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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-05-22 22:49:01 点击:93054次

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    然而,由于需要数据量大、涉及部门多、数据分散等问题,数据获取成为目前肿瘤AI研究的主要瓶颈。“获取单一的影像或病理数据并不难,但同时获取同一病人的影像、病理、基因等全模态数据非常难。”李志成说,这不仅需要多个科室密切配合,还需要耗费大量时间。当前肿瘤研究往往分散在不同学科,影像分析由影像科和工程技术人员负责,而基因数据则由分子病理学科或生物信息学人员处理。打破学科间壁垒、整合数据,仍是一个巨大挑战。

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“在生成式人工智能(AIGC)时代,我们在数据安全层面,面临的是不断组合和创造新的数据安全风险的问题,彻底解决这种风险,需要算法和工具的支撑,而不是靠人,或者靠一些静态的方法去做相对固定的检测。”黄民烈说,可以去研究制定一些有针对性的对抗和攻击方法,比如事先让算法发现模型的漏洞和风险;也可以利用算法追踪模型存在的风险,再有针对性地制定安全手段。

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    例如,吉林省规定,每年1月、2月、12月,向连续作业4小时及以上的低温户外劳动者发放每月200元的低温津贴;黑龙江省哈尔滨市规定,每年12月至次年2月,为室外作业的劳动者发放每月最低200元的低温津贴;上海市环卫行业经过集体协商,建立了低温津贴制度,从每年12月至次年2月,给一线环卫工发放低温津贴,标准为每人每月200元。

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