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布莱恩·布朗是“猎户座”飞船机械系统的负责人，他和团队详细计算了这些系统可能承受的各种极端条件，包括高温和极高的重力加速度等，以确保设计能够承受比预期更高的极限条件。在对航天器进行精细调整的同时，工程师团队也继续对“猎户座”飞船的材料以及太空舱在飞行过程中承受的压力进行详细模拟，深入分析潜在的弱点，这是20世纪60年代的计算工具无法实现的。此外，他们还会用X射线检查焊接点和隔热罩的组成模块，以确保航天器在重返大气层时不会烧毁。和火箭研发团队一样，“猎户座”飞船团队将获得比以往更多的飞行数据，并具备更强的通信能力。
香港资料大全+正版资料2025当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。
