【专题研究】11版是当前备受关注的重要议题。本报告综合多方权威数据，深入剖析行业现状与未来走向。
申万菱信苗琦：踏入周期赛道是自然而然的事
进一步分析发现，提升模型精度的关键是：高质量数据积累，及基于实验数据自动迭代的active learning系统。余论介绍道，训练数据主要包括三类：文献与专利数据；与学术机构合作授权的实验室数据；内部实验平台产生的高通量湿实验数据。其中，自有实验平台不仅积累了成功的验证数据，也沉淀了“失败”的负样本数据。这些稀缺的内部反馈，让AI系统在迭代中更加精准。，详情可参考易翻译
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不可忽视的是，2017年，苗琦硕士毕业进入金融行业，专注于化工领域研究工作，先后任职于农银汇理基金、国泰基金等机构。2021年11月，她加入申万菱信基金，两年后开启了职业生涯的新征程。
面对11版带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。