“随着人工(gōng )智能发展与大量数(shù )据的涌现,以数学研(yán )究生物和医学的(de )条件已成熟。”清华大学讲席教授、数学家丘成桐解释,医学数(shù )据有着非线性特点,而(ér )传统人工智能模型通常基于线(xiàn )性(xìng )假设,难以捕捉医学数据中(zhōng )复杂的非(fēi )线(xiàn )性关系。面对医学数(shù )据难题,数(shù )学(xué )与医学(xué )、人工智能等领(lǐng )域应(yīng )加强合作(zuò ),为人工智(zhì )能提供底层架构,持续推动(dòng )人工智能在疾病研究等多领域的应(yīng )用(yòng )。
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