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但是，我国氢能产业尚处示范应用和商业模式探索阶段，氢能产业生态尚未全面建立，不仅规模尚未上去，而且受国外技术壁垒限制严重，从加氢枪、压缩机、储容器和质子交换膜等关键设备，到氢密封材料、低温金属材料、高效冷绝缘材料等关键材料，围绕着氢的制取、运输、储藏甚至使用全过程所需要的许多核心技术与材料装备以及零部件，我国目前都需要通过进口来解决，“卡脖子”现象较为严重。基于此，秉持扬长补短的原则，接下来若能展开有力度的战略升维与政策创新，中国便可在氢能产业布局的国际赛道上由抢跑升级为领跑。

　　　　近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。