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在人工智能与机器学习领域，许多研究人员和工程师正在努力寻找更有效的方法来解决现实世界中的问题。深度学习是一种受神经科学启发的机器学习方法，通过模拟人脑神经元的工作原理来提高模型性能。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常见的深度神经网络结构，分别适用于图像识别和时间序列分析任务。研究人员正在不断优化这些网络结构以提高准确性和效率，为未来人工智能的发展奠定基础。
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