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研究团队指出，他们的分析结合了来自以前不同图谱、表面标记和基因的信息，以及机器学习的新进展，揭示了以前隐藏的细胞状态，如最原始的干细胞。他们对最早期HSPCs、中间细胞状态加基质群体，以及最丰富终态细胞的精准捕捉，为描述骨髓干细胞和祖细胞提供了迄今最深入的视角。
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为了使测试结果更准确，石祥立和队友不仅需要排除无纺布上的污点、蚊虫、异物等常见的瑕疵，有的无纺布由于有底纹，会干扰判断，他们便又设计了自动去除底纹的功能，在屏幕上看到的是一张干净的白纸，瑕疵就藏不住了。生产线上，一个个产品传输着，在摄像机下拍个“全身照”，如果有瑕疵，“嘀”的一声，生产线上的红灯警报就会响起，把有瑕疵的产品撤回，统计数据、归类、记录……最终石祥立所参与的团队项目《基于人工智能与云计算的无纺布瑕疵检测系统》获得中国高校计算机大赛人工智能创意赛全国总决赛一等奖。
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