原标题：AI系统绘出“多彩”大脑布线图

小鼠皮层2/3锥体神经元用7色Tetbow标记。图片来源：今井武/九州大学

　　日本九州大学研究人员在新一期《自然·通讯》上发表文章称，他们开发了一种新的人工智能（AI）工具——QDyeFinder，其可从小鼠大脑的图像中自动识别和重建单个神经元。该过程涉及使用超多色标记协议去标记神经元，然后让AI通过匹配相似的颜色组合自动识别神经元的结构。

　　识别神经元的一种策略是用特定颜色的荧光蛋白标记细胞，研究人员可追踪这种颜色并重建神经元及其轴突，扩大颜色范围可同时追踪更多的神经元。2018年，研究人员开发了Tetbow，这是一种用光的3种原色为神经元着色的系统。Tetbow使追踪神经元和找到它们的连接变得更加容易。

　　研究人员致力于将颜色的数量从3种增加到7种，但一个关键问题是人类对颜色感知有局限性。仔细观察任何电视屏幕，都会发现像素由3种颜色组成：蓝色、绿色和红色。人类能感知到的任何颜色都是这3种颜色的组合，因为人眼里有蓝色、绿色和红色的传感器。

　　但机器没有这样的限制。鉴于此，研究人员开发出一种工具，可自动区分这些巨大的颜色组合。这个工具能自动将相同颜色的神经元和轴突缝合在一起，并重建它们的结构。QDyeFinder的工作原理就是首先自动识别给定样品中的轴突和树突片段，然后识别每个片段的颜色信息，接着研究人员利用新开发的机器学习算法，将颜色信息组合在一起，识别出同一神经元的轴突和树突。

　　将QDyeFinder的结果与手动追踪神经元的数据进行比较时，它们的准确性几乎一致。即使与已经充分利用机器学习的现有追踪软件相比，QDyeFinder也能以更高的准确度识别轴突。（记者张梦然）

　　【总编辑圈点】

　　神经元的突起可分为树突和轴突。树突是从胞体发出的一至多个突起，呈放射状。轴突则每个神经元只有一根。可以把这一切想象成大树，树上伸展出不同枝丫，枝丫和枝丫之间又有连接，形成密密麻麻的网络。此次，科研人员开发了一种新的人工智能工具，他们用颜色标记神经元，让人工智能进行追踪、识别和分类——这正是机器擅长的事情。它能够精准识别同一神经元的轴突和树突，分辨出神经网络的构成，让我们更深入了解大脑的运作。

(责编：李昉、李依环)

人民网北京6月4日电 （记者孙阳）近年来，在政策助力和社会各界的努力下，民族地区根据各自优势发展特色产业，人才培养和发展进程加快。日前，多位专家学者在首届中国民族地区人才发展大会上表示，通过搭建平台，开发民族地区人才资源，探索建设人才数据库，有助于为民族地区的青年提供更多的成长和就业机会。

国务院参事室特约研究员、人社部原党组副书记、副部长、中国劳动学会会长杨志明在会上表示，青年人才对数智的敏捷性有独特优势，数智赋能民族地区高质量发展将有更好的成长性。新技术革命影响下，民族地区人才发展出现三个趋势性变化：技术技能人才需求由数量型向质量型转变；劳动力供给由无限供给向有限供给转变；一大批新生代劳动者投身现代服务新业态。

杨志明认为，构建产业基础高级化、产业链现代化的双循环新发展，不仅要注重技术创新、设备更新、新基建投入等，更要注重对高技能人才的人力资本投入。同时，要充分释放新职业的劳动魅力，激发新生代的劳动兴趣，适应人工智能的技术迭代，以高技能人才增量带动高技能人才占比的提升，从而以“智”变带动“质”变。

未来科学城中以合作创新中心主任郭永红表示，民族地区人才发展面临人才供给不平衡、学历结构相对单一、高技能人才供应不足等挑战。对此，要从加强国际交流与合作、优化人才流动机制、加强国际人才引进与培养、完善人才服务与支持体系等方面着手，推动民族地区人才工作高质量发展。

(责编：乔业琼、吕骞)