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也更大。因為高通量測序讀長越長，引入的突變越多，越容易產生誤差。 林誠則表示，不同Panel基因數(shù)量差距拉得特別大，讓患者傾向于選擇多的，但實際上，肺癌9基因的小Panel基本覆蓋了有藥可治的靶點，沒
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nanopore測序儀會在超過30%的堿基中產生誤差。 ? 但這些技術在穩(wěn)步改善，其讀長也隨之提高?！霸谶^去三四年間，我們可以讀取超過100千堿基（kb）的序列長度，” Phillippy說，“也就在那時
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讀者提出來的可能產生誤差的原因我們都考慮過了，而且我們還仔細分析了那些不從事這個實驗幾年的人根本想不到的誤差來源?；鹧劢鹁Φ慕M員們在分析數(shù)據(jù)的時候發(fā)現(xiàn)問題，經過幾個月的討論，確定誤差的產生機制，然后設
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預測值由多個模型的預測結果合并而成、各模型的預測誤差一定程度上相互抵消，分項獨立預測法更不易產生誤差較大的的極端預測值，預測效果更穩(wěn)定。當然，分項獨立預測法仍存在一些潛在的缺陷：一方面，獨立的計量模型
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的假設：比如“羞羞的川普”效應（shy-Trump effect），即特朗普的支持者不愿意在民意調查中表示出他們真實意愿，導致民意調查的結果產生誤差。美國公眾意見調查協(xié)會(American
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，即有別于早些年僅能滿足最基本的藥物選擇的“小panel”檢測。而“panel”越大，產品技術難度也更大，楊帆表示，高通量測序讀長越長，則引入的突變越多，越容易產生誤差?！吨袊[瘤臨床》雜志2019年
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年僅能滿足最基本的藥物選擇的“小panel”檢測。而“panel”越大，產品技術難度也更大，楊帆表示，高通量測序讀長越長，則引入的突變越多，越容易產生誤差?！吨袊[瘤臨床》雜志2019年的一篇綜述提及
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是一道有待跨越的壁壘。在學習類型，學習評價上，目前的數(shù)據(jù)積累仍顯不足：以英語口語評測為例，現(xiàn)有數(shù)據(jù)主要集中在成人語音上，兒童語音相對缺乏，這讓AI在評測兒童口語發(fā)音時可能產生誤差。 騰訊教育AI教育總
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