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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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人工智能（AI）搞诗歌创作并不是新鲜事。在这一领域，早期AI大多依赖于简单模式匹配和规则设定，生成的诗句缺乏内涵和情感。但随着深度学习和自然语言处理技术的进步，新一代AI已能够通过学习大量诗歌数据来捕捉语言的细微差别和复杂结构，从而生成更加自然流畅、富有创意的诗句。例如，科学家利用深度神经网络和强化学习技术，训练AI模型理解并模仿古典诗词的格律和平仄，甚至能够针对特定主题或情感生成的诗句。
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