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近年来，人工智能技术在生物（wù）医（yī）学领域取得了显著进展。比如，传（chuán）统的肿瘤（liú）研究（jiū）需要耗费大量时间和（hé）人力（lì）来分析（xī）多模态数据（jù），寻（xún）找关键突变与潜在治疗靶点。现在（zài），深度学习模（mó）型能（néng）够快速、高（gāo）效地处理海量多模态数据，帮（bāng）助科学（xué）家从复（fù）杂的数据（jù）中提取有（yǒu）价值的信息。通（tōng）过这些数据驱动的模型，我们不仅可（kě）以更快地识别肿（zhǒng）瘤相关的基因（yīn）突变等重要信息，还能够预（yù）测患者（zhě）对（duì）特（tè）定治疗（liáo）方案的反应。借助深（shēn）度学习算法（fǎ），人工智能还可以精准地检测（cè）早期肺癌、识别病（bìng）灶，并提（tí）供详（xiáng）细的病理信息（xī）。
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张（zhāng）红喜认为，目前骑手通行方案参与者集中在规模较大的（de）物业（yè）公司（sī），真正“由点（diǎn）及面”、建立（lì）全行业层面的，需要更高（gāo）的（de）开（kāi）发成本、行业（yè）配合度（dù）和数字化水平（píng）。此外，目（mù）前（qián）“骑手友（yǒu）好”相关方案需要社区、业主委员会、物业及骑（qí）手代表在（zài）内（nèi）的多方沟通后（hòu）试行，每（měi）一项（xiàng）决（jué）议都需要长时间的磨合。
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