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時(shí)間:2024/09/20 20:33:49

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對(duì)科學(xué)研究“人工智能驅(qū)動(dòng)范式”的前景,金力進(jìn)行了樂觀展望,認(rèn)為這一范式是實(shí)現(xiàn)科技原始創(chuàng)新的利器,比如,在大數(shù)據(jù)支撐下,人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域可以地預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。無偶,在近日舉行的一個(gè)論壇上,數(shù)據(jù)局局長劉烈宏在演講中也舉了這個(gè)例子。他說,長期以來,如何準(zhǔn)確快速確定蛋白質(zhì)三維空間結(jié)構(gòu)一直是一個(gè)難題,而基于海量多元生物數(shù)據(jù)構(gòu)建起的人工智能算法模型,能在幾天甚至幾分鐘預(yù)測出以前要花費(fèi)數(shù)十年才能得到的具有高置信度的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),了生命科學(xué)領(lǐng)域的研究范式。

本文來源經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)責(zé)任編輯王鳳枝_NT2541

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數(shù)據(jù)顯示,在移動(dòng)端科普受眾中,超過57%的用戶來自23至40歲群體,18歲以下青少年占比較低;20至29歲網(wǎng)民占據(jù)了2016年民科普搜索的份額,達(dá)482%。我國早期科普讀物的目標(biāo)對(duì)象是中***生以及廣大農(nóng)民市民等群體,當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到來以后,受眾結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化。

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