散注意力，降低工作效率。如果可以的話，嘗試在特定的時間將手機關掉，你就能專心工作了。
29.皺眉
別小看皺眉這樣簡單的動作，它會讓你的思維變得更具批判性和分析性。
30.觀看新知視頻
用思想的力量來改變頭腦，比如觀看前沿科技、政治和藝術有關的視頻，你會發現自己突然變得更善於思考了。
31.利用圖片
一個能讓你增強記憶的秘訣是：把你想要記住的東西和一幅生動的畫面或圖片相結合。
32.製造混亂
嗅覺和人的記憶密切相關，一般氣味的刺激是和眼前事物一致的。可是如果鼻子聞到的是咖啡的香氣，但看到的卻是魚的樣子，那你的大腦就開始「混亂」了，而這種混亂卻可以刺激腦部的一些神經，使得神經細胞分泌更多的神經遞質，從而優化大腦機能。
33.肯定自己
不停地暗示自己、肯定自己，增強這種意識會使大腦的潛意識被慢慢激活，幫助你全力以赴地實現自己的目標。
34.玩動作游戲
適度玩一些動作和槍戰類游戲可以提升你的反應速度，改善協調能力。
35.讀聰明人的微博
有一些人的微博會讓你大開眼界，比如預測了次貸危機的經濟學家、獲得文學大獎的小說家等。
36.說出來寫下來
把想法轉化為語言從腦里傳遞出來，之後再一次轉化為文字或聲音重新進入大腦進行分析。此時被大腦重新接收的信息又會被你過濾一遍，或許你可以產生更好的想法。
37.逛美術館
這不僅讓你看上去更聰明，欣賞藝術還能幫你減壓，集中注意力。
38.玩猜謎游戲
文字游戲和猜謎能降低患痴呆症的風險。你喜歡玩填字游戲和數獨游戲嗎？不用再因為浪費時間而內疚了，要知道你是在「提升自己」。
39.活動手指
大腦所感受到的刺激很多是通過手指來傳遞的，比如彈鋼琴、敲鍵盤。當你達到「盲打」的水平後，手指對大腦的刺激便會逐漸減少，因此你需要主動去練習一些新動作，比如通過帶觸控屏幕的電子設備去玩「切水果」等游戲。
40.吃黑巧克力喝紅酒
黑巧克力和紅酒里的黃酮類化合物有助提高記憶，現在你有借口喝酒了。
5. 通訊技術是擴展人的神經系統傳遞信息的功能的技術，這句話對嗎
基本是對的。
但某種意義上講，現代科技（包括通訊技術）都是為了滿足人類慾望，將意志（人體內傳輸部分地通過神經系統）通過物質的體現，也就是意志傳輸「馬路」的物質形式的拓展。
6. 計算與存儲技術主要用於擴展人的什麼功能 A效應器官 B神經系統 C大腦 D感覺器官
計算與存儲技術主要用於擴展人的大腦功能，計算與存儲屬於人大腦的執行功能。
執行功能是允許認知控制行為所需的一套認知過程的總稱：他負責選擇並成功監測促進實現所選目標的行為。執行功能通過注意控制和認知抑制過濾無用信息和降低與抑制無關的刺激，處理和操縱在工作記憶中保存的信息，同時思考多個概念的能力，並以認知靈活性切換任務，抑制沖動性行為等。
(6)使用什麼可以擴展神經系統擴展閱讀
人的大腦功能：
1、運動功能
大腦的運動系統負責產生和控制運動。產生的運動從大腦通過神經傳遞到身體運動神經元，達到控制肌肉的作用。皮質脊髓束將運動信息從大腦，脊髓傳遞至到軀乾和四肢。腦神將運動信息傳遞至眼睛，嘴巴和臉部區域。
2、感覺
感覺神經系統涉及感覺信息的接收和處理。這些信息通過特定的感受器官（視覺，嗅覺，聽覺和味覺）的被接受傳至大腦。
大腦從皮膚接收關於觸摸，壓力，疼痛，振動和溫度的信息。從關節收關於關節位置的信息。感覺皮層位於運動皮質附近。
像運動皮質一樣，具有與不同身體部位感覺相對應的區域。由感覺受器在皮膚上收集的感覺信息被轉換為神經信號，其通過脊髓中的一束神經元傳遞至大腦。神經元沿脊髓的後部向上延伸到髓質的後部，在那裡它們與「二階」神經元連接。
然後，這些神經元向上移動到丘腦中的與「三級」神經元連接，並行進到感覺皮層。脊髓會傳導關於疼痛，溫度和總觸覺的信息。神經元在脊髓上行進並與腦干網狀結構中的二階神經元連接，用於疼痛和溫度，並且還可以在髓質的腹膜復合體上進行總體觸摸。
3、語言
雖然傳統上語言功能被認為是定位於威爾尼克區（Wernicke）和布洛卡區（Broca），但現在人們普遍認為，更廣泛的皮層區域對語言使用有貢獻。語言如何被大腦表徵，處理和獲取的是心理學和神經科學研究等領域正著力研究的一個問題。
4、情緒
嘗試將某些大腦區域的喜怒哀樂等基本情緒相關聯目前還存在著極大的有爭議，一些研究沒有發現與情緒相對應的特定位置。 杏仁核、眶額葉皮質、腦島及外側前額葉皮層區域似乎參與到了情緒的加工過程。
5、沒執行功能
執行功能是允許認知控制行為所需的一套認知過程的總稱：他負責選擇並成功監測促進實現所選目標的行為。執行功能通過注意控制和認知抑制過濾無用信息和降低與抑制無關的刺激，處理和操縱在工作記憶中保存的信息，同時思考多個概念的能力，並以認知靈活性切換任務，抑制沖動性行為等。
參考資料來源：網路-大腦