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叶凯表示,传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”,统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊,传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论,将离散的采样点转化为连续的基因分布地图,就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况,还能减少干扰信息,帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。
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理性方面,生成式人工智能通过数据分析、模式识别和决策支持,识别出人类可能忽视的模式和趋势,大大增强了人类的理性判断能力,从而为人类提供更深入的洞察和更广泛的选择。但是,这种增强也可能导致人类过度依赖人工智能的分析和判断,削弱人类自身的批判性思维和决策能力。同时,生成式人工智能可能会打破以人际交互为基础的分布式认知模式,逐渐形成一种以大语言模型为中心、人类个体为边缘节点的认知模式,以大模型为核心节点的智能化媒介不仅仅是知识信息表达和传播的通道,甚至可能主导人类知识的生产模式和价值导向。
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