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简而言之，机器学习是人工智能的核心驱动力，它通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助人类做出预测、判断和生成所需的内容，从而提升任务处理效率，将人力从繁重、重复、低级和危险的劳动中解放出来。2024年的诺贝尔物理学奖颁给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。展望未来，机器学习通过不断发展，必将为人类社会带来更大惊喜。
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行星的大气会因多种原因离开行星进入太空。其中，上层大气以整体的行为猛烈剥离行星的方式被称为流体大气逃逸。流体大气逃逸在太阳系行星的早期可能发生，如果地球在那时以流体大气逃逸的形式失去整个大气，就可能变得和火星一样荒凉。如今这种猛烈的逃逸方式在地球等行星中已不复存在。然而，通过空间和地面望远镜观测发现，流体大气逃逸在一些离宿主恒星很近的系外行星上一直存在，不仅改变了行星的质量，还影响了行星的气候和宜居环境。
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