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何沛桐说，去年11月份这批棉花种下去后，团队就开始用机器人采集影像。每7天采集一次，之后进行数据标注与AI训练，记录下不同苗期、不同地块、不同品种的棉花生长信息，等到棉花收获时就会形成一个完整的闭环。其间对AI不断进行数据喂入，最终将得到一个“棉花通识课”成绩优秀的AI模型。
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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。
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