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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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新一份财政预算案提出多项措施推动创科发展,其中增加香港本地科企产品的曝光,是重要的一环。林建岳表示,贸发局将在重点展会期间向全球买家和消费者展示香港优质创科产品,并与香港院校及相关科研机构等紧密合作,多角度协助香港科研公司建立产品品牌形象,并促进香港和国际买家对香港品牌的认识。
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