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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。
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对这项成果，《细胞》杂志的3位审稿人均给予了高度评价：“该研究采用大量生化和遗传数据系统解析了独脚金内酯信号感受的机制，揭示了信号感知机制的新特征”“该研究揭示了令人兴奋的新发现，比如发现了D14的翻译后修饰（磷酸化）及其在低氮适应中的作用”“该研究数据扎实、实验设计精妙，解决了独脚金内酯信号感受中不同模型之间的争议点，为独脚金内酯信号感受的调控机制提供了新的视角。”
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