在系统与计算神经科学领域中，如何通过计算模型来模拟人类的感知与认知过程？请结合《国科大系统与计算神经科学期末复习要点》给出具体例子。

系统与计算神经科学是一门将理论与实践相结合的前沿学科，其中模拟人类的感知与认知过程是该领域的重要组成部分。通过计算模型，我们能够理解并模拟大脑如何处理来自环境的复杂信息。《国科大系统与计算神经科学期末复习要点》一书详细介绍了这一过程的理论基础和实际应用，对于期末复习及深入学习该领域知识具有重要价值。

参考资源链接：[国科大系统与计算神经科学期末复习要点](https://wenku.csdn.net/doc/1gyxjc02me?spm=1055.2569.3001.10343)

在感知层面，视觉、听觉和触觉等感觉输入处理是计算模型研究的核心。例如，视觉系统可以利用卷积神经网络（CNN）来模拟视觉信息的处理过程。CNN通过层层的卷积和池化操作，提取图像中的特征，类似于人类视觉皮层中简单到复杂的特征提取机制。在听觉领域，听觉神经编码模型可以模拟听觉神经元对声音信号的响应，进而预测人对不同声音的感知反应。

认知层面，模型如工作记忆的计算框架可以模拟大脑如何暂时存储和操纵信息。例如，多层前馈神经网络可以被训练来执行特定的任务，如语言理解中的词义辨识，通过反向传播算法优化网络权重，从而反映认知过程中的学习和记忆机制。

为了更好地理解这些计算模型，学生需要掌握相关的数学工具和编程技能，以便在计算机上实现和测试这些模型。同时，了解神经科学实验技术和方法，如功能性磁共振成像（fMRI），也对构建和验证认知模型至关重要。通过这些实验技术可以观察大脑在进行特定任务时的活动模式，为计算模型提供实证基础。

期末复习时，应当重点复习这些模型和理论，确保能够应用它们来解决实际问题，并为考试中的相关题目做好准备。《国科大系统与计算神经科学期末复习要点》一书中详细介绍了这些模型的构建和应用，是期末复习的有力工具。

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