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　　　　“用好这些集成配套技术模式，掌握相应的知识和技能也很重要。”何萍表示，一方面需加大研发投入，深化科企合作，优化新型肥料与智能化施用技术之间的适配性；另一方面，也要加强培训服务和示范推广，促使技术成果发挥最大效益。

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。

　　　　但木星自身的特殊性也为这些探测器带来空前的挑战。例如木星有着太阳系行星中最强的磁场，其磁场强度相当于地球磁场的14倍。木星磁场与太阳风的相互作用，导致木星附近数百万公里内都存在高强度辐射带，其强度甚至足以杀死人类宇航员。早先NASA的“伽利略”号探测器就因为对此准备不足，先后发生了20多处故障。后续发射的木星探测器尽管都额外强化了防辐射装置，但仍很难长时间地抵近木星展开科研活动。