该项目提出“神经语义网络”这一新概念，利用功能磁共振成像技术，结合编码与解码模型，构建以脑体素为节点、语义关联为边的网络结构，刻画人脑在处理真实视听场景时的语义组织模式。该项目在数据驱动的框架下，从语义逻辑关系的角度出发，探索人脑视听认知机制，为认知神经科学和人工智能交叉领域研究提供新思路和新方法，同时在脑机接口技术优化和神经退行性疾病诊疗方面具有潜在的应用前景。

钢结构因其轻质、高强、施工方便和材料可循环等优点，在我国高层建筑中得到了广泛应用。但钢材不耐火，在火灾600oC下，钢材将丧失大部分强度，由于高层建筑火灾隐患多，会造成结构局部构件的破坏，并引发整个建筑物连续性倒塌。目前，国内外对火灾下高层建筑钢框架结构抗连续性倒塌性能研究甚少。本项目拟通过对火灾下约束钢柱屈曲后性能和约束钢梁悬链线效应的研究，建立受火开间钢框架子结构局部破坏简化模型，通过在结构整体分析模型中引入该局部破坏模型，研究局部破坏后高层建筑钢框架结构连续性倒塌的模式及其影响因素，进而提出针对不同倒塌模式的判定方法，建立防止高层建筑钢框架结构火灾下连续性倒塌的实用计算和设计方法。