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神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联
图1半球不对称。 具有明显不对称性的皮质区域以绿色表示。 使用CAT12工具箱（Gaser等，2022）将Desikan - Killiany Atlas（Desikan等，2006）定义的区域投射到FSAGERAGE模板的中央表面上。 向右不对称，在右半球，左半球向左不对称。 使用0.05的阈值对所有有意义的不对称性进行了FDR校正（Benjamini＆Yekutieli，2001； Hochberg＆Benjamini，1990）。图1半球不对称。具有明显不对称性的皮质区域以绿色表示。使用CAT12工具箱（Gaser等，2022）将Desikan - Killiany Atlas（Desikan等，2006）定义的区域投射到FSAGERAGE模板的中央表面上。向右不对称，在右半球，左半球向左不对称。使用0.05的阈值对所有有意义的不对称性进行了FDR校正（Benjamini＆Yekutieli，2001； Hochberg＆Benjamini，1990）。
UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集
时空婴儿专用的大脑图石对于早期大脑发育的神经影像学分析至关重要。然而，由于获得高质量婴儿脑磁共振（MR）图像的困难，在处理获得的数据时面临重大的技术挑战，以及对大型样本量的需求，现有的婴儿地带通常以模糊的外观和稀疏的时间点构建。为了准确研究早期的大脑发育，高质量的空间婴儿脑图集是高度期望的。为了解决这个问题，我们基于UNC/UMN婴儿连接项目（BCP）数据集（Howell等，2019），为婴儿大脑构建了4D体积图谱，称为UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集。这个4D地图集具有很高的空间分辨率，较大的年龄范围覆盖范围和密集采样的时间点（即0、1、2、3、4、5、6、7、7、8、9、9、10、11、11、12、15、15、18、11、24个月）。具体来说，使用T1W和T2W序列的542次MRI扫描，从240名婴儿到26个月的扫描年龄，用于我们的ATLAS结构。同时，将广泛使用的FreeSurfer Desikan皮层拟化方案（Desikan等，2006）映射到我们的4D地图集，并手动划定了皮层结构以促进基于ROI的分析。所有图像都扭曲成MNI空间（Mazziotta等，1995）。这个具有非常密集的时间点的4D婴儿体积图集将极大地促进对产后早期阶段中动态和关键神经发育的理解。
发作性和慢性偏头痛患者的结构性脑网络特征
基于Desikan Atlas的每个半球区域（55）。随后，我们使用了亚皮质网络中每个半球和脑干的九个区域的亚皮质体积。用于评估患者和HC之间图指标的统计学意义，应用了5000次迭代的非参数置换测试（56，57）。鉴于CT对年龄和性别很敏感，它们被进一步用作分析的协变量。在每个重复中，每个受试者的区域数据被随机重新分配至两组之一，并获得了一个关联矩阵。然后计算每个密度的所有网络的网络度量。在这里，密度代表通过与所有可能连接的当前连接的分数计算的网络成本。因此，网络测量
制定图书馆应对人工智能的战略
首先，与大多数技术不同，它具有深厚的文化联系，这不仅来自我们看过的许多反乌托邦科幻电影，还来自对人工创造生命的深切担忧，这种担忧似乎可以追溯到希腊神话 (Mayor, 2019)。考虑到它的文化联系，人工智能会产生情绪化的反应，这并不奇怪。它确实有很多希望 (Bankhwal 等人，2024)，也带来了许多问题 (Fergusson 等人，2023)。人工智能的性质和风险备受争议。虽然大型科技公司讲述了技术乌托邦主义、技术决定论和技术解决主义的故事，但同样强烈的声音正在从社会技术的角度阐明道德问题和社会影响。许多报告建议对工作进行重大改变，这一事实强化了影响我们做出明确决策能力的情绪化 (Jung and Desikan, 2024)。