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　　　　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。

以近期高频并购的冀东水泥为例。公告显示，冀东水泥此次拟收购的资产包括：恒威水泥100%股权，作价3.09亿元；弘光矿业70%股权、本溪永星100%股权，分别作价5969.06万元、5972.77万元。

　　　　利用神经科学领域的“集中—间隔学习效应”，即间隔学习相较于集中学习更能加深记忆，研究人员对两种非脑细胞进行了不同模式的化学信号刺激，模拟了大脑神经接收神经递质的过程，并观察了非脑细胞对这些化学信号的反应。这两种非脑细胞一种来自神经组织，一种来自肾组织。