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他们团队首创辐照监督管支撑定位结构的拆除方法，可是，就在模拟实验加快推进时，一颗螺栓突然咬死，实验遭遇瓶颈。搞不好，就会前功尽弃。一些人心态崩了：“是不是技术路线走错了”“也许材料选型压根就不对”……为了尽快找到解决办法，何少华和同事戚宏昶干脆住进了实验厂房，带着大家推演每一步流程，终于找到了问题所在。从小水池局部模拟，到大水池完整模拟，从新技术研发，到完成系统、设备、工装的联合试验，2009年1月，这项高难度的维修任务最终完成！就连美国公司也认为，中国人完成了一个几乎不可能完成的任务。而那颗咬死的螺栓，被他们放在了工作室最醒目的地方，仿佛警钟，时时在提醒着他们。
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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
澳门惠泽社群官网资料内部但机器没有这样的限制。鉴于此，研究人员开发出一种工具，可自动区分这些巨大的颜色组合。这个工具能自动将相同颜色的神经元和轴突缝合在一起，并重建它们的结构。QDyeFinder的工作原理就是首先自动识别给定样品中的轴突和树突片段，然后识别每个片段的颜色信息，接着研究人员利用新开发的机器学习算法，将颜色信息组合在一起，识别出同一神经元的轴突和树突。
