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人工智能 (AKAI) 和规范挑战
• Nasir Muftić（萨拉热窝大学），理解人工智能的风险是健全责任监管的先决条件 • Despoina Poutakidou（塞萨洛尼基亚里士多德大学），欧盟立法中的人工智能和民事责任：现有法律框架和 2020 年欧洲议会关于民事责任制度的决议 • Vassiliki Papadouli（塞萨洛尼基亚里士多德大学），自主机器在签订合同时的作用：根据现行私人合同法规则的合同责任和前景
规范范围养育和大脑发育
摘要 对早期逆境（例如创伤、虐待和忽视）的研究强调了优质照护对大脑发育和心理健康的关键性。然而，人们对照护的规范范围变异性对此类生物行为过程的影响仍然了解甚少。因此，我们缺乏理解更广泛、具有人口代表性的风险和复原力发展机制的重要基础。在此，我们围绕“规范范围养育的变异性是否与大脑结构和功能的变异性有关？”这一问题对现有文献进行了范围界定审查。在删除重复项并按标题、摘要和全文筛选后，23 条记录被纳入定性审查。这次审查最引人注目的结果不仅是很少有研究探讨大脑发育和规范范围养育之间的关联，而且已发表的研究之间在方法学上也缺乏一致性。鉴于这些局限性，我们为未来关于规范范围养育和大脑发育的研究提出了建议。通过这样做，我们希望促进基于证据的研究，这将有助于制定产生最佳发展轨迹和心理健康的政策和实践，并扩展有关早期生活压力对神经发育影响的文献。
规范性的大脑大小变异和大脑形成人类的多样性
我们的研究包括2904个来自两个独立主要同类群体的结构磁共振成像脑扫描：（i）1373年1373年横截面扫描的费城神经发育群体（PNC）样本，来自8至23岁的青年的3台特斯拉机器（表S1A和图S1A和图。s1a）（4）和（ii）一家美国国立卫生研究院（NIH）1531次纵向获得的脑部扫描样本，从792年的1.5特斯拉机器中获得5至25岁的年轻人（表S1B和图。S1B）（1）。To generate a reference map of areal scaling in the cortex, we measured the local surface area associated with each of ~80,000 cortical points per scan (henceforth “vertex area”) using an automated image-processing pipeline (5) and then used semiparametric generalized additive models (6) to estimate vertex-specific scaling as the log-log regression coefficient for total cortical area as a predictor of顶点区域（方法）。在此回归框架（7）中，系数为1表示线性缩放（例如，在皮质面积增加一倍的顶点面积增加一倍），而从1的偏差则表示非线性缩放率：系数> 1表示比较面积随着比较较大的验证区域而增加（阳性尺寸），并<1个阳性范围<1。 （“负缩放”）。在首先排除了这些变量和总皮质区域（方法）之间的统计上具有统计学意义的相互作用之后，用于估计缩放系数的模型为对顶点区域的年龄和性别影响提供了统计控制（方法）。因此，我们的结果支持对所检查的两个发展群体中每个群体的单个缩放图的估计，它们并未随年龄和性别的函数而变化。