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科学家分析了来自81位年龄在24至90岁之间患者的肾脏样本,共计70多万个细胞。他们使用机器学习技术开发了高分辨率图谱,从而能够整合多组学数据,绘制细胞和空间信息,识别组织微环境,并开发出预测肾脏疾病进展的模型。
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机器在对语言水平这一抽象概念进行评估时,必须依赖预先设定的人类价值判断和标准。电子科技大学智能语言学习与测评实验室与字节跳动合作开发了一款语言水平考试产品。实验室负责人陈大建说,在研发阶段,实验室负责对自行收集的用户音频数据进行标注,其标注内容主要是基于音频所体现的英语能力水平进行分类和标记。标注人员由学校四五十名大学英语教师组成,且均为应用语言学专业的硕博士。
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