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该研究成果以“Probing Sub-GeV Dark Matter via Plasmon Excitations in Semiconductor Detectors”为题，发表于国际物理学顶级期刊《Physical Review Letters》（《物理评论快报》）。烟台大学供图
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成伟介绍，实际上，人工智能给出的建议在全面性上是超过人的。但目前来说，我们还需要给人工智能进行专病的训练，就好比带小孩一样，要拿很多正确的习题或者说病例来训练他、“投喂”他，必须得教他1+1=2、不能是1+1=3。训练最大的难点就在于我们需要保证前期训练的内容是正确的，但这种“数据清洗”的过程非常耗时，需要专业的人去“标化”，所以我们到这一步还有一段距离。而患者和医生所用的模型是不一样的，现在已有的数据库可以回答一些诊断问题，但它所用到的训练材料不是非常专业、广泛的正确材料，它可能只是用一些指南或者教科书等很成熟的材料进行训练的结果。
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