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近年来,类器官技术不断进步,其中脑类器官对于研究和模拟人类神经和血管疾病发挥了关键作用,在脑发育研究、脑疾病建模和新药开发方面展示出巨大潜力。然而,普通的脑类器官已经面临培养周期长、成本高的问题,拥有全功能人脑血管屏障的脑类器官更是一直没能出现,这都限制了它们在生物医学研究中的应用。此次的成果,可以说为相关领域填补上了一块缺口。
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相比已经普遍采用的模块式智驾系统,端到端的神经网络算法模型“聪明”与否,极度依赖海量的真实数据来训练,只有经过海量数据训练,神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着,伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入,端到端智驾的发展会越来越好。另一方面,随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高,现阶段端到端的成本也有一定程度增加,随着未来的大规模推广应用,成本有望逐步下降。
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