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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。

那么，在飞速发展的智驾技术面前，制度如何有效规范而又不能制约创新？“在完善智驾相关标准法规的同时，应探索建立具有中国特色，适度超前的安全监管机制。”付亚霖认为，探索建立具有中国特色的安全监管机制需要从发展的层面出发，结合实际情况，考虑技术、经济、社会、环境及消费者使用习惯等多方面的因素，制定出符合中国国情的安全监管政策和法规。同时，监管机制应该鼓励技术创新而不能变成技术创新的约束，也要考虑到区域性高级别自动驾驶示范推进等因素。因此，需要积极探索新的监管模式和制度，如利用现代信息技术手段提高监管效率，建立多元化的监管主体等。同时，还需要不断完善现有的监管制度，确保制度能够有效地执行和落地。并充分考虑国内智能驾驶发展正在逐渐站上行业前列、几乎没有现成经验可以遵循且需要更多探索的现实，在监管制度方面要体现依法管理、保证安全、适度超前的原则。

　　　　法国艾克斯-马赛大学研究团队用古人类遗骸的遗传数据，评估尼安德特人的血型多样性是否与4万年至1万年前旧石器时代晚期的智人种群相同。他们发现尼安德特人拥有与现代撒哈拉以南非洲人群相似的祖先等位基因，而早期欧亚大陆的智人产生了新的Rh等位基因，这是如今输血和孕期监测的关键血型。这些等位基因在尼安德特人中并不存在，表明它们可能是在智人离开非洲之后分化出来的。这项研究还发现了三种现代人没有的等位基因。这些基因可能属于某个智人分支，但其祖先没有对现今的欧亚人群产生影响。