青春IN詞

【深度學習】

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信網絡（DBN）提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

【蝴蝶效應】

1963年，美國氣象學家愛德華·羅倫茲在一篇提交紐約科學院的論文中分析了這個效應。“如果這個理論被證明正確，一只海鷗扇動翅膀足以永遠改變天氣變化。”在以后的演講和論文中他用了更加有詩意的蝴蝶。

對于這個效應最常見的闡述是：“一只南美洲亞馬遜河流域熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動幾下翅膀，可以在兩周以后引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。”其原因就是蝴蝶扇動翅膀的運動，導致其身邊的空氣系統發生變化，并產生微弱的氣流，而微弱的氣流的產生又會引起四周空氣或其他系統產生相應的變化，由此引起一個連鎖反應，最終導致其他系統的極大變化。

【納米電池】

納米即10-9米，納米電池即用納米材料（如納米MnO2， LiMn2O4，Ni（OH）2等）制作的電池，納米材料具有特殊的微觀結構和物理化學性能（如量子尺寸效應，表面效應和隧道量子效應等）。目前國內技術成熟的納米電池是納米活性碳纖維電池。

納米電池由正負電極、電解質、聚合物隔離膜組成，納米電池的負極材料是納米化的天然石墨，納米電池的正極是納米化材料，采用由PP和PE復合的多層微孔膜作為隔離膜，并在電解質中加入導電的納米碳纖維。

納米電池主要用于電動汽車，電動摩托車，電動助力車上。該種電池可充電循環1000次，連續使用達10年左右，一次充電只需20分鐘左右，平路行程達400km，重量在128kg，已經超越美日等國的電池汽車水平。