1：計算神經科學：探索計算神經科學的跨學科領域，研究數學模型和模擬在理解神經系統中的作用。

2：神經科學：了解神經科學的基本原理，重點在於大腦結構和功能及其與機器人技術的關係。

3：仿生運算：探討生物過程如何激發新的運算模型，為人工智慧系統的設計做出貢獻。

4：神經形態計算：研究神經形態計算，其中計算系統按照大腦架構建模，從而實現更有效率的處理。

5：行為神經科學：了解神經系統如何驅動行為，並著重在機器人技術中的決策和認知過程。

6：綁定問題：深入研究綁定問題，這是神經科學的一個挑戰，解決大腦如何將不同的訊息整合成有凝聚力的體驗。

7：克里斯托夫·科赫：探索克里斯托夫·科赫的工作以及他對理解意識和大腦神經過程的貢獻。

8：神經網路（生物學）：檢視生物神經網路及其對機器人和人工智慧系統中使用的人工神經網路模型的影響。

9：大腦的亞穩態：了解亞穩態的概念，描述大腦保持多種狀態的能力，有助於其適應能力。

10：神經振盪：研究神經振盪及其在協調大腦活動中的作用，深入了解腦波與機器人的相互作用。

11：神經資訊學：了解神經資訊學及其在資料管理和大腦活動分析以模擬神經過程中的作用。

12：大衛·海格：深入了解 大衛·海格 在理解神經科學中使用的大腦處理和計算模型方面的貢獻。

13：大腦模擬：深入了解模擬大腦複雜性的大腦模擬技術及其在機器人技術中的應用。

14：神經運算模型：研究各種神經運算模型，探索演算法如何模擬機器人系統中的大腦功能。

15：動態神經科學：了解動態系統理論如何應用於神經科學，增強對機器人大腦活動的理解。

16：德阿訥-尚古克斯 模型：探索大腦功能的 德阿訥-尚古克斯 模型，將認知與機器人的神經迴路連結起來。

17：神經系統網路模型：了解神經系統的網路模型如何有助於開發更有效率的機器人系統。

18：預測編碼：發現預測編碼及其在理解大腦和機器人的感知、學習和決策方面的相關性。

19：西蒙·斯金格（西蒙·斯金格）：探索西蒙·斯金格（西蒙·斯金格）在計算神經科學方面的研究及其對開發受大腦啟發的機器人模型的影響。

20：卡納卡·拉詹：檢視 卡納卡·拉詹 在應用計算神經科學來開發更強大和自適應機器人系統方面的工作。

21：V1 顯著性假設：深入研究 V1 顯著性假設，該假設重點關注大腦如何處理視覺注意力及其對機器人和人工智慧的影響。