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　　　　因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。

课堂之上，唐洁的授业之道别具一格。她总是和学生们打成一片，言传身教。唐洁以宋元茶盏、明清外销瓷等闽地瑰宝为引，将陶瓷发展历程与修复精髓细细拆解；实操环节模拟专业工作室场景，小班推行“师徒制”，带领同学们从甄别材料到实践实操。虽然教学方式活泼、灵动，唐洁想传达给同学们的理念却格外厚重：“希望能培养学生‘择一事，终一生’的匠人精神。”

　　　　“由血栓造成的血管阻塞性疾病已经成为全球致死率最高的疾病。我们在与临床医生交流时了解到，目前血栓的临床治疗效果并不好。虽然有专门的药物，但其副作用大，容易造成血管出血。所以我们一直在想，能不能把药物精准地送到血栓附近，有的放矢地给药。”南京邮电大学教授汪联辉近日向记者介绍了一种智能DNA溶栓纳米机器。这种肉眼看不到的纳米机器可以在血管内识别血栓的生物标志物凝血酶，通过凝血酶浓度的高低，识别出凝血酶究竟是来自血栓还是普通伤口血凝块，继而针对血栓给药。相关成果近日发表在国际学术期刊《自然·材料》。