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　　　　近年来，经过文物腾退、非文物建筑拆除、本体修缮、展览布陈等工作，庆成宫古建筑群恢复了历史风貌。修缮后的庆成宫融入现代展示手段，生动再现历史场景。展厅里还打造了一处“数字中轴·时空舱”，展示北京中轴线的壮美气象。

加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据，其“机器人基础模型1”（RFM-1）不仅收集视频数据，还收集传感器读数。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要，比如让机器人知道如何不碰伤香蕉。

　　　　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。