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　　　　近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。

加强第一课堂建设，实现大学生生态文明课程教育全覆盖。第一课堂是由教师、教材、教案及学生组成的，提升教师的生态文明素养是解决“谁来教”的问题，提升教材的绿色成色是解决“教什么”的问题，教案中强化批判式教学、研讨式教学、案例式教学是解决“怎么教”的问题，如何让学生从被动学转向主动学是解决“怎么学”的问题。一方面，要用好以知识性、常识性等内容为主的网络课程；另一方面，要防止网络课程的泛化，避免课程教学质量的下滑。

　　　　量子计算怎么才能不出错又不耗更多资源？传统量子纠错方法，要依赖大量额外量子比特来“帮忙”，这就极大地增加了系统复杂性和资源消耗。而现在“猫量子比特”的引入，有效缓解了这个问题。它要的不多，错误率却能被有效抑制，无疑是一项重大的进步。这一技术其实还处于初步阶段，但它展示了高效扩展的潜力。随着技术的进一步优化，基于“猫”的量子纠错方案，很可能会成为推动量子计算实际应用的关键。