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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型,融入的化学知识不够。换句话说,要拿下“化学博士学位”,AI还需“垂直发力”。徐波说,当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法,与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题,AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作,为化学领域开发专用算法和模型,发展各类科学化学语言表征等基本能力,以构建更强大的模型。
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soTILT3D平台具备强大的全细胞3D多目标成像能力,可同时追踪细胞内部多种蛋白质的分布情况,并精确测量它们之间的纳米级距离。这意味着,科学家现在能以前所未有的精度和准确性,观察到紧密排列的蛋白质的空间布局,进而获得关于这些蛋白质如何组织以及它们在调控细胞功能中扮演角色的新见解。
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