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　　　　伽马射线暴究竟是怎样发生的，目前还没有全面的观测证据。伽马射线暴的源区距离地球过于遥远，想要进行像拍摄照片一样的成像观测，显然超出了现在人类的观测能力。目前，科学家们根据地球附近的探测情况、伽马射线暴源区所在星系的变化情况和物理学基础理论，提出了若干个解释伽马射线暴的理论模型。例如，塌缩星模型认为，伽马射线暴来源于大质量恒星在生命末期坍缩成一个黑洞的过程中，黑洞吸积恒星的残留物质并抛射出的喷流。当喷流指向地球时，我们就可以观测到一次伽马射线暴。也有理论认为，伽马射线暴可能发生于两个致密天体的碰撞合并过程。总之，伽马射线暴的产生总是伴随着恒星消亡或黑洞形成等重要的天体物理学过程，对它的研究可以搞清楚一些原子数较高（如金）的元素的来历，也可以使我们更好地了解宇宙的过去、现在和未来。

印尼MNC媒体集团监制 琳达瓦胡迪：这届亚冬会是印尼第二次参赛，上次我们只有一名运动员参加，而这次我们不仅在人数上，在参赛项目上都增加了许多。我认为亚冬会给我们提供了一个圆梦的机会，让包括东南亚、西亚等热带地区的冰雪运动健儿，也能在这个团聚的舞台上，相互竞技，增进友谊，共同追梦。

　　　　深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。