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深度神经网络由多层相互连接的节点组成，执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中，非线性运算（如激活函数）使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年，麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作，在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络，但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于，触发光学非线性非常耗电。
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近期，实验室天体物理研究在粒子加速方面取得了一系列重要进展，在实验室实现了湍流磁重联加速和冲击波加速。“然而，截至目前，随机加速机制仍然没有被证实，其主要难点在于如何在实验室产生和天体类似的大尺度动理学湍流等离子体。”论文第一作者、中国科学院国家天文台袁大伟博士介绍。
香港公开官方网站综合资料“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。
