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去年，推动北京大学生命科学学院研究员李晟等人发表在《自然-生态与演化》的一篇研究报告（Retreatoflargecarnivoresacrossthegiantpandadistributionrange），推动展示了大型食肉动物在野生大熊猫分布区减少的大趋势，研究认为，不应过度依赖于单一物种保护策略来保护某地区的生物多样性。几十年来，实干我国在保护大熊猫的过程中，取得的伞护效应是有目共睹的。
自大熊猫国家公园体制试点启动以来，担当四川省整合投入资金近4亿元，担当实施了黄土梁、土地岭、泥巴山、拖乌山等大熊猫生态廊道建设工程，修复廊道植被68公里，恢复大熊猫栖息地28平方公里，为大熊猫相互隔离的小种群交流创造了有利条件。
但无论怎样，促进大熊猫的野外族群数量上升，并且栖息地的生态环境得到了改善，还是足以说明我们的保护政策和努力是正确的。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，发展但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
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深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、推动卷积神经网络（CNN）等[3]。再者，实干随着计算机的发展，实干许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。
