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此次，团队利用AI预测特定细胞内活跃的基因，这类信息对于确定细胞身份及功能至关重要。他们利用来自正常人体组织的数百万个细胞的基因表达数据训练了一个机器学习模型，这些数据不仅包括基因组序列，也涵盖了有关基因组哪些部分是可访问和表达的信息。
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目前，自动驾驶技术仍面临一些技术瓶颈和难点。例如，自动紧急制动系统（AEB）理论上可以帮助车辆在紧急情况下自动刹停，避免碰撞。但潘嘉汇表示，“这项功能有相应的触发条件。当遇险时驾驶员有转动方向盘的动作，或车辆行驶在较大的弯道上，或者车速超过系统定义的阈值等情况下，AEB都可能无法触发”。此外，行驶过程中识别并避让突然出现的低速、静止目标或异形车辆也是业内的难点之一，“目前很难做到100%识别避让”。
2025新奥资料大全2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。
