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叶凯表示,传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”,统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊,传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论,将离散的采样点转化为连续的基因分布地图,就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况,还能减少干扰信息,帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。
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具身智能体依赖于感知与行动的紧密循环来处理外界信息,这与人类的认知过程高度相似。通用人工智能需要能够根据变化的信息源做出实时的高阶认知和推理,而这种能力正是具身智能的核心。具身智能通过“感知—行动”循环推动认知发展,为通用人工智能提供实现通用性和灵活性的坚实基础。
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