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　　　　因此，通过校企合作将实践前置格外重要。她认为，校企为学生提供真实项目锻炼机会，了解不同动漫理念和风格，提升学生世界观架构、情感表达等核心内容创作能力，还能以职业技能竞赛为抓手，“以赛促学”“以赛促产”。“总之，借助动漫产业发展的势头，培养兼具扎实的专业技术知识、敏锐的艺术审美眼光以及创新实践能力的复合型匠人。”

蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。

　　　　现今科学研究中，尤其是材料科学、合成生物学、化学、天文学和地球科学等领域，科学数据呈现出爆炸式增长。为了从这些海量数据中挖掘出知识规律，传统方法（如计算机仿真和手动实验）常显得力不从心。例如，在2005至2015年间，基因组学的序列数据几乎每7个月就要翻一番。而在天文学中，自1990年起运行的哈勃太空望远镜每周能传回约20GB的原始数据。