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FastGlioma将显微光学成像与一种称为基础模型的AI相结合。研究人员使用超过11000份手术样本和400万个显微图像对视觉基础模型进行了预训练。这些肿瘤样本通过受激拉曼组织成像拍摄，这是一种由密歇根大学开发的快速、高分辨率光学成像方法。

　　　　此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。