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　　　　AI在从文献知识中发现新靶点方面也颇有优势。陈凯先表示，过往基础和临床研究积累了大量数据，这些发现“互不关联”地分散存储在研究文献中，它们之间的潜在关联难以被人类发现。人工智能具有强大、高效的学习分析能力，能够将散布在大量文献中的关联关系挖掘出来，推动新机制、新靶点的识别。

“花炮算是高校体育的一个缩影，想长久发展，必须改变。”张炳刚坦言，这是一个强对抗的项目，“但很多学生来上课都戴着眼镜”，为保证课堂的安全性，就需要适当降低对抗程度，例如，老师们借用橄榄球等运动的训练方法，将直接的拉拽、磕绊等肢体接触换为拔旗，在保证安全的基础上，最大限度保留了花炮的运动效果和趣味性，“每个孩子来上课的目的不同，有人对传统项目好奇，有人就为拿学分，要让他们知道参与其中可以满足他们的需求，自然留得住人，但推广传统体育和发挥体育教育功能的中心思想不能变”。

　　　　最新发表的合集重点介绍了联盟在3个关键领域的近期发现：首先，从人类发育组织中产生了新的数据，例如英国剑桥大学等对头骨、髋关节、膝关节和肩关节提供了新数据；其次，联盟开发了分析工具，包括一个基于机器学习的方法，可以根据表达谱搜索相似细胞，这一合集对特定器官或生物系统的可用数据进行了整合分析，例如美国博德研究所等提出胃肠道图谱，涵盖范围从口腔组织到食道、胃、肠和结肠；最后，瑞士苏黎世联邦理工学院等机构还开发了完整脑类器官图谱，让人们更深入了解类器官呈现发育中大脑的各个方面已达到何种水平。