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人脑是一种非常复杂的结构，由约860亿个相互连接的神经元组成，在任何一刻的任何时候共同协调了无数认知过程。神经科学家现在对微观神经元的细胞和分子功能有了很好的了解，并可以将一般功能过程映射到宏观上的大脑的不同区域。然而，对认知如何源于复杂的神经元网络产生的全面理解，以及在神经精神疾病的情况下如何破坏这一点。最近的研究人员已开始使用人工智能（AI）来模拟人脑的子过程。例如，Whittington等人[1]使用变压器网络模拟海马内的空间规划。其他组表明，训练有模型语言的AI模型的激活可以复制人类大脑的功能磁共振成像（fMRI）测量的大脑活动模式[2]。在我们的实验室中，我们一直在开发新型的AI工具，这些工具可以精确地编码单个大脑内的大脑结构和功能的复杂模式[3,4,5]。这些方法已被证明可以显着提高神经发育和认知表型可以从结构和功能性MRI数据中预测的精度[3,4]，以及模型，单个新生儿的大脑如何随着时间的流逝而随着时间的流逝而变化，而随着时间的流逝而变化[5]。最近，我们扩展了这些模型，以编码参与电影观看任务的人类大脑的功能动态。通过这种方式，可以预测单个大脑在从事任务时应如何响应，而仅在静止下观察它。这将使我们能够通过允许我们解散自然变异性（例如，由于脑组织的结构差异或大脑状态，例如
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