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研究报告称，蛋白质特征能够预测67种疾病的发病，包括多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、运动神经元疾病、肺纤维化和扩张型心肌病。蛋白质预测模型的表现优于以标准临床记录信息为基础的模型。在大多数情况下，基于血细胞计数、胆固醇、肾功能和糖尿病测试（糖化血红蛋白）的预测表现不如蛋白质预测模型。
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目前，端到端智驾“卷”算力的程度已经超出之前的预期。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏汽车的云计算大模型等。“总体上看，除了自动化程度越高对于算力需求越大之外，道路交通状况的复杂程度也增加了端到端自动驾驶系统对算力的需求。”曾文翔表示。
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