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通报称，“当我们谈论人工智能时，通常是指使用人工神经网络的机器学习技术。这项技术最初受到大脑结构的启发，在人工神经网络中，大脑神经元由具有不同值的节点表示，这些节点通过连接相互影响，如同‘突触’，可以增强或减弱，网络由此实现训练。今年的获奖者从20世纪80年代开始，就在人工神经网络方面开展重要工作”。

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赵立平研究团队对110名2型糖尿病患者进行对照试验，通过创新开发高分辨率的菌群测序大数据分析技术，将肠道细菌按照协作或竞争行为划分成不同的“功能群”，筛选出在不同时间点都能稳定地保持协作或竞争关系的141株细菌，最终在其中锁定了一组相互竞争的类“跷跷板”样式的网络结构模型，通过“你升我降”影响人体健康。相关分析结果表明，“跷跷板”模型广泛存在于几乎所有患者和健康人群的肠道样本中，符合“核心菌群”特征。

研究显示，核心菌群“跷跷板”模型由与疾病缓解相关的有益功能群(命名为“基石功能群”)和与疾病恶化相关的功能群(命名为“病生功能群”)组成。为了更直观地说明“基石功能群”的重要性，赵立平形象地将它们比喻为“大树菌”。他指出，只有“大树菌”占据主导地位时，肠道的微生态系统才能像茂密的森林一样保持稳定，抑制病生功能群细菌和其他病菌的过度生长，进而维持整体健康。

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