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　　　　为解决这些问题，国际标准化组织需要着手创建强大的系统，来跟踪和验证AI训练数据。此外，AI系统可以配备元数据追踪功能，让用户或系统能对合成数据进行溯源。人类也需要在AI模型的整个训练过程中对合成数据进行监督，以确保其高质量且符合道德标准。

他还发现了另外一个问题。“为了让101计划顺利进行，排名前30的大学的教师开始努力创建内容。这就产生了一个问题，顶尖大学的教师工作太优秀了，但他们创建的内容只适合排名前30的大学。所以不得不降低标准，但适用范围更广。”

　　　　叶凯表示，传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”，统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊，传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况，还能减少干扰信息，帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。