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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。
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“该研究为低维受限水输运中结构超润滑现象提供了首个确凿的实验证据，揭示了其不同于传统超润滑体系的微观机理。这些发现告诉我们，纳米通道中的水流不再是简单的液体流，而是可能形成类冰的超润滑输运。这不仅有助于我们理解受限体系中水的超快输运，而且将进一步激励新型超润滑和纳米流体系统的未来探索与实际应用。”江颖介绍，随着技术的不断进步，纳米流体的超润滑操纵技术将成为推动科技发展的重要力量。
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