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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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近期，一项由成都理工大学大数据沉积研究团队黄何研究员和马超教授，联合国际天文学家雅克·拉斯卡尔团队完成的研究，首次从地质记录中重建了7亿年前至2亿年前地球自转减速的过程。这项发表在《美国科学院院刊》的研究成果引发高度关注。马超介绍，团队发现地球自转遵循着“减速－平稳－减速－平稳”的阶梯状演化模式。7亿年前，地球自转减速的速度加快，当时间来到约5.4亿年前，地球自转速度基本不变，约距今3.4亿年前，地球再次加快自转减速，直到约2.5亿年前，地球自转的减速趋于平稳。他说，7亿年前，地球自转一周，也就是一天的时间约为20个小时；而在2亿年前，一天有23个小时。
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