脑机接口方向
- 学习基础神经科学
学习神经解剖学，理解大脑各个部分的功能。
了解神经元的工作原理及信号传导机制。
研究大脑的感知和运动系统。
- 电生理学与脑信号处理
学习脑电图（EEG）的基础知识和操作方法。
研究功能性磁共振成像（fMRI）及其在脑信号分析中的应用。
学习脑信号的解码技术，了解常用的信号处理算法。
- 脑机接口技术研究
调研当前最先进的脑机接口设备，如Neuralink。
学习如何设计和开发脑机接口硬件，关注安全性和长期使用的可能性。
研究如何利用机器学习算法解码脑电信号，提取有用信息。
- 实验与应用
设计并实施简单的脑机接口实验，观察其在实时交互中的表现。
探索非侵入性脑机接口技术，研究其在梦境记录中的潜力。
开发并测试用于记录梦境的脑机接口原型。
编程方向
- 编程基础学习
掌握至少一种编程语言，并熟悉数据结构和算法。
学习操作系统基础知识，理解计算机系统的运行机制。
了解编译原理和解释器的工作方式，研究简单的语言设计。
- 领域专用语言（DSL）开发
学习编程语言的设计理论，特别是领域专用语言（DSL）的开发方法。
设计D语言的基本语法结构，用于描述梦境中的多维体验。
开发D语言的编译器或解释器，使其能够将梦境描述转化为可执行代码。
- 开发工具与平台建设
构建一个基础的集成开发环境（IDE），支持D语言的开发和调试。
开发一个虚拟梦境模拟器，用于测试和预览D语言代码。
研究如何将D语言与脑机接口结合，实现对梦境的实时控制和编辑。
梦境方向
- 梦的科学研究
学习梦的生理机制，了解睡眠周期及各阶段的脑活动特点。
研究梦境心理学，了解梦境与情感、记忆之间的联系。
收集与分析梦境相关的脑信号数据，寻找其规律和模式。
- 梦境解码与可视化
使用机器学习技术，建立梦境内容与脑信号的映射关系。
研究并开发工具，将解码后的梦境数据转化为视觉、听觉或其他形式的展示。
测试并优化梦境解码技术，确保其准确性和稳定性。
- 梦境重建与创造
利用D语言重组和编辑梦境，开发简单的梦境修改工具。
开发虚拟梦境设计平台，允许用户创造并体验自定义梦境。
探索梦境与现实的互动方式，开发梦境反馈到现实的应用。
总结与未来规划
- 学习与研究进度评估
定期评估学习进度，记录掌握的知识点和技术。
参与相关领域的研讨会、讲座和会议，保持与前沿技术的接触。
记录并反思每个阶段的实验和研究结果，优化后续计划。
- 跨学科合作与应用场景探索
与神经科学家、心理学家和编程专家建立合作，探索多学科交叉的可能性。
开发梦境分享平台，研究梦境在社交、教育、医疗等领域的应用场景。
探索梦语言在24小时清醒状态中的应用，研究其对健康和社会的影响。