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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。

在上个赛季加入高木美帆训练团队之前，韩梅在国际比赛中的成绩基本就是第八九名的水平，根本不敢想象能够站上世界杯分站赛的领奖台。但如今，韩梅已经成为速度滑冰国际比赛女子1500米奖牌的最有力竞争者之一。韩梅知道，自己的进步与不断发现问题、吸取教训有关，也得益于对速滑项目有了更深的理解和对自己的梦想有了更坚定的追求。韩梅表示，在进入高木美帆训练团队之后，才知道像高木美帆这样的世界级名将是以怎样的热情、专注、敬业对待速度滑冰，也看到了她在训练中对很多细节精益求精的态度。韩梅认为，高木美帆身上的这种专业精神对自己触动很大。

　　　　来自新疆伽师县克孜勒苏乡其兰巴格村的外力·伊改木，起初在老家一边种地一边跟着村里的“大工”学土建技能。“刚开始就是小工，搅拌灰料、抹灰、打下手，没想到还能在喀什有份稳定的工作。”2020年，凭借基础的土建入门技能和勤劳肯干的品质，外力成为喀什建工集团的一名劳务工，不仅有了一份稳定的工作，还凭借自己的努力在喀什安家落户。