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　　　　该系统采用了名为光学散斑的独特技术，根据光纤神经系统的“感觉”投射特定图像。随后，人工智能工具会对这些图像进行分析，以评估无人机的健康状况。光学散斑技术可跟踪无人机的压力和应变，帮助地面工作人员及早发现问题，而不需要无人机经常落地进行检查。

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。

　　　　中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 王烨捷）9月13日，复旦大学化学系张凡教授团队开发了高亮度近红外探针，实现了弱光照射下的高信噪比生物成像。相关研究成果以《高亮度过渡金属敏化的镧系近红外发光纳米颗粒》为题，在《自然·光子学》期刊在线发表，这是复旦大学在交叉学科领域取得的又一重大成果。