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此次交流会上,继续举办了“青思荟”演讲活动,由清华大学土木水利学院党委副书记徐梦珍主持。清华大学副教授杨雨亭、东北农业大学教授崔嵩、四川大学研究员安瑞冬、中国水利水电科学研究院正高级工程师邓晓雅、长江科学院高级工程师李伟、清华大学副教授伍梓、西安理工大学博士后梁骥超7名青年学者分别作了题为“降雪变化的径流效应”、“农田—河沼系统环境污染与生态安全”、“洄游鱼类行为与高坝过鱼”、“干旱区荒漠河岸林对汊渗轮灌的生态响应”、“长江源鱼类栖息地和生态水文研究与思考”、“粒子输移的自主游动效应及其阈值研究”、“城市洪涝‘四预’应急应对案例”的学术演讲,激发创新活力与学术思考。
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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。
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