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当然,这种新范式也带来了挑战。一方面,数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑,但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差,影响研究结果的可靠性。另一方面,科研人员需要具备跨学科的知识背景,包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求,一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外,医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要,但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享,是一个需要深思的问题。
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作为金砖国家中的经济大国,中国长期致力于推动全球贸易自由化、便利化。从金砖国家在内部贸易中使用本币可以看出,替代性金融体系正在慢慢形成。金砖国家新开发银行和亚洲基础设施投资银行已经着手为更多国家提供融资支持。
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