【摘 要】
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美国斯坦福大学的达夫妮·科勒副教授正在运用概率论中一度晦涩费解的贝叶斯统计学开发程序,它们在解决基因怎样发挥功能等问题的同时,也深入揭示了有关不确定性这一计算机科
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美国斯坦福大学的达夫妮·科勒副教授正在运用概率论中一度晦涩费解的贝叶斯统计学开发程序,它们在解决基因怎样发挥功能等问题的同时,也深入揭示了有关不确定性这一计算机科学中长期悬而未决的难题之谜的真相。科勒在谈到她的研究时称:“人类整合各种不同证据的能力是有限的,而计算机则不然。”
Associate Professor Daphne Kohler of Stanford University in the United States is using Bayesian statistics development procedures that were once obscure in probability theory. They solve the problems of how genes work and also reveal the uncertainty about the computer. The truth of the mystery of the long-running puzzle in science. When talking about her research, Kohler said: “The ability of human beings to integrate various kinds of evidence is limited, but computers are not.”
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