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　　　　最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。

安卡拉大学地质科学应用研究中心教授塞勒玛·卡德奥卢介绍，研究团队在此次勘测工作中采用地质雷达技术，通过发射并回收无线电波，绘制地下结构的二维和三维图像，从而探明古墓的具体位置和整体构造。早在20世纪60年代，考古人员曾借助钻探机等设备圈定古墓大致位置，但始终无法确定具体坐标。如今借助高精度成像技术，古墓的精确方位和构造将被揭晓。

　　　　王桂荣及其团队长期致力于昆虫嗅觉受体的功能鉴定。“简单来说，就是找到调控昆虫行为的气味分子。然而，气味分子成千上万，找到特定行为反应的关键受体无疑是大海捞针。历经十几年的研究，我们团队找到了一种高通量的方法，并成功筛选出绿色高效的昆虫嗅觉行为调控剂。”王桂荣告诉记者。