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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。

　　　　机器在对语言水平这一抽象概念进行评估时，必须依赖预先设定的人类价值判断和标准。电子科技大学智能语言学习与测评实验室与字节跳动合作开发了一款语言水平考试产品。实验室负责人陈大建说，在研发阶段，实验室负责对自行收集的用户音频数据进行标注，其标注内容主要是基于音频所体现的英语能力水平进行分类和标记。标注人员由学校四五十名大学英语教师组成，且均为应用语言学专业的硕博士。