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活动古今并举，既邀请文化和诗词领域专家，以分享会的形式深入探讨江西诗派在中国文学史上的重要地位、江西革命诗词的传承发展等，提炼江西诗词在人文、地理等意义上的标识性特征；也邀请当代诗人采风创作，走进九江、探访景德镇、漫步抚州，追慕陶渊明、汤显祖等诗人墨客的风华。采风活动还通过短视频、诗人唱和、现场文艺表演等形式，拉近与当地群众的距离，呈现大美江西的魅力，也扩大活动在网络上的影响力。据不完全统计，截至目前，“诗旅江西”“跟着诗词游江西”相关活动的网络话题点击量超过1亿，掀起了诗品江西、诗咏江西、诗旅江西的风尚。
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当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。
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