關鍵詞：腦編程、知識工程、數據管理
大腦編程就是利用腦的神經元進行與計算機結合，從而控制大腦進行腦開發的編程技術。
利用大腦神經元的神經末梢與一些計算機機械結合，通過控制與大腦結合的機器進行與電腦連接，用電腦進行腦編程，控制、調節、從而進行WRX編程程序。
知識管理就是對人類社會所產生的知識進行合理，有效控制的管理，比如圖書管理就是把圖書分成好多類，有小說類、散文類、科技類以及農業類等不同的各個類。
不同圖書分類之后，就是把無效的熵值在進行有效管理，被稱為圖書管理，而知識管理就是通過知識學習，大量的圖書數據中提取一對一有較、有作用的知識用到問題的解決上的管理，就是從來自何處利用到哪！，對于人就是正所謂知識大腦自我管理。
目前德國，在一些實驗室，利用腦神經元末梢的同時發現了很多不同的與機械相結合的神經起來技術達納米級別，他們與神經末梢相連，再連到一個非常大的機械進行開發。
知識工程就是利用大量的知識技術，從而形成了大數據智能包括大數據，云計算等處理劑即人工智能比較級耦合，通過耦合對他們的進行知識管理形成了所謂的知識功能。
而現在的大腦變成就是利用知識工程中的知識管理，通過編程和一些大腦相結合，從而形成了大腦變成腦編程的應用，開發。
通過大量的機械學習，數據處理，想模仿人類，然后在進行大腦開發，經過不斷的測試行程，這就是腦編程的新模式，新思路。
對于數據，多種數據來源也不同，要用到何處來說定義也不同，腦數據的管理也有極為重要，比如說網絡、基本知識、工具的使用、一個技術產品生產上都有數據管理的身影。
數據管理和知識工程是腦編程的基礎設施也是融合基礎構架，進行編程后一定要做好數據管理和知識工程等其他的技術，所用的技術大類，生物技術、計算機技術。
比如數據管理就是利用計算機硬件和軟件技術對數據進行有效的收集、儲存處理、和應用的過程，其目的在于充分有效地發揮數據的作用，實現數據的有效管理。
數據管理，最主要的目的是在于數據的應用部分，只有做好數據的管理，真正使用到應用上才能真正的實現數據管理的應用價值和存在的腦編程中的地位。
平常照們生活之中，知識工程也存在的重要的體現，比如在實施一項工程的時候，會給出解決方案，而這些解決方案從誕生到應用，也就是知識工程運用，比如教育，園林化設計，更需要對知識的管理。
總得來說，如果要進行人工智能到腦編程過程的進程，一定要做好知識工程和數據管理兩大關鍵基礎知識的訓練。
