这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。
深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。
高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶汽车、机器人、聊天机器人、文本到语音转换设备、语音识别系统、数字助手，以及数字版本的棋类、Jeopardy、GO和扑克游戏中的AI对手，都是基于深度学习技术的。
医疗应用：深度学习在医疗领域也有广泛应用，如用于识别和分类癌症或皮肤病等问题。例如，一项研究使用深度学习方法预测了一个癌症细胞系在暴露于药物时的生存能力。其他研究使用深度学习和卷积网络架构预测DNA和RNA结合蛋白的特异性。还有研究使用深度学习预测肿瘤抑制基因和致癌基因。
基因组学应用：在基因领域，深度学习的大部分应用涉及功能基因组学，如预测DNA和RNA结合蛋白的序列特异性、甲基化状态、基因表达和剪接控制。尤其在调控基因组学中，深度学习取得了很大成功，采用的是直接从现代计算机视觉和自然语言处理应用中借鉴的架构。
其他应用：还有成功的深度学习应用，用于高通量植物表型鉴定。对这些应用的完整评述可以在Jiang和Li的文献中找到。