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　　　　根据国际能源署（IEA）的预测，到2050年，全球氢气需求将达到约亿吨以上，其中大部分来源于绿色氢气。复旦大学的这一研究成果为实现这一目标提供了新的技术支撑。未来，研究团队计划进一步基于自主建立的催化剂设计与合成平台，以及CryoTEM、原位拉曼、全原子KMC模拟等先进研究手段，拓展低成本、高活性、高稳定性的催化剂材料的研究，为绿色氢气生产提供更多创新方案。研究团队还计划依托复旦大学孵化的山海氢（上海）新能源科技有限公司，进一步推广成熟技术的落地，推动我国绿氢技术的发展。

近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。

　　　　今年6月，无锡、徐州、常州、扬州已经就落实《“东坡行旅”中国文物主题游径总体规划》进行合作签约。承担《“东坡行旅”中国文物主题游径总体规划》编制工作的浙江省古建筑设计研究院院长卢远征表示，无锡、徐州、常州、扬州4个城市共同呈现了苏轼的家国情怀、人格魅力、文学成就，要围绕苏轼主题，系统联动各个城市的特色，在保护的基础上，创造性转化、创新性发展，共同推动“东坡IP”成为江苏文旅的重要标识，构建起文旅深度融合片区，形成以苏轼文化赋能产业发展、乡村振兴、城市品质提升的新格局。