在自动驾驶技术的快速发展中，如何让车辆更智能、更安全地应对复杂多变的道路环境，是当前面临的一大挑战，而生物信息学的应用，为这一难题提供了新的思路。
问题： 生物信息学如何促进自动驾驶系统对复杂交通场景的深度理解和决策？
回答： 生物信息学通过模拟生物体在复杂环境中的学习和适应机制，为自动驾驶系统提供了新的灵感，利用深度学习技术，我们可以构建类似于人类大脑的神经网络模型，使自动驾驶系统能够从大量交通数据中学习并识别出潜在的危险情况，通过分析驾驶员的生物特征（如心率、脑电波等），可以进一步优化驾驶决策，使系统更加符合人类驾驶习惯和安全需求。
生物信息学还可以帮助自动驾驶系统进行更高效的资源分配和任务调度，通过模拟生物体的“注意力机制”，使系统能够根据当前环境和任务优先级，动态调整其感知和决策的优先级，从而提高整体运行效率和安全性。
生物信息学在自动驾驶领域的应用，不仅有助于提升系统的智能水平和决策能力，还能为未来的智能交通系统提供更加人性化和安全的解决方案，这一跨学科的融合，无疑将推动自动驾驶技术迈向新的高度。
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