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实现自然(rán )语言处理（NLP）技术时，文本(🎄)数据同样被编码为二(èr )进制格式。单词和(👏)短语通常词嵌入技术转化为向(xiàng )量，每个向量(🆔)计算机的内存中由一串二进制数表(biǎo )示(🔄)。深度学习模型对(duì )这些二进制表示进行(🤩)训练，机器能够理解上下文(wén )，实现语言的翻译(💥)、回答问题等功能。
驾驶过程(chéng )中还涉及(🐌)到其他符号，如“停”“慢”“快”等，这些与“0”和“1”相结合(🏇)，构成了一个完整的交通信号系统。理解(jiě )交通信号对于安全驾驶极为重要，驾驶员需时(⛷)刻(kè )保持警觉，注意周围(wéi )环境，以及交通(🛷)标志、信号灯的变化。
科技的发(fā )展，二进(💍)制核心数据处理方式的地位始终没有改(gǎi )变(💒)。现今有诸如量子计算等新兴技术开始引(🚅)起关注，但二进制仍是压(yā )缩、传输、存(⏭)储和处理数据的主流方法。未来的(de )技术如人工智能、机器学习等，仍将依赖于二进(jìn )制(🍈)数的处理能力。
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实现自然语(🗂)言处理（NLP）技术时，文本(běn )数据同样被编(🏥)码为二进制格式。单词和短语通常(cháng )词嵌入技(🎖)术转化为向量，每个向量计算机的内存(cú(🥏)n )中由一串二进制数表(biǎo )示。深度学习模型(🧔)对这些二进制表示进行训练，机器能够理解上(🏙)下文，实现语言的翻译、回答问(wèn )题等功(💒)能。
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