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此前，计算机科学家在解决这一问题时，往往要在两种关键策略之间做出选择。一种是以铁路网络为模型，每次迭代都要计算整个网络部分并调整交通流量；另一种则受电网中电力流启发，在每次迭代中计算整个网络，但对网络每个部分的修改流量使用统计平均值，以加快计算速度。
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人工智能（AI）搞诗歌创作并不是新鲜事。在这一领域，早期AI大多依赖于简单模式匹配和规则设定，生成的诗句缺乏内涵和情感。但随着深度学习和自然语言处理技术的进步，新一代AI已能够通过学习大量诗歌数据来捕捉语言的细微差别和复杂结构，从而生成更加自然流畅、富有创意的诗句。例如，科学家利用深度神经网络和强化学习技术，训练AI模型理解并模仿古典诗词的格律和平仄，甚至能够针对特定主题或情感生成的诗句。
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