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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。
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首先，支持产业工人提升智能制造技能。一是加强技能培训与考评。政府、企业和社会应加大对产业工人智能制造技能的培训力度，提供多样化的培训课程和实践机会。同时，建立完善的技能考核评价机制，对产业工人的技能水平进行客观评价，激励他们不断提升自身智能制造技能水平。二是推动校企合作与产教融合。通过与企业合作开展实训基地建设、科研项目合作等方式，让产业工人有机会接触到最前沿的智能制造技术和理念，为产业工人提供更多的实践机会和学习平台。三是鼓励创新与实践。通过设立创新基金、提供创新奖励等方式，激励产业工人不断追求新技术、新工艺和新方法的应用，鼓励产业工人积极参与技术创新和实践活动，激发他们的创新潜能和创造力。
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