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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
迈向威尔士最低数字生活标准 - GOV.WALES
本报告涵盖了威尔士政府委托制定威尔士最低数字生活标准 (W-MDLS) 的项目的第一阶段。它与 Nuffield 基金会资助的英国范围内制定英国最低数字生活标准 (MDLS) 1 的项目同时进行。MDLS 的想法是由 Nuffield 项目团队（利物浦大学、拉夫堡大学、Good Things 基金会和城市大学）在 Covid-19 爆发前提出的。在为威尔士和英国制定 MDLS 时，我们正在研究大流行和随后的封锁使政策和公共议程急剧上升的关键问题之一——数字排斥的风险和现实。数字系统和媒体在我们日常生活中的规模和重要性从未如此明显。因此，拥有设备和数据（以及技能和能力）的人与没有这些设备和数据的人之间的数字鸿沟从未如此明显和严重。数字不平等包括数字系统和媒体方面的差异、缺乏和限制，这些对公民、家庭和社区产生了重大的实际影响。那些已经处于最弱势地位的人有可能继续遭受最大损失。一方面，这场大流行揭示了绝对的数字排斥，公民完全缺乏使用数字系统和媒体的渠道、技能和能力。这就是为什么本来就脆弱的个人发现自己处于明显的劣势——与社会脱节、经济困难、无法获得福利、医疗服务、政府援助或进行在线支付。另一方面，疫情也揭示了相对数字排斥的复杂性，从而使“有限用户”面临的挑战显而易见，数百万人能够使用数字系统和媒体，但由于缺乏技能、支持和能力，未能充分受益于数字系统和媒体 2 。新冠疫情措施揭示了家庭维持工作、教育和社交互动所需的数字资源和技能。先前记录的证据表明，利用数字工具在家工作和提供教育机会的机会和能力分配不均。新冠疫情措施加剧了这些问题，有可能加剧数字访问受限家庭当前和未来的教育和工作不平等。但数字排斥和不平等的挑战并不新鲜，也并非新冠疫情所特有。研究证据 3 和干预经验表明，社会和数字不平等的水平和类型之间存在复杂的相互作用。威尔士在数字包容方面面临着独特的挑战，特别是语言、社会贫困、偏远农村人口和人口老龄化问题 4 。2021-2022 年威尔士全国调查 5 发现，随着年龄的增长、贫困的增加和健康需求的增加，家庭互联网接入率下降，65 岁以上的人中有 12% 和 75 岁以上的人中有 29% 没有家庭互联网接入。总体而言，调查显示，威尔士 2021-22 年有 92% 的家庭可以接入互联网，而 2012-13 年这一比例为 73%，这是一个令人鼓舞的上升趋势。2021-22 年威尔士全国调查发现，7% 居住在威尔士的成年人个人不使用互联网。
迈向威尔士最低数字生活标准 - GOV.WALES
本报告涵盖了威尔士政府委托制定威尔士最低数字生活标准 (W-MDLS) 项目的第一阶段。它与纳菲尔德基金会资助的制定英国最低数字生活标准 (MDLS) 1 的英国范围项目同时开展。MDLS 的想法是由纳菲尔德项目团队（利物浦大学、拉夫堡大学、Good Things Foundation 和城市大学）在 Covid-10 爆发前提出的。在制定威尔士和英国的 MDLS 时，我们正在研究大流行和随后的封锁使政策和公共议程急剧上升的关键问题之一——数字排斥的风险和现实。数字系统和媒体在我们日常生活中的规模和重要性从未如此明显。因此，拥有设备和数据（以及技能和能力）的人与没有这些的人之间的数字鸿沟从未如此明显和严重。数字不平等包括数字系统和媒体使用、技能和能力方面的差异、缺乏和限制，这些对公民、家庭和社区产生了重大的实际影响。那些本来就处于最弱势地位的人可能会继续遭受最大的损失。一方面，疫情暴露了绝对的数字排斥，公民完全缺乏使用数字系统和媒体的渠道、技能和能力。这就是为什么本来就脆弱的个人发现自己处于明显的劣势——与社会脱节、经济困难、无法获得福利、医疗服务、政府援助或进行在线支付。另一方面，疫情也揭示了相对数字排斥的复杂性，从而使“有限用户”面临的挑战变得显而易见，数百万人可以访问数字系统和媒体，但由于缺乏技能、支持和能力，他们未能充分受益于数字系统和媒体 2 。新冠疫情措施揭示了家庭维持工作、教育和社交互动所需的数字资源和技能。先前记录的证据表明，利用数字工具在家工作和提供教育机会的机会和能力分配不均。新冠疫情措施加剧了这种情况，有可能加剧数字资源有限家庭当前和未来的教育和工作不平等。但数字排斥和不平等的挑战并不新鲜，也不是新冠疫情所特有的。研究证据 3 和干预经验表明，社会和数字不平等的水平和类型之间存在复杂的相互作用。威尔士在数字包容方面面临着独特的挑战，特别是语言、社会剥夺、偏远农村人口和人口老龄化 4 等问题。2021-2022 年威尔士全国调查 5 发现，随着年龄的增长、贫困的增加和健康需求的增加，家庭互联网接入率下降，12% 的 65 岁以上老人和 29% 的 75 岁以上老人没有家庭互联网接入。但总体而言，调查显示，2021-22 年威尔士 92% 的家庭可以接入互联网，而 2012-13 年这一比例为 73%。2021-22 年威尔士全国调查发现，7% 的威尔士成年人个人不使用互联网。
2土壤质量的定量指标：最低数据集
对评估土壤质量的兴趣是通过越来越意识到土壤是地球生物圈中至关重要的组成部分来刺激的（Glanz，1995）。土壤在食物和纤维的生产中以及通过充当水，空气，养分和化学物质的过滤器和环境缓冲液来实现环境的维持。土壤的质量和健康决定了农业可持续性（Acton＆Gregorich，1995年），环境质量（Pierzynski等，1994），以及由于种植，动物和人类健康的结果（Haberern，1992年）。过去的自然管理以满足人口增加的粮食和纤维需求，已经征税了自然过程的弹性，以维持全球能量和物质平衡（Doran等，1996）。在过去的十年中，由于土壤侵蚀，大气污染，耕作过多，过度放牧，清理，盐水和荒漠化，土壤生产能力的库存表明了地球植被土地上10％以上的严重降解（Lal，1994; Sanders，1992年）。来自联合国环境降解全球评估计划的研究结果表明，几乎40％的农业土地受到人类诱发的土壤降解的不利影响，并且6％以上的降级是通过其原始生产能力的程度，以至于其最初的生产能力仅通过大型资本投资而可能恢复，这是Oldemant Evertments的可能性（Oldemem Eloldemanemementems，1994年）。在世界许多地方，地面和地下水的质量因进度的土地管理实践而受到危害，因此C，N和水中的水循环在土壤中的不平衡。这些管理 -目前，农业被认为是美国非点源水污染最广泛的贡献者（Cast，1992a；国家研究委员会，1989年）。通过大气气体升高和水文循环的改变，全球气候变化和臭氧耗竭的当前威胁需要更好地了解土地管理对土壤过程的影响。土壤管理实践，例如耕作，种植模式，农药和肥料的使用会影响水质。