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“在体外构建肿瘤类器官的方式也被认为可以预测癌症的治疗效果。但由于肿瘤类器官的培养过程需要一种重要成分，即基质胶或其他细胞外基质替代品，因此含有可能影响实验重现性的不确定因素，目前距离临床应用还有一定距离。”席建忠说，团队此前也平行开展和尝试过相关技术路线，但由于效果不理想未能推进。
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CBS报道称，虽然人工智能技术日渐强大，但仍无法完全脱离人工的介入，原因是需要数据标记的新设备和新发明正在不断涌现，比如汽车和医疗等行业。“数据贴标员”如今需要给汽车和行人贴上标签，训练自动驾驶汽车避让障碍物的技能；圈出CT（计算机断层扫描）、核磁共振成像（MRI）和X光片中的异常情况，让人工智能学习如何识别异常情况。
百万文字综合论坛转载各坛资料田文博介绍，以100米短跑为例，通过综合对比用户和冠军模型的支撑时间、腾空时间、四肢各个关节的夹角之间的差别，“AI随身教练”就可以判断出用户存在的训练问题，例如是脚踝力量差、后群力量差还是臂摆不够，进一步给出针对性训练建议。
