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他还建议,优化农情监测与农业气象观测站网布局,将农情与农业气象综合监测设施建设纳入高标准农田建设中统一设计、同步实施,推进国、省农情与农业气象服务业务一体化平台建设,开展农业气象影响预警业务。立足农业灾害“防胜于救”的特点,扩大中央财政农业生产防灾减灾救灾资金规模,尽快推动主要粮食作物政策性农业保险全覆盖,鼓励保险公司、政策性银行等金融机构加大对农民防灾减灾的支持。
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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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