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　　Tom Mitchell及其同事对一个计算模式进行了60种神经模式的“训练”，这些神经模式是用功能性核磁共振（fMRI）成像采集自人类受试者的。这些神经模式所表现的恰好是人脑是如何解读并表达60种不同名词画面的。研究人员发现，他们的模型此后能够预测与其它名词有关但没有被包括在训练套数之内的名词的神经活动模式。在开发这一模型的时候，研究人员应用了一个理论将名词描绘成具有25个维度的物体，而每一维度具有一个感觉-运动的特征，如进食或嗅闻。这一在练习中非常描述性地表现名词的方法使得该模型能够非常精确地预测在人脑中表达的数千种其它新画面的神经模式。（来源：EurekAlert!中文版）