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违规修改车辆额定功率、替车检验、加装作弊器……一段时间以来，生态环境部公布多批机动车排放检验领域造假案例。有些检测机构篡改数据故意“放水”，有些则在车辆上“做文章”，替车检验已成灰色产业链，环检造假导致一些尾气超标车辆“带病上路”。机动车特别是重型货车尾气治理，是大气污染治理的重要方面。作为“守门人”的机动车排放检测机构，对于推动移动源污染减排、实现环境空气质量持续改善，作用不容小觑。实践中，环检造假证据固定难，执法存在跨地域、跨部门等情况，对此，可采用数字化系统加强对检测机构的实时监控，开发大数据模型分析研判，进一步升级技术筛查手段；建立健全联合工作机制，多部门衔接联动，对违规违法行为露头就打，实现全链条打击。（时 锋）
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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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