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　　　　此次发布的“吉林一号”全球一张图是从690万景“吉林一号”卫星影像中精选的120万景影像制作而成。该图累计覆盖面积达1.3亿平方公里，实现了除南极洲及格陵兰岛外的全球陆地区域亚米级影像全覆盖。该图所使用的分辨率为0.5米的影像占比超90%，2023年度影像覆盖时相占比超过95%，整体云量小于2%，兼顾了高空间分辨率、高时间分辨率及高覆盖率。

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。

　　　　不同大脑区域的同步称为“共同涟漪”，它对于将不同的信息片段整合在一起形成一个连贯整体至关重要。就像大型合唱团需要组织起来才能发出一致声音一样，大脑神经元也需要协调才能产生一致的想法或行动——共同涟漪能使人类能整合信息并理解世界。共同涟漪不出现时，神经元几乎不会对彼此产生影响；而其一旦出现，大脑皮层中大约三分之二的神经元就会同步。