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该平台还应用了包括深度学习在内的高级计算工具，保证长时间内的稳定成像。这一特性使得soTILT3D在处理密集发光点时的速度可达传统方法的十倍以上，大大缩短了捕捉细胞内复杂结构（例如核纤层、线粒体和细胞膜蛋白）详尽图像所需的时间。
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识别神经元的一种策略是用特定颜色的荧光蛋白标记细胞，研究人员可追踪这种颜色并重建神经元及其轴突，扩大颜色范围可同时追踪更多的神经元。2018年，研究人员开发了Tetbow，这是一种用光的3种原色为神经元着色的系统。Tetbow使追踪神经元和找到它们的连接变得更加容易。
澳门今天晚上开什么生肖啊团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。
