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　　　　研究人员表示，这些电极不仅在临床上用于精确定位患者癫痫活动区域，也提供了一个将大脑活动与特定区域基因的开启或关闭状态联系起来的独特机会。结果显示，将分子数据与癫痫发作的脑电记录相结合，可极大提升对大脑癫痫发作网络的理解，从而提高癫痫治疗手术的精度。

通用人工智能要求具备跨领域、多任务的能力。在动态环境中，具身智能体可以灵活应对多种任务，而非局限于单一功能。例如，一个具备具身智能的机器人不仅能够在工厂中执行运输任务，还能胜任装配和清洁等多重职责，展示出强大的通用性。此外，智能体的身体形态也有助于其适应复杂环境和提升学习能力，复杂环境促使智能体形态和智能的进化，进一步提高其通用性。

　　　　研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。