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追问快读： 新兴的人工智能工具正在革新计算功能磁共振成像领域，提供自动化统计程序的新机遇，并在开发新神经影像技术如图像质量控制和自动生成分析代码上显示潜力。这些工具不仅仅是新工具，更是推动计算神经科学进步的催化剂，正增强而非替代开放科学计划。因此，我们呼吁制定更明确的评价标准，以确保无论结果来源如何，都能进行有效比较。 在过去十年中，神经影像学已迅速发展为一个数据密集型的“大数据”学科。随着数据共享的普及，研究者们现在能够访问规模空前的神经影像数据。仅在2020年5月至2021年4月间，OpenNeuro平台上就增加了406TB的数据 [1] 。 ▷ 2018年~2021年OpenNeuro平台上的可用数据集（绿）与被试（红）数量稳步增长。图源： The OpenNeuro resource for sharing of neuroscience data. eLife, 10, e71774. https://doi.org/10.7554/eLife.71774 数据
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