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　　　　电动化和智能化的快速变革，给企业带来了巨大资金投入压力，对企业发展模式也提出新挑战。“全能思维导致资源投入巨大且无法变现，并延缓了外部先进技术应用。当投入需要更多的时候，企业需要由全面开花变成进一步定位聚焦，形成核心竞争力，这种调整对企业发展可能是战略性的。”张永伟认为，当前企业新的发展模式，一方面是企业要减少产能投资，轻装上阵，盘活存量。具体表现为，2025年也许会有更多企业愿意代工，或者不建工厂，用其他企业的产能。另一方面是随着汽车行业互联网智能属性的不断强化，企业的盈利模式也会变革，不能靠单一产品来评价企业或产品的盈利，要看全生命周期。

然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。

　　　　研究负责人、得克萨斯大学西南医学中心乳腺成像研究主任巴萨克·多根博士解释说，大多数乳腺癌患者死亡的原因在于癌症扩散到其他地方。乳腺癌通常首先扩散到腋窝淋巴结，所以发现扩散到淋巴结的乳腺癌细胞对于指导治疗决策至关重要，但传统成像技术灵敏度不够，难以有效检出癌细胞。MRI检查或穿刺发现良性病变的患者通常必须接受手术性淋巴结活检，因为这些检查可能会错过已经大量扩散的癌细胞。