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　　　　登录“雕龙云”，记者看到该系统分观众端、博物馆运营端和行管部门监管端。其中，运营端集成票务系统管理、藏品智慧管理、藏品数据展示、VR全景展示等丰富的业务模块，可帮助博物馆提升对内管理效率与对外服务质量；监管端则可让行管部门实时掌握和分析馆内各种数据，实现对全省博物馆运营穿透式管理。

机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型，就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成，神经元通过突触传递信号，实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构，利用集成电路芯片组成的电子计算系统，采用人工神经元和连接（即模型参数）代替生物神经元和突触，通过输入数据、调整权重来学习和预测，构成了AI的物质底座。

　　　　魏晋以前，除了一些专门注《孟》的成果外，学者对《孟子》的探讨也常以辩难的形式展开，这显然是受到先秦诸子百家争鸣风气的浸染，子学色彩极其鲜明。先秦儒家的殿军荀子与各类学说论辩，亦曾辩难过孟子的性善理论，并基于其建构客观制度的诉求，进而反思孟子思想“幽隐”“闭约”等问题（详见《荀子·非十二子》）。汉朝时，以批判精神而著称的思想家王充亦有《刺孟》一文，着重于辩难孟子言说不周之处及“莫非天命”等论点。孟学史中的“辩《孟》”“难《孟》”是一种延续不绝的传统，例如宋代“尊孟”思潮盛行，但像李觏、司马光、苏轼、叶适等重要学者也曾责难孟子的论点。此类传统的意义绝不可小觑：《孟子》一书正是在诸子相互辩难中淬炼而成的，欲使《孟子》在后世保存其原初的生命活力，就必须保存其原初的争鸣语境，让《孟子》直面后人的辩难。对于辩难者来说，正因为《孟子》的论说已然很精当，他们在超越孟子后而找到的结论才更有价值，此即苏轼所说“以孟子为近于孔子也”“故必与孟子辨，辨而胜，则达于孔子矣”（载于余允文《尊孟续辨》卷下）。此外，孟子的维护者在应对这些批判时，一般会对《孟子》的相关观点做进一步解析，使人们对孟子思想形成更深入的认识，这无疑能增加《孟子》研究的理论深度，推动了学术的进步。可见，孟学史中的辩难传统传承着子学时代的学术风气，辩难者及维护者在此过程中都是受《孟子》启发而开辟了新境界，在这层意义上，《孟子》可谓是保存了原有的活力，而不是被当成教条限制人的思想。