苹果深圳应用研究实验室投入运行，研究提高 iPhone 可靠性

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2003年，深圳实验室投贝克团队让罗塞塔计算哪种类型的氨基酸序列可以产生所需的蛋白质。预测蛋白质结构的新方法此次共享一半诺奖的哈萨比斯和江珀，应用研究研究则创建了一个人工智能模型，从根本上改变了AI模型对蛋白质结构的测定。

这些方法都有其优点和缺陷，入运不同的研究对象需要采用不同的方法。罗塞塔不辱使命，行性搜索了所有已知蛋白质结构的数据库，并寻找与所需结构相似的蛋白质短片段。2020年，提高他们带着这一AI模型参加CASP，评估结果时几乎让所有人震惊，他们明白生物化学50年的挑战已经结束。

▲戴维·贝克、可靠德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀。但哈萨比斯团队借助他们的AI模型阿尔法折叠对蛋白质的预测准确率达到了近60%，苹果能够预测过去已经鉴定出的几乎所有2亿种蛋白质的结构。

从20世纪70年代以来，深圳实验室投研究人员一直试图从氨基酸序列中预测蛋白质结构，但这似乎难于上青天。

早在1998年，应用研究研究贝克团队设计了称为罗塞塔（Rosetta）预测蛋白质结构和设计蛋白质的软件。平台需要呵护好消费热情，入运转化为实实在在的订单，不要让消费者在复杂的规则中累觉不爱。

尽管面临诸多挑战，行性仍然有大量消费者愿意为双11做数学题、凑满减券，说明他们有较强的消费意愿。为买1000元凑单7000元，提高堪比为了一碟醋，包了一盘饺子。

想获得更多优惠，可靠不光考验消费者的计算能力，还考验侦察能力和行动力。双11应当是一场各方共赢的消费浪潮，苹果而不是让人疲惫的数学考试。