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　　　　科研团队通过改进编码模型、引入冗余核苷酸和设计索引技术，实现MRI数据可靠归档和检索。基于此，团队将编码任务分解成多个子任务，并分配多个CPU进行并行计算，实现编码速率提高。科研团队共测试人体MRI数据72GB，仅用9个小时就完成编码。团队据此预测，1TB量级数据可以在120小时内完成编码。

据了解，明代中期，苏州城市及生活其中的文人、学者，在园林、文学、书画、戏曲、文玩器物等各个领域创造了非凡的成就，由此孕育出的吴门书画艺术是中国古代艺术的高峰。沈周与文征明、唐寅、仇英及“文氏一门”、陈淳、陆师道等，在近两百年里共同影响着江南的雅俗之变，构成明一代文人温文尔雅的审美样式。书法方面，吴门各家好古博采，聚集了沈周、李应祯、吴宽、祝允明、文征明等文士，他们共同构成了“吴门”书法艺术的群像。

　　　　尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。