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비침습 진단 혁신, 나노-니들(nan |
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| 전통 생검은 진단의 안정성에는 강점을 보이나, 그 효율성과 환자 편의성에는 큰 한계를 지니고 있으며, 의료 현장에서는 오랫동안 조직 손상 없이 빠르고 안전하게 검체를 확보할 수 있는 기술에 대한 갈망이 지속되어 왔다. |
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딥러닝 AI, 사람보다 빠르고 정확하 |
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| 전통적으로 병리학은 고도로 훈련된 전문가가 수많은 조직 슬라이드를 현미경으로 관찰하고 분석하는 과정을 통해 이루어졌다. 이 과정은 시간과 노동력이 많이 드는 고정밀 작업이다. 하지만 워싱턴주립대학교(WSU)의 연구팀이 개발한 인공지능 딥러닝 모델은 이러한 전통적인 방식에 근본적인 질문을 던진다. |
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Breakneck: China&quo |
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| | Dan Wang |
| ǻ | W. W. Norton & Company |
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We the People: A His |
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| | Jill Lepore |
| ǻ | Liveright |
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광으로 계산하는 시대가 온다: 100 |
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| 2025년, 중국의 한 연구팀이 세계적인 과학 저널 《Nature Photonics》에 획기적인 연구를 발표했다. "100개의 서로 다른 빛의 파장(색깔)을 이용해 동시에 계산할 수 있는 광컴퓨팅 칩"을 개발한 것이다. 단일 칩에서 이처럼 많은 채널을 동시에 작동시키는 것은 최초의 사례이며, 이는 전자 대신 빛으로 연산을 처리하는 시대가 멀지 않았음을 시사한다. |
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