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　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。

数字化制造与装配技术研究所的90后于音，负责高档数控机床研究，提起所从事的领域如数家珍，“加工一些航空器零部件时，会有非常精细的厚度要求。”于音捏着手指，眯起眼睛，“比如大型曲面薄壁零件，它要求0.8毫米的厚度，但是精度必须要达到0.1毫米，就是10根头发丝那么细。”她又指了指一旁的两个大铣头，沉得根本挪不动，“切割这样材料的设备非常重，以前都是靠化学技术，污染重也难以达到精度要求。现在靠镜像铣削技术上下同步物理切割，高效精准又环保”。

　　　　作为新能源代步车领导者，宏光MINIEV家族累计销量超140万辆，至今稳居全球微型新能源汽车累计销量冠军，宏光MINIEV四门版正是依托百万用户的持续洞察不断迭代升级而来。新车于2024年12月正式亮相并开启预订，以更大车身、更大空间与更为舒适、安全的驾乘体验为核心进化点，为用户的简单代步带来优质新选择。截至本周，宏光MINIEV四门版在预订阶段已热卖15379台，收获广大消费者的认可和喜爱。