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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-05-31 02:37:07 点击:78043次

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    这正是科研人员长期以来面临的难题:一是科研成果在实际应用中的挑战;二是数据收集、处理与分析效率较低;三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式,而平台化合作较为稀少;四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后,隐藏的模式和未知的相关性才会浮现,否则只是无效冗余。同时,现代科学已进入复杂体系时代,传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。

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“就拿我最熟悉的蛋白质计算设计来讲,虽然今年相关成果获奖了,但计算方法在功能蛋白的设计方面还面临很大挑战。”徐纯福说,如果进一步改进AI算法,能够更准确设计酶、抗体等重要的功能蛋白,将有可能产生具有真正实用的全新蛋白。

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    目前,数字技术适老化大多是在原版软件上进行改造,较少研发专门适配老年人群的应用,无法从根本上解决数字平台适老化问题。为此,不少用户呼吁,数字技术适老化,不能仅停留在“改造”上,应该从产品设计之初就开始“适老”。人工智能的发展,为实现这一目标提供了可能。在AI技术支持下,养老设备的针对性、交互性、智能性大大增强,养老服务的便捷性、精准度也明显提升。

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