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该团队负责人李建微介绍，传统方法在火场复杂环境下容易受到干扰，而改进后的深度学习模型，通过融入结合通道和空间注意力机制的模块，使模型像拥有了火场专属“眼睛”。其中，通道注意力帮助其聚焦火焰最显著的特征，而空间注意力则能清晰感知火焰的位置和形状，这些技术提升了模型对野火特征的识别能力，显著提高了分割的精准度。
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研究团队使用了他们去年发布的AI工具RFdiffusion。该工具使研究人员能设计出可与另一种挑选出来的蛋白质紧密结合的迷你蛋白质。这些定制蛋白质与抗体没有相似之处。抗体通过软环识别目标，而软环很难用AI建模。
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