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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。
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托木斯克理工大学实验物理系副教授库季亚罗夫指出，以LaNi5为代表的镧系合金具有优良的吸放氢性能，是目前使用最广泛的金属氢化物储氢材料，但其高昂成本是一大劣势，且原料主要依赖进口。在此背景下，他们尝试使用钛铁合金替代镧镍合金，可显著降低成本。
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