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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。

因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。

　　　　2024年以来，因信披违规被立案调查的上市公司逐步增多，证监会此前就表示，信息披露是资本市场稳定发展的重要基础，对保障市场公平、透明、稳定具有重要作用。在全面注册制背景下，监管部门会对信息披露违法违规行为持续保持高压态势，同时，对信息披露的要求更加细致，对信息披露的质量要求也更为严格。