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　　　　想象一下，在伸手不见五指的漆黑夜里，只有一支小小的手电筒，你能否立刻辨认出自己的位置，并从一个半径3公里的任意点找到回家的路？对于大多数人来说，这是几乎不可能完成的任务。但对于那些夜空中飞翔的蝙蝠而言，这简直就是小菜一碟。

20世纪末，两个独立的研究团队通过观测Ia型超新星的红移，发现远处星系的退行速度并不符合均匀膨胀的模型，这暗示宇宙膨胀速度在加快。对此，他们提出存在一种额外的驱动力。应运而生的暗能量被假设为一种未知的、占主导地位的能量形式。它对宇宙产生负压作用，抵消引力，从而推动宇宙加速膨胀。这也成为标准宇宙学模型的核心假设之一。

　　　　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。