豆瓣评论

  • 短毛的拉布拉多
    神经科学门外汉全方位综述。09-21
  • 焦糖爆米花
    体感这些全部是当下大热课题,有些已经都做烂大街了。这个翻译对ns一无所知,水平甚至不如deepl,很难想象21年还会找这种水平翻专业科普书。这本书乍看内容浅显其实门槛很高,约了一堆大牛每个人只花了20分钟写了些他们觉得泛泛而谈的东西。。10-29
  • 已关机
    作为科普也太简单了…时隔五年引进也太慢了…02-13
  • 来个橙子吧
    神经科学前沿合辑概念很多,需要迂回去理解大脑的很多基本组织结构在有体验之前便形成了。体验会对它们进行调整、校准、重新塑造、重新布线,但这只是整个大脑发育过程的一半。文化进化速度比基因进化快很多。适应原始社会的基因不适合现代社会了02-13
  • Rigel
    门槛这么高的书翻译却不给力……SAD05-05
  • 空山新语
    内容完全没有标题来得有意思,对新手也不友好,比较学术而且在文字表述上比较乏味。01-24
  • 饭饭
    2015年的书籍 虽然不算上前言了,但作为入门够用了,内容很专业,但不有趣,不适合科普02-08
  • howie.serious
    gary marcus的思想往往很有争议,毕竟是 GPT 和深度学习的大黑子。挑部分自己感兴趣的章节看看就好。08-20
  • 郁离
    呃呃 ,看完等于没咋看,还需要再....嗯 主要吧 看完就觉得真难啊08-22
  • 黑夜的界
    有时候不是你在选择书籍,而是书籍在选择你。不知道这本书选择了谁作为它的读者,如果是不做神经方向的人,这本书缺少了非常多基础的铺垫;如果是做神经方向的人,那么他为什么不直接读review呢。翻译的也很一般,不像专业人士翻译出来的。09-26
  • 葵木蝉
    中文译本出版时已经过了6年,但是也可以作为神经科学历史发展史来看09-06
  • 享即
    内容很好,翻译很烂,跟AI翻译的差不多。10-17
  • 心有所向
    这本书主要是由近二十名围绕神经科学的科研人员讲述自己领域的研究现状及成果。主要讲述的内容为2013年之前的研究成果,目前来开有些过时。04-20
  • 何武凡
    领域大佬们的文章汇编成的一本书,没有很好的顶层设计,篇与篇之间基本没联系,好处是随便一篇都可以开始看,中文翻译读起来很吃力。读到一半想弃坑。10-08
  • 麦当挠
    一星给翻译,湛卢这个品牌实在是太差了,标题更是哗众取宠。原作给三星半。编者请了一些neuroscientists各写一篇关于主题为the future of neuroscience的文章,汇在一起成书。每个科学家的定位,写法,以及侧重点都不一样。有些人是主要对自己研究成果做了一下简单综述,有的是对于脑计划等大项目发表了一下看法,有些人则对研究大规模收集数据的方法提出质疑。我觉得Moser写的那篇比较浅显,但比较清楚,不是对玄谈玄。Ned Block和Matteo Carandini那两篇比较有见地。其他人写的都没给我留下什么深刻印象,太粗了。这个书有不少篇幅都在说“绘制大脑地图”,这个可能就是现在理解大脑的技术路径前进方向,但我也不认为这是什么好办法。10-05
  • 杰克之路
    英文版是2015年,有些所谓前沿已经过时了11-14
  • 维索茨基的野马
    经常在B站看鬼谷科普视频,这本书感觉还能略懂。都是神经科学前沿学者写的文章,对于大致他们干了什么,以及未来趋势都能看个大概。不过,还是有些过于深入和专业化,合上书后,留存内容的递减可能会非常快12-30
  • 苏漠笛
    适合神经科学的骨灰级玩家。而且原著很老了,出版于2015年12-22
  • greatabel
    虽然不懂 但大受震撼,感觉数据分析和算法工程师在神经科学这个领域大有可为,怪不得前段时间搞生物的朋友还要我帮他改py08-18