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2023年诺贝尔物理学奖得主费伦茨·克劳斯团队最近研究表明，时域光谱可用于检测血液样本中癌症等疾病的早期迹象。然而，时域光谱依赖传统光源来探测样本，由于激光光束的散粒噪声特性，其分辨率受到限制。传统光的这一局限性意味着，超过某一特定点后，噪声会超过信号，无法进一步获取关于样本组成的更多信息。
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在保障有效性的前提下，提高可解释性，有助于减少对公共资源的消耗，增强用户对AI系统的信任度，并促进其在关键领域的应用。例如在医疗健康领域，一个具有高可解释性的AI诊断系统能够让医生更容易理解其判断依据，减少不必要的检查和治疗程序。
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