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次事件让公司意识到，在快速发展的过程中，内部管理的协同性至关重要。
为了进一步提升公司的研发效率和创新能力，林宇董事长决定引入人工智能辅助研发系统。在与人工智能专家张博士的合作洽谈中，林宇董事长详细介绍了公司的需求：“张博士，我们希望借助人工智能技术，对量子化学实验数据进行更深入的分析，挖掘潜在的材料特性和反应规律。同时，利用人工智能优化研发流程，提高研发效率。”
张博士表示：“林董，人工智能在量子化学领域有着巨大的应用潜力。我们可以通过机器学习算法，对海量实验数据进行建模和分析，预测材料性能，为实验设计提供指导。另外，利用人工智能优化计算资源分配，能大大缩短模拟计算时间。”
“那太好了，张博士。我们期待与您的合作。”林宇董事长说道。
在合作过程中，研发团队与张博士的团队紧密合作，共同开发人工智能辅助研发系统。小王向张博士请教：“张博士，我们在训练机器学习模型时，遇到了数据不平衡的问题，这导致模型的预测准确性不高。您有什么好的解决办法吗？”
张博士思考片刻后回答道：“我们可以采用数据增强技术，对少数类样本进行扩充，使数据分布更加均衡。同时，调整模型的损失函数，对少数类样本给予更高的权重，提高模型对不平衡数据的处理能力。”
在双方团队的共同努力下，人工智能辅助研发系统逐渐成型。通过该系统的分析，研发团队发现了一种新的量子化学合成路径，有望进一步提高量子点材料的性能。
赵博士激动地说：“张博士，这个新的合成路径真是一个重大发现！如果能够成功实现，我们的量子点材料性能将再上一个台阶。”
“这是大家共同努力的结果。”张博士笑着说，“接下来，我们要通过实验验证这个合成路径的可行性。”
在实验验证过程中，团队遇到了一些实验条件难以控制的问题。小李皱着眉头说：“这个反应对温度和压力的要求非常苛刻，我们现有的实验设备很难精确控制在所需的范围内。”
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张博士建议道：“我们可以考虑采用智能控制系统，通过传感器实时监测反应条件，并自动调整设备参数，确保实验条件的稳定性。”
经过多次实验和优化，新的合成路径终于成功验证。新合成的量子点材料在发光效率和稳定性方面又有了
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