人類大腦是我們身體的掌舵者，主宰著行為和思維。然而，對其運作機制的認識尚有欠缺。隨著科技的進步，研究者們利用新技術和方法逐漸揭示大腦奧秘。

大腦的結構和功能

人類的大腦是一個復雜的器官，包含數十億個神經元和神經膠質細胞。它們通過突觸相連，構成龐大網絡。
大腦可分為四部分：大腦皮層、腦干、小腦和邊緣系統，各有不同功能。大腦皮層位于最外層，負責高級思維和決策，也掌管感覺與運動。腦干連接大腦和脊髓，調節基本生命功能如呼吸與心跳。小腦負責平衡與協調。邊緣系統掌控自主神經系統，包括內分泌系統與自主神經系統。

技術進步的推動力

科技的進步為我們深入研究人類大腦提供了重要工具。近年來，神經科學家利用先進技術如fMRI、MEG和EEG觀察大腦活動。這些技術幫助我們理解大腦在不同行為和思維中的功能。人工智能技術的發展為神經科學帶來新機遇，深度學習算法和神經網絡可以處理大量神經科學數據，揭示大腦的復雜模式和規律。利用這些技術，我們能夠識別神經元類型和連接方式，建立模型模擬大腦運作，更好地理解其工作原理。

實驗步驟和公式

在神經科學領域，研究者們使用許多不同的技術和方法來研究大腦。以下是一些常見的實驗步驟和公式：

腦電圖（EEG）實驗

腦電圖是一種記錄大腦電活動的技術。在腦電圖實驗中，研究者會將一系列電極放置在被試者的頭皮上，以記錄大腦不同區域的電信號。這些信號可以用于研究大腦在不同任務和刺激下的活動。

磁腦圖（MEG）實驗

磁腦圖是一種記錄大腦磁場活動的技術。在磁腦圖實驗中，研究者會將一系列傳感器放置在被試者的頭皮上，以記錄大腦不同區域的磁場信號。這些信號可以用于研究大腦在不同任務和刺激下的活動。

功能磁共振成像（fMRI）實驗

功能磁共振成像是一種記錄大腦血氧水平變化的技術。在fMRI實驗中，被試者會被置于一個磁共振成像儀中，并被要求執行不同的任務。儀器可以測量大腦不同區域的血氧水平變化，從而研究大腦在不同任務和刺激下的活動。

神經元模型

神經元模型是一種模擬神經元活動的方法。一個簡單的神經元模型可以用以下公式來表示：

dV/dt = (I_syn + I_ext)/C_m - V/(R_m*C_m)

其中，dV/dt表示神經元膜電位的變化率，I_syn表示神經元收到的突觸輸入電流，I_ext表示神經元收到的外部電流，C_m表示神經元膜電容，R_m表示膜電阻。