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数据库中一些难以捉摸的方面对基于人工智能的发现的阻碍：以超导材料为例的案例研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过两个案例研究讨论了大数据和AI驱动模型的准确性和质量对于建立准确的人工智能模型的重要性，并提出了能够检测和量化内在数据偏差的策略。
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关键要点
- 大数据和AI驱动模型的准确性和质量对建立准确的人工智能模型至关重要。
- 根本性数据库生成中存在一些关键障碍，这些障碍在文献中常被低估。
- 文章通过超导和热电材料的两个案例研究，讨论了内在有偏采样选择、可能的隐藏变量和不同的数据年龄。
- 提出并测试了第一个能够检测和量化内在数据偏差的策略。
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