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　　　　此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。

对成长在东南亚地区的李绍瑞来说，北京的冬天是寒风凛冽的。面对滑冰、滑雪这样的冰雪活动，他内心不禁泛起了畏难的情绪。然而，在古北水镇的冰场上，他和同伴们一起滑冰，尽情享受着碰撞带来的欢乐，仿佛回到了无忧无虑的童年时光，完全忘却了身处寒冷的冰场。

　　　　现场，科大讯飞认知智能全国重点实验室工作人员展示了该模型解答数学高考题等题目的表现，该模型深度推理过程展现了三大典型特征：化繁为简，将复杂问题分步拆解简化；进行自我探索和反思验证；基于答案正确与否的优质反馈信息进行强化训练。该模型已经应用于教育、医疗等领域。