霍尼韦尔气体探测器Honeywell XNX-AMAV-NHCB1 固定式氨气传感器 探头 

 超深度学习(SDL)的特点还有，可以自律的朝着大概率的方向迁移，最终可以越过小概率的扰动的阻挡，最终在最大概率的区域上停止，超深度学习(SDL)概念清楚，透明性强，可做到不管遇到什么状况，都具有可分析性。

  超深度学习(SDL)还具有模仿人眼神经网络机能的特点，人眼在反复的看到一个物体时，其图像是没有任何变化的，但是通过光电识读若干次得到的图像差别很大，超深度学习(SDL)的出现，使人们搞清了人眼的神经网络的机理，人的眼神经是在概率空间上观察物体的，所获的的信息是最大概率的信息，在最大概率空间中所得到的信息是一样的，所以最大概率的尺度就是人眼神经网络的阀值，超深度学习(SDL)，可以获得同人眼近似的图像识别效果。

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