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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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“但是对于增量项目，如果仍要求前期配储、产业配套和各种形式的成本，都会体现在后期的机制电价招标上。如果这些成本过高，那么地方工商业用户的用电价格就会提高。所以地方政府需要综合考量新能源的规模，以及当地经济发展对新能源电力的需求和承担能力，最终指向是降低前期的非技术成本。”时璟丽说。
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