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　　　　我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。

业内专家认为，《指引》是立足当前实际，总结发展经验，围绕数据价值释放路径，形成的指引性文件，对于凝聚行业共识、明确建设思路具有积极意义。《指引》印发后，地方和行业推进数据基础设施建设步伐将进一步加快，推动形成横向联通、纵向贯通、协调有力的国家数据基础设施基本格局，将进一步降低企业数据开发利用门槛，助力培育数据技术产业良好生态。

　　　　兰州大学资源环境学院陈建徽教授团队联合中国科学院青藏高原研究所、海南大学的研究人员成功构建了中国湖泊营养水平历史数据集，时间跨度为1850年至今，由此揭示了我国湖泊营养演变历史，预测了各湖区水质环境状况。相关研究成果近日在线发表于国际学术期刊《自然·通讯》。