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王青（qīng）认为，近期DR007中（zhōng）枢（shū）高于主（zhǔ）要政策利（lì）率水平（央行7天（tiān）期逆回购利率1.5%）的状况还（hái）会持续一段（duàn）时间。中国人民银行货币政策（cè）委员会2024年第（dì）四季度例会提出，要（yào）“提高资金使用效（xiào）率（lǜ），防（fáng）范（fàn）资金空转”。再加（jiā）上近期监管层正在采取（qǔ）多重措（cuò）施（shī）遏制（zhì）长（zhǎng）债收益（yì）率（lǜ）过快下行（xíng）势头（tóu），继（jì）1月份DR007中枢（shū）出现一定幅度上行之后，2月份资金面（miàn）还会（huì）相对（duì）偏紧。
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当然（rán），这种（zhǒng）新范（fàn）式（shì）也带来了挑战。一方面（miàn），数据驱动的（de）研究需（xū）要大（dà）量高质量（liàng）的数（shù）据（jù）作（zuò）为支撑（chēng），但现实中数据往往存在噪（zào）声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练（liàn）出现偏差（chà），影响研究（jiū）结果（guǒ）的可靠性。另一方面，科研人员需要（yào）具备跨学科（kē）的知识背景（jǐng），包（bāo）括计算机科（kē）学、统计学和生物医学。这对传统医（yī）学（xué）教（jiào）育提出了新的要（yào）求，一定程度上加剧了“数据科学家（jiā）”与“医（yī）学专家”之间的知（zhī）识鸿沟。此外（wài），医学数据的共（gòng）享对于人工智能模型的训练至（zhì）关（guān）重要，但如何在保（bǎo）护患者隐私的同时（shí）实现（xiàn）数据的开（kāi）放共享，是一个需要深思的问题。
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