数据集 — 开放科学

该数据集始于一个简单的问题： 我们能否从粗糙的低分辨率扫描中恢复出精确的脑连接图？ 连接组学的超分辨率。本次发布中的矩阵是这条研究路线的原材料——密集的神经连接矩阵，让其他人能够训练和测试模型，从稀疏观测中预测高分辨率连接组。

它也是 我的连接组学到集群智能论文的种子 — 我从分子到神经元再到多 agent 系统研究智能这一理念。公开释放数据是自然而然的第一步：一篇论文只有在其背后的证据公开时，才具有可信度。

从 Kaggle 页面或 GitHub 仓库获取文件——无需账号门槛、无需表单、无需署名。该数据集采用以下许可 CC0（公有领域）：你可以复制、修改、分发，并在此基础上构建商业产品，无需请求许可或注明出处。

如果你确实觉得它有用，欢迎链接回来（非必需）。主要请求很简单： 用它推动连接组学和脑超分辨率向前发展。

这个数据集位于大脑超分辨率项目的核心。同一条研究线索，同一份源代码——这里发布的是数据那一半，模型在那边。它们共同构成了生物学、机器学习和我今天从事的多智能体系统之间的结缔组织。