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它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则（比如，先找边缘、再识别形状），而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字：先猜结果，对比正确答案，再反向调整各层神经元的计算参数，经过数万次迭代后越来越精准。

　　　　因为中微子不易捕捉的特性，探测装置的选址至关重要。梅华林介绍，对宇宙中高能中微子的探测通常选择在足够深、足够暗、足够干净的环境里，比如南极的厚冰层、几百米的深井、几千米的深海，而且探测器往往都是体型巨大的科学装置，才能在有限的时间里尽可能多地探测到少之又少的中微子反应。