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这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
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近期，Deepseek引起全世界关注，对教育界、产业界都产生很大触动。本届大赛的赛题组负责人、上海科学智能研究院副院长李昊感受到，此前有很多公司会在“做更多应用”和“突破核心技术”两个方向之间摇摆，而Deepseek的成功案例激励大家更加专注于研发。
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