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摘要 要理解物体表征，需要对视觉世界中的物体进行广泛、全面的采样，并对大脑活动和行为进行密集测量。在这里，我们展示了 THINGS-data，这是一个多模态的人类大规模神经成像和行为数据集集合，包括密集采样的功能性 MRI 和脑磁图记录，以及针对多达 1,854 个物体概念的数千张照片的 470 万个相似性判断。THINGS-data 的独特之处在于其丰富的注释对象范围，允许大规模测试无数假设，同时评估先前发现的可重复性。除了每个单独的数据集承诺的独特见解之外，THINGS-data 的多模态性还允许组合数据集，从而比以前更广泛地了解物体处理。我们的分析证明了数据集的高质量，并提供了五个假设驱动和数据驱动的应用程序示例。 THINGS-data 是 THINGS 计划 ( https://things-initiative.org ) 的核心公开发布版本，旨在弥合学科之间的差距和认知神经科学的进步。
事物数据，大规模数据集的多模式集合......
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