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“DeepPT”通过预测患者的信使核糖核酸(mRNA)图谱来工作。mRNA对生成蛋白至关重要,也是个性化癌症药物的关键分子信息。研究人员表示,当与另一种名为ENLIGHT的工具相结合时,“DeepPT”可以预测患者对多种类型癌症疗法的反应。
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传统人工智能擅长处理结构化的数据、图像、语音等信息,但面对现实世界中的物理互动通常无能为力。早在1986年,美国著名机器人制造专家布鲁克斯从控制论角度提出,智能是具身化和情境化的,传统以表征为核心的经典人工智能进化路径是错误的,而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。随着人工智能应用逐渐从虚拟环境拓展到物理世界,如工业机器人、自动驾驶、无人机等应用越来越广泛,这一观点得到了验证。人工智能研究的重心也开始逐步从数字化智能向具身智能进阶。
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