EvoClass-AI009
神经和形态发育系统的演化计算及应用
——通向通用人工智能的新途径
基因调控网络（GRN）深度分析
Learning Objectives
- 掌握神经可塑性的核心算法：理解并能推导赫布规则、BCM规则、稳态调控及脉冲时序依赖可塑性（STDP）的数学表达。
- 识别与构建网络拓扑结构：能够辨识PAR、NAR等典型网络模体，并根据伪代码实现小世界网络和无标度网络的生成算法。
- 量化分析生物系统权衡关系：理解鲁棒性与创新性之间的非支配权衡，并掌握基于中立空间和均匀熵的量化度量方法。