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研究团队表示，这些作用力图谱有助科学家更深入理解质子内部复杂的动力学，并加深对自然界最基本力和粒子的认知。最新进展还能帮助科学家揭示质子在各种高能碰撞中的“表现”。这些高能碰撞包括在大型强子对撞机上以及在探索物质基本结构的实验中进行的碰撞。
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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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