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　　　　一般情况下，自动驾驶功能需依靠车辆搭载的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器获取道路信息，通过车载计算平台集成融合成以车身为中心的路况“鸟瞰图”，车辆的自动驾驶算法会以此“推理”出相应行驶路径。相关数据在脱敏后也会通过互联网上传到云计算平台，“喂”给人工智能大模型进行训练，持续迭代升级算法，进化出新版本后再向用户车辆推送，不断优化车辆驾驶体验。

针对这一难题，研究团队基于先前提出的利用脑连接信息绘制脑图谱的基本思想，成功绘制出黑猩猩脑网络组图谱。研究团队利用这一图谱重建了同源白质纤维束，为人类和黑猩猩构建了连接指纹图，为在亚区级别进行细粒度的跨物种脑连接差异分析以及识别相关的白质束提供了可能。研究团队进一步检查了每个物种脑连接模式的广泛侧化，将这些模式与物种间连接性差异的关系对齐到一个共同的空间中，由此顺利识别出与物种间连接性差异相关的基因及其表达模式。

　　　　为此，开工节上，东风柳汽乘龙发起了“乘龙卡友AI共创大赛”，鼓励卡友们积极应用DeepSeek等AI工具，通过人工智能提升运营效率、优化运输管理，分享实际应用中的经验与成果。卡友们可以通过短视频平台将自己与AI的问答的录屏或截图上传参与活动。