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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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现行标准中，混合动力汽车的电机、电控和电池并未被纳入技术框架，导致难以评估这种车型真实的排放水平。当前，标准对混合动力车型的视同（同一型式）技术要求主要基于传统的内燃机技术参数，如发动机基本参数特征、污染物控制装置、传动比和驱动形式等，而“三电”系统（电机、电池和电控）的不同配置未被视为同一系族。这种技术要求的不足，导致生态环境主管部门难以评估不同配置混合动力车型的真实排放水平，无法有效形成对混合动力车型型式检验扩展的监管体系。这不仅影响了标准的技术适应性，也不利于对混合动力车型实际排放水平进行全面评估。
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