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方广有提到，此次发现的最大意义，在于将火星液态水的证据从火星人迹罕至的极地地区，扩展到了更适合人类活动的中低纬度地区，证实了火星可能曾经是宜居的。如果这一区域曾存在海洋，那么随着气候变迁，大量水分可能以地下冰的形式被封存，为未来火星基地的水资源利用提供了可能，也将大大降低火星基地的建设和维护成本。此外，这些古海洋沉积物保存了火星气候变化的历史记录，研究这些沉积物可以帮助我们理解火星如何从温暖湿润转变为寒冷干燥，进而指导人类如何改造火星环境，实现火星的长期可持续居住。
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深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。
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