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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。

“仅以脑科学为例，大量神经元间的相互连接和作用涌现出如智能、意识等功能，厘清神经环路的结构和活动规律是解析大脑工作原理的必由之路。然而具备单神经元识别能力的传统显微镜往往只具备毫米级视场，仅能覆盖小鼠单个或几个脑区实现单个平面的神经信号动态记录；功能核磁虽然能够实现三维全脑范围观测，但空间分辨率却远不足以识别单细胞。”中国工程院院士、清华大学自动化系教授戴琼海介绍，对于肿瘤学而言，同样只有兼具大视场与高分辨才能全景式捕捉肿瘤发生发展的完整过程，才能更精准地研究不同药物反应，发现新的药物靶点。

　　　　周亮表示：“针对这些原因，我院专家制订了一整套模块化干预方案，进行了一年多的临床实践，取得了较好的效果。”据了解，针对“儿童青少年因精神心理疾病而休学，如何判定是否达到复学标准”的问题，广州医科大学附属脑科医院已经开设了儿童青少年“复学门诊”，帮助儿童青少年心理康复后更好回归学校，提供评估、诊断、康复、治疗等全面服务。