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彼时RUSH系统仍然面临一系列瓶颈，包括如何利用二维传感器实现高速三维成像、如何避免激光长时间照射所引起的细胞损伤（即光毒性）从而实现长时程高速观测、如何克服复杂成像环境导致的光学像差与背景干扰、如何提升弱光条件下的成像信噪比、如何高效处理大规模介观数据等。“每一项技术瓶颈本身都是生物医学成像领域的国际难题，而如何在同一系统上同时解决这些活体成像壁垒，是一个更为艰巨的挑战。”戴琼海介绍。
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2024年该赛事设立了“AI+内容”和“AI+技术”两大赛道，鼓励高校学生用AI技术赋能中国优秀传统文化、前沿科技创新探索、大学生成长发展和人体姿态识别，吸引了来自全国28个省市、238所高校的743支团队参与。参赛作品展示了高校青年的技术实力和创意水平，并体现了他们对社会生活的深刻洞察与责任担当。通过层层选拔，来自清华大学、四川大学等多所国内顶尖高校的优秀团队脱颖而出，获得广泛认可。这些成果不仅促进了产学研用一体化的发展，还为未来的AI技术研究与发展储备了更多人才。
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