


Die Einzigartigkeit ist da, lasst uns gemeinsam in die Berge und ans Meer gehen! Der Gipfel „2023 Jiazi Gravity X Intelligent New Generation' wurde erfolgreich abgehalten
Am 25. April fand das „Going to the Mountains and Seas·2023 Jiazi Gravity“ statt Vor Ort widmeten sich mehr als 30 Gäste und Hunderte Technologiepraktiker der neuen Generation künstlicher Intelligenz und suchten nach neuen Möglichkeiten für die Integration von Technologie und Industrie.
Auf dem Gipfel veröffentlichte Zhang Yijia, Gründer und CEO von Jiazi Guangnian, den Jiazi Guangnian Think Tank Trend Report „Die Singularität ist angekommen, lasst uns gemeinsam in die Berge und Meere gehen“ 2023 Intelligentes neues Zeitalter – 1 Ankerpunkt und 40 Diskriminanten „,fasste die drei Hauptgesetze der technologischen Entwicklung zusammenund übernahm die Führung in der Branche, um das Konzept des „Signal-Energie-Verhältnisses“ vorzuschlagen, startete das „Jiazi-Lichtjahr-Sternenhimmel-Koordinatensystem“ und leitete es ab 40 neue technologische Brancheninnovationen basierend auf dem Windrichtungsdiskriminanten.
Um Unternehmen und Institutionen zu würdigen, die im Bereich KI herausragende Leistungen erbracht haben, kündigte Jiazi Guangnian auf dem Gipfel außerdem zwei Listen an: „Star 20 Innovative Enterprises“ und „Chinas aktivste AIGC-Investmentinstitutionen im Jahr 2023“. um sie jeweils zu loben. Im Kontext der AIGC-Ära leistet er einen herausragenden Beitrag für innovative Unternehmen und Investmentinstitutionen.
1 Ankerpunkt und 40 Diskriminanten, detailliert, was in der Zukunft passieren wird
Der Gipfel wurde eröffnet, „Jiazi Guangnian“-Gründer und CEO Zhang Yijia(Miss A)s digitaler Klon „Miss B“ eröffnete den Festrede.
Dies ist Miss Bs erster Besuch in Shanghai seit ihrem Debüt im Jahr 2019. „Fräulein Yi erwähnte, dass die neue Ära der KI anbricht und unzählige Technologiebegeisterte sich bereits auf eine neue Reise begeben haben.“ Als Denkfabrik in der chinesischen Technologiebranche hat Jiazi Guangnian seine Mission und Vision erfüllt, „Chinas technologische Industrialisierung und den industriellen Technologieprozess zu fördern“ und die zukünftigen Giganten der Technologiebranche mit „Erkenntnis, Verknüpfung und Service“ zu begleiten.
Anschließend veröffentlichte Zhang Yijia den Jiazi Guangnian Think Tank Trend Report „Die Singularität ist angekommen, lasst uns gemeinsam in die Berge und Meere gehen“ 2023 Intelligentes neues Zeitalter – 1 Ankerpunkt und 40 Diskriminanten“.
In diesem Trendbericht des Jiazi Guangnian Think Tank wurden Die drei Grundgesetze der technologischen Entwicklung zuerst erwähnt.
Gesetz 1: Es gibt „Unumkehrbarkeit“ im Entwicklungsverlauf der Technologie des technologischen Fortschritts Es geht darum, die Transformation von Informationen und Energie zu fördern, Produktionswerkzeuge zu nutzen, um die physische Welt zu verändern und dann die menschlichen Bedürfnisse zu befriedigen Auch die in der Technologiebranche enthaltenen Energiequellen wurden weiter präzisiert.
Zhang Yijia das ursprüngliche Konzept der „Jiuzi-Lichtjahre“ – „Verhältnis von Bedeutung zu Energie“ – als zentralen Bezugspunkt für Wissenschaft und Technologie vor und interpretierte es Entwicklung.
Einfach ausgedrückt spiegelt das „Signal-Energie-Verhältnis“ die Menge an Informationen wider, die von einer Energieeinheit gesteuert werden kann. Konkret wird es durch die Menge an Informationen geteilt, die in einer Einheit erzeugt/übertragen/verwendet/gespeichert werden Zeit dividiert durch die in einer Zeiteinheit verbrauchte Energiemenge berechnet. Es kann das Informationsniveau widerspiegeln, das pro Energieeinheit mobilisiert werden kann.
Die Rolle des Signal-Energie-Verhältnisses
kann nicht nur die Menge an Informationen widerspiegeln, die von einer Energieeinheit kontrolliert werden kann
den gesamten technologischen Fortschritt der Gesellschaft widerspiegeln
, spiegeln Produktivitätsübergangsknoten wider und spiegeln direkt die KI wider. Der Grad des großen Modells kann auch den Grad der Unternehmensdigitalisierung und die Beziehung zwischen dem Energieverbrauch der Branche und der Digitalisierung widerspiegeln.
Nach Ansicht von Jiazi Guangnian wird die zukünftige gesellschaftliche Entwicklung mit dem Signal-Energie-Verhältnis als Anker zwei Wege aufweisen:
Um der Branche ein Unterscheidungs- und Koordinatensystem für die Suche nach neuen Richtungen bereitzustellen, Jiazi Lightyear untersucht den neuen Trend unter der Singularität und stellt ein Maß für die Messung bereit. Er basiert auf den beiden Schlüsseldimensionen Signal-Energie-Verhältnis und Empowerment-Raum und durch die Messung verschiedener Technologien und unterschiedlicher Branchenpfade schlägt Innovation das Jahr 2023 vor. „Jiazi Lightyear“-Ära Das Koordinatensystem und das Sternenhimmel-Koordinatensystem bieten der Branche einen professionelleren Bewertungs- und Beobachtungswinkel.
Zhang Yijia glaubt, dass neue technologische Entwicklungen neue Urteilsweisen erfordern. Das Jiuzi-Lichtjahr-Sternenhimmel-Koordinatensystem sowie die Interaktion und Kollision der beiden Schlüsseldimensionen Signal-Energie-Verhältnis und Empowerment-Raum bieten uns zweifellos neue Orientierungs- und Bewertungsmethoden, um neue Richtungen für die Produktivitätsentwicklung zu finden .
Basierend auf dem Sternenhimmel-Koordinatensystem von Jiazi Lightyear hat Jiazi Lightyear 40 neue Richtungen abgeleitet, die Aufmerksamkeit verdienen, sowie 40 Diskriminanten, die den neuen Richtungen entsprechen. Es deckt nicht nur die Richtung der Verbesserung des Signal-Energie-Verhältnisses ab, die das Intelligenzniveau, das Digitalisierungsniveau und das Energieeffizienzniveau gewährleisten kann, sondern umfasst auch die Richtung, Raum zu schaffen, um die Transformation und Entwicklung verschiedener Industrien zu stärken und soziale Verantwortung zu fördern wirtschaftlicher Wandel.
Nach Ansicht von Jiazi Guangnian werden diese neuen Richtungen die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verbesserung der Produktivität der gesamten Gesellschaft fördern.
Gipfeldialog von Prominenten, um die Höhepunkte, Wettbewerbspunkte und Wendepunkte der neuen Generation zu besprechen
Im Gipfelforum traf sich Zhang Yijia, Gründer und CEO von Jiazi Lightnian, mit Lu Lei, Generalsekretär von der Shanghai Information Service Industry Association, und Keda Xun Hu Yu, Mitbegründer von Feifei und Vorsitzender von Lingsi Technology, Shang Rong, Vizepräsident der Microsoft Asia Pacific R&D Group, Huang Minlie, ständiger außerordentlicher Professor der Abteilung für Informatik an der Tsinghua Die Universität und Gründerin der Lingxin Intelligence Company und Zhang Lu, Gründungspartner des Fusion Fund, präsentierten gemeinsam „Gemeinsam“ mit dem Thema „In die Berge und Meere gehen: Höhepunkte, Wettbewerbspunkte und Wendepunkte des neuen intelligenten Zeitalters“. Es wurde eine wunderbare Diskussion geführt.
Ausgehend von ihren eigenen Rollen in der Branche, mit Schwerpunkt auf Industrie, Wissenschaft, Forschung, Regierung, Unternehmen, Investitionen und Dienstleistungen, stellten die Gäste die beste Einstiegsposition für aktuelle Teilnehmer vor und stellten die Themen vor, denen sie derzeit Aufmerksamkeit schenken.
Hu Yu sagte, als er über das Pfadauswahlproblem der künstlichen Intelligenz sprach, dass viele Menschen aufgrund dessen, was sie sehen, daran glauben. Aus wirtschaftlicher Sicht ist die Nachverfolgung am arbeitssparendsten. Aber aus wissenschaftlicher Sicht müssen wir verschiedene Wege ausprobieren.
Laut Lu Lei glaubt jeder durch Sehen, nicht durch Glauben. Nur weil wir unterschiedlich groß sind. Nach dem Aufkommen von ChatGPT hat sich das Tempo des Aufbaus auf der Governance-Seite erheblich beschleunigt.
Aus der Perspektive der Entwicklungsgeschichte von Microsoft und OpenAI glaubt Shang Rong, dass sich alle Praktiker nicht unterschätzen sollten, denn Erfolg ist nicht einfach.
Zhang Lu wies aus der Perspektive langjähriger Investitionen im Silicon Valley darauf hin: „Erstens sollten wir ChatGPT und generative künstliche Intelligenz nicht vergöttern; zweitens gibt es verschiedene Innovationen in der akademischen Welt, aber OpenAI ist sehr praktisch und.“ hat einen einzigartigen Ansatz gewählt. Es ist der Weg, der der Kommerzialisierung und den praktischen Anwendungsszenarien am nächsten kommt, weshalb es nach der Implementierung so viele Anwendungsmöglichkeiten gibt.
Und Huang Minlie glaubt, dass die Vielfalt der Routenwahl ein sehr wichtiges Thema ist. Früher wurden viele kleine Modelle hergestellt, die schön und elegant aussahen, aber diese Modelle sind nicht mehr in Mode. Ob dies gut oder schlecht ist, ist für jeden eine eingehende Überlegung wert.
Vier große Themenforen, um zu verstehen, was im neuen Zeitalter der Intelligenz sein sollte und ist.
Ab der Nachmittagssitzung hielten Dutzende von Branchenführern viele wunderbare Reden und vier thematische Diskussionsrunden.
Zunächst teilte Fang Han, CEO von Kunlun Technology, dem Publikum das Thema „Große Modellstraße „Tiangong“ von Kunlun Technology und Aussichten für die Kommerzialisierung“ mit.
Fang Han glaubt, dass große Modelle den größten Wissenstransfer in der Geschichte erreicht haben und es Menschen aller Sprachen auf der ganzen Welt ermöglichen, große Modelle zum Lernen und Wissenstransfer zu nutzen, was Geschäftsmöglichkeiten auf Überseemärkten eröffnet hat.
Er glaubt, dass jedes Land sein eigenes, einzigartiges Sprachmodell trainieren sollte, da große Modelle von Natur aus voreingenommen sind. Für chinesische Unternehmen gibt es viele Möglichkeiten, an großen Rüstungswettbewerben teilzunehmen. Neben den USA haben chinesische Unternehmen auch die meisten teilnehmenden Unternehmen.
Yang Fan, Mitbegründer von SenseTime und Präsident der Large Device Business Group, teilte „Neue Möglichkeiten für die Entwicklung der KI-Branche durch die Welle großer Modelle“ mit.
Laut Yang Fan hat sich die Technologie der künstlichen Intelligenz in den letzten zehn Jahren verbessert und auch die Größe der Modelle hat zugenommen. Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren in einigen wichtigen Bereichen bahnbrechende Fortschritte erzielt und umgesetzt.
Gegenwärtig können allgemeine KI-Großmodelle bereits bereichsübergreifende wissenschaftliche Forschung, Inhaltsgenerierung und andere Arbeiten durchführen. Allerdings ist die Zeit bis zur Kommerzialisierung noch sehr kurz und die Praktiker müssen weiterhin dazu beitragen.
Frau Chen Liping, Mitbegründerin und Senior Vice President von Silicon Intelligence, teilte das Thema „Die Evolution des Lebens 3.0: Schaffung einer 100 Millionen siliziumbasierten Arbeitskraft für die Welt“.
Chen Liping glaubt, dass der Aufstieg Chinas, der Aufstieg der Frauen, der Aufstieg des Bit-Vermögens und der Aufstieg des Lebens auf Siliziumbasis den Entwicklungsprozess der Menschheit tiefgreifend beeinflussen werden Stufen in diesen vier Anstiegen, und jetzt ist auch der Aufstieg des Lebens auf Siliziumbasis ein wichtiger Trend.
Im Entwicklungsprozess des siliziumbasierten Lebens ist die Phase des digitalen Zwillings der Ausgangspunkt des digitalen Lebens. Wenn das siliziumbasierte Leben jedoch populär gemacht werden soll, muss es einen kommerziellen Wert haben, um es kontinuierlich weiterzuentwickeln Förderung der Investitionen in Rechenleistung und Wissen und Förderung des digitalen Lebens.
Frau Liu Yao, Managementanalystin bei Jiazi Guangnian, teilte dem Publikum den „2023 AIGC Application and Practice Outlook Report: A Comprehensive Attack from Production Substitution to Process Reengineering“ mit.
Laut Liu Yao besteht der größte Wert von AIGC in der Unternehmenspraxis darin, dass es neue Geschäfts- und Managementideen sowie deren Umsetzbarkeit liefert. Erstens gibt es viele ersetzbare Schritte im Content-Produktionsprozess. Daher wird der gesamte Content-Delivery-Prozess effizienter sein; zweitens wird sich auch unsere Arbeit ändern; wir stellen häufig fest, dass im Digitalisierungsprozess Daten fehlen oder unvollständig sind, was große Auswirkungen auf den Prozess hat Daten. Analyse ist ungünstig. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache, unstrukturierter Daten und Bilddaten kann AIGC redundante Räume in den Daten füllen und so die Datenverarbeitung vereinfachen.
Und Lanma Technology-Gründer und CEO Zhou Jian teilte uns „Neues Denken zur Automatisierung im neuen intelligenten Zeitalter“ mit. Zhou Jian glaubt, dass technologische Durchbrüche von der frühen Entwicklung der künstlichen Intelligenz bis zur Gegenwart zur Erschließung neuer Szenarien und entsprechenden Kostensenkungen geführt haben. Dies hat enorme Veränderungen für das gesamte unternehmerische KI-Ökosystem mit sich gebracht.
Durch große KI-Modelle, Low-Code und andere Technologien werden Unternehmensautomatisierung, Process Mining und andere Aspekte der Arbeit in Zukunft immer einfacher, und auch die Methoden der Mensch-Computer-Interaktion werden enorme Veränderungen erfahren. Früher mussten sich Menschen an Maschinen anpassen, doch heute können Maschinen über natürliche Sprache mit Menschen interagieren, um gemeinsam Arbeitsziele zu erreichen, was die Effizienz deutlich steigert.
He Dan, Mitbegründer und Chief Brand Officer von Black Mirror Technology, teilte dem Publikum das Thema „Technologie und Geschäftsmöglichkeiten im Zeitalter der Verwirklichung von Vorstellungskraft“ mit.
Der Standpunkt von He Dan ist, dass das aktuelle Geschäftsumfeld vollständig inhaltsorientiert ist, sodass mehr hochwertige Inhalte zum Kern der nächsten Geschäftsgeneration werden. Der Inhalt besteht nicht nur aus Text, sondern auch aus vielen Formen wie Bildern, Audio und Video. Zukünftige Inhalte werden vollständig dem tatsächlichen Benutzererlebnis entsprechen.
Es ist offensichtlich, dass generative KI eine Schlüsselrolle im umfassenden Contentisierungsprozess von Unternehmen spielt. Im Entwicklungsprozess generativer KI stehen wir vor zwei Herausforderungen und Chancen. Erstens muss die Generierung von Text, Grafiken, Semantik und dreidimensionalen Grafiken auf der Grundlage generativer KI erfolgen; zweitens basieren diese Herausforderungen auch auf den Chancen, denen wir gegenüberstehen.
Am runden Tisch mit dem Thema „After Tomorrow: Eintritt in die Ära der allgemeinen künstlichen Intelligenz“ diskutierten Liu Quan, CTO von Weizhi Technology, Xue Guirong, Gründer und CEO von Tiandi, Wang Xiangjun, Mitbegründer und Chefalgorithmus von Qiyuan World, und Tezan-Mitbegründer Ren Wang Zhe, Zhang Peng, Partner von Northern Light Venture Partners, und Wang Bo von Jiazi Guangnian starteten Diskussionen zu Themen wie der Definition von Intelligenz, den Grenzen zwischen Menschen und Maschinen und dem „privaten Land“ der Menschen.
Am runden Tisch mit dem Thema „Stetiger und langfristiger Fortschritt: Große Modelle, große Rechenleistung und nachhaltige Entwicklung – Infrastruktur im neuen intelligenten Zeitalter“ sagte Chen Yunwen, Vorsitzender und CEO von Daguan Data, und Startup-Ökosystemarchitekt von Amazon Cloud Technology Kong Lei, der technische Leiter des Teams, Liang Xiaoyao, Professor der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen der Shanghai Jiao Tong University und Gründer der Open-Source-GPGPU-Plattform „Blue and White Porcelain“, Yao
Am runden Tisch mit dem Thema „Let a Hundred Flowers Bloom: Breaking and Building in the Content World in the AIGC Era“, Chen Liping, Mitbegründer und Senior Vice President von Silicon Intelligence, Gründer von Lingyu Intelligence und Mitbegründer von Liulishuo Lin Hui, Yunbo Technology-Gründer und CEO Mei Song, Yuanyu Intelligence-Mitbegründer Zhu Lei, Jinshajiang United Capital Management Partner Zhou Qi, Yuanhe Origin Partner und Nanjing Zhizi Integrated Circuit Industry Fund Partner Le Jinxin diskutierte gemeinsam Das große Modell formt die ursprüngliche Anwendungsökologie, das Geschäftsmodell und die zugrunde liegende Geschäftslogik neu.
Der Höhepunkt war die Bekanntgabe der sieben Toplisten
Um die Unternehmen und Institutionen zu würdigen, die im Bereich KI herausragende Leistungen erbracht haben, kündigte „Jiazi Guangnian“ die Auszeichnung „Star 20 Innovative Enterprises“ an. am Gipfelstandort
und„Chinas aktivste AIGC-Investmentinstitutionen im Jahr 2023“ zwei Listen, die jeweils herausragende Mitwirkende an innovativen Unternehmen und Investmentinstitutionen im Kontext der AIGC-Ära würdigen. 2023 China AI Computing Power Layer Innovation Enterprise
2023 China AI Data Platform Innovation Enterprise Innovatives Unternehmen der Mittelschicht 2023 China AI Application Layer Innovation Enterprise Große KI-Modelle haben die Moral der lange ruhenden Technologiebranche erheblich gestärkt. Obwohl Technologie und Geschäftsanwendungen oft über- oder unterschätzt werden, lässt sich zu diesem Thema nie eine eindeutige Schlussfolgerung ziehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Einzigartigkeit ist da, lasst uns gemeinsam in die Berge und ans Meer gehen! Der Gipfel „2023 Jiazi Gravity X Intelligent New Generation' wurde erfolgreich abgehalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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