抵抗性变化，对熵增趋势的抵抗是高维结构形成的基础，这不仅仅是低概率的，还是位于分布的特定位置的。多层次的耦合形成的路径，我们必须考虑自反律的成立情况。
大基底的小概率的表达是一定的期望，可以视为网络的涌现。这是多层次耦合的结果。
物极必反的自反律。这是代价。
疾病的分类，足够细化可能形成足够高的概率联系。
精神疾病是大脑神经系统的选择性表达的结果。
模式化的路径坍缩，即针对特定的情况产生特定的变化。
观测是被存在，存在是被观测。这是相对性。
网络层次的多层次的耦合是各种路径的综合，这是我们存在的基础，我们通过相互观测来确定彼此的存在。这种矛盾式的悖论是如同马尔科夫序列的隐状态，是一种高维结构，可以选择性表达为具体的存在形式。这体现于各种反转。这是相对性，一切都是反复，只能说是风水轮流转。只要群体数目足够多，可以最终形成一定的环路。
网络对大脑结构的模拟可以对我们的新型计算机提络的力量在于将边际力量降到负值，即具备极大的可扩张性。
多层次的竞争博弈，这是内部的各种联系，即具备一定的相似性可以做到知识的迁移。
网络的选择性表达可以形成各种高维的路径，对应于我们的意识和思维。而且具体的行为表达也是相似的马尔科夫序列表达机制。
大脑的底层神经元联系是等价的，都可以抽象为一定的联系构建和失联。然后就有在这个层次的基础的升维，即功能分化，即有脑区的分化有着更大的概率对应特定的概念如言语行为等等。
对基本元件的把握来不断升维形成高维结构，这是一种路径形成，其组合形成的多可能可以形成各种高维结构，这是选择性表达的结果，这些神经元的组合可以形成不同的模块（神经形成的反射结构，这种网络结构可以具有一定的概念，如同电路的设计，具有一定的逻辑运算功能），在这个基础可以形成不同的功能模块，然后我们可以探讨其功能层次的协同/抑制形成的高维结构。
神经网络的结构具有的逻辑运算功能可以与已有的程序设计构建一定的对应关系，即电信号。这是动态变化的结构，有化学突触和电传递两种方式。而这种具体的结构形成具有一定的特异性，这是多层次的接口形成，是高维结构形成的基础。不同的感觉和运动纤维就是这种分化。
多层次的博弈机制：神经的结构离散，如同量子；功能连续，如同宏观的物理世界，网络。神经的信息传递机制，电脉冲和化学物质传递的博弈；兴奋性和抑制性突触的存在和竞争博弈
突触、树突是神经元联系的分形结构，神经元的高维形式是各种神经环路和反射形成的基础。
模式识别，特征提取，统计层次的数据收集，然后涌现出有限的线性组合的指标来整体指代宏观事情。通过数据统计的贝叶斯推断来快速收敛路径，是对概率的运算。
文化冲击，多层次的规则
被环境孤立产生的恐惧的底层机制
局部最优对整体的逼近
实验手法的功能验证，各种神经活动的记录，底层的离子活动和蛋白运动，量子释放的神经递质。
营养因子的存在是可以起到山中伸弥的四个转录因子逆分化细胞的作用
电极记录电信号—膜片钳—成像，底层的受体的选择性激活/抑制，往上遍历形成高维的神经网络，多层次的竞争博弈可以形成高维的网络结构，最终能够与行为构建一定相关性
发育就是网络的增长，具备幂律分布的性质，
病毒作为一种实验手段对大脑的探讨，如慢病毒对神经的标记作用。我们可以通过对病毒的改造进行中心法则层次的影响，如同基因敲除，rnai等等实验手段使得我们能够对基因进行可控的影响，为我们对基因功能层次的认识的不断深入提供可以操作的底层工具。而且寄生虫的改造可能在生物体层次进行类似的基因封闭/促进表达，如弓形虫对小鼠的感染可能造成一定的大脑神经异常（神经层次的选择性表达），从而表现为行为层次的异常，本质上还是通过基因底层的影响实现的。而它们的组合可能会产生新的效应，即感染特定的病毒的寄生虫可以对生物体产生的影响可以等价于特定的基因敲除。与医疗的用药其实可以构建一定的相似性。
周期性的形成和网络结构形成
大数据的分析。目标分解。
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