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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。
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“自己在枪(射击)上失误比较多，太可惜了。前三棒队友非常给力，给我最后一棒争取到了第一的位置。可我没有把握好，导致失去了领先。”谷仓赛后表示，失误的主要原因在于心理上没顶住压力，“队友很信任我，还是怪自己。”
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