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“在无法获得大量的实际观测数据时，我们可以通过充分认识需要搜寻的信号特征，然后人工生成具有这些特征的大量仿真信号来训练深度神经网络，这样我们就不再依赖以往有限的认知来发现宇宙新现象。这将为未来在海量的天文数据中‘挖掘’到新的信号和物理规律的大发现，提供非常有效的手段。”葛健展望说。(完)
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值得一提的是，虽然大众和雷诺面临着极大的排放达标压力，但这两家企业尚未与其他车企“组队”。大众一位发言人表示，该公司将主要依靠自身努力来达标。如果达标确实有难度，今年秋季之前仍有时间组建一个联盟。雷诺方面则指出，现在谈论是否会加入“排放池”还为时尚早。不过，该公司表示，“排放池”本身会削弱欧洲汽车业的竞争力，其仍在敦促欧盟放宽相关规定。
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