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然而，尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力，但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如，在处理复杂病例和罕见病时，AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素，由于病例数量有限，AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验，从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同，AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康，AI医生的决策过程是否透明可追溯，一旦发生医疗纠纷该如何划分责任，回答这些问题还需要时间。
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GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿：通过训练数据识别基础规则（如语言语法），然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后，GET模型变得足够精准，可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式，并且结果与实验数据高度一致。
精准一码免费期期大公开研究人员组装了两个“切纸天线阵列”进行测试，并创建了一个共面谐振器的原型。结果显示，这种“切纸天线”在3个常用微波频段（2—4GHz、4—8GHz和8—12GHz）表现出良好的信号传输效果。此外，通过改变基板的几何形状和方向，研究人员可引导每个谐振器发出的波束重定向。
