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　　　　此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。

测试结果显示，在处理“悬铃木”的新数据时，“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中，“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时，它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。

　　　　解读：在注册资本认缴制的背景下，实践中偶有出现注册资本达几千亿元甚至上万亿元的“天价公司”，虚假出资导致公司良莠不齐、损害投资者利益、扰乱市场秩序。对此，《办法》第十一条规定了公司登记机关对注册资本的研判责任和研判方法，经研判认定公司出资期限、注册资本明显异常，违背真实性、合理性原则的，公司登记机关将依法要求公司及时调整。