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　　　　行星的大气会因多种原因离开行星进入太空。其中，上层大气以整体的行为猛烈剥离行星的方式被称为流体大气逃逸。流体大气逃逸在太阳系行星的早期可能发生，如果地球在那时以流体大气逃逸的形式失去整个大气，就可能变得和火星一样荒凉。如今这种猛烈的逃逸方式在地球等行星中已不复存在。然而，通过空间和地面望远镜观测发现，流体大气逃逸在一些离宿主恒星很近的系外行星上一直存在，不仅改变了行星的质量，还影响了行星的气候和宜居环境。

在26日举行的“各国准备好迎接人工智能了吗？”对话活动上，清华大学苏世民书院院长薛澜表示，从公共政策视角看，为了预防潜在风险以及现实风险，合理政策支持下的人工智能技术发展十分重要，相关监管规范也十分必要。NTT DATA亚太区首席执行官约翰·隆巴德也表示，数据隐私和安全非常重要，在有效监管下才能安全使用人工智能技术。

　　　　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。