传统语言分类基于血缘、地域和迁徙，存在根本缺陷。本文提出以音节结构和大脑解码机制为核心的新分类法：语言分为开音节型（如汉语、日语）和闭音节型（如英语、德语）。开音节语言线性解码，闭音节语言需回溯重组，导致婴儿大脑发育差异。同类型语言可形成过渡带，不同类型则无过渡语。语言正趋向开音节化和孤立语形态，汉语是最高形式，代表未来演化方向。

本文介绍了多种基于机器学习和图注意力网络的技术，包括联合核图注意力网络（JGAT）在大脑解码中的应用、生成对抗网络（GAN）在无线电地图构建中的应用，以及多范围注意力双组分图卷积神经网络（MRA-BGCN）在交通预测中的表现。这些方法在数据处理的精度和效率上展现了显著优势。

本研究证实了即使使用约10%的数据或982个共同图像，交叉个体的大脑解码也是可行的，与单个个体解码相比性能相当。岭回归是最佳的功能对齐方法，通过受试者对齐，实现了更优秀的大脑解码以及可能的扫描时间缩减90%。