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现行标准中，混合动力汽车的电机、电控和电池并未被纳入技术框架，导致难以评估这种车型真实的排放水平。当前，标准对混合动力车型的视同（同一型式）技术要求主要基于传统的内燃机技术参数，如发动机基本参数特征、污染物控制装置、传动比和驱动形式等，而“三电”系统（电机、电池和电控）的不同配置未被视为同一系族。这种技术要求的不足，导致生态环境主管部门难以评估不同配置混合动力车型的真实排放水平，无法有效形成对混合动力车型型式检验扩展的监管体系。这不仅影响了标准的技术适应性，也不利于对混合动力车型实际排放水平进行全面评估。
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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。
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