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训练神经网络时，参数与权重的(de )初始化和更新也都是二进制层面(miàn )进行运算。神经元之间的连接强度即权重，是大量的0和1的运算进行了反向传播更新。这一过程产生了数以亿计的运算，依(yī )赖于高效的二进制处理能力。

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二进制的优势于其简单性和(🥂)(hé(😜) )可(🥛)靠(🥒)性(🕙)。物(🔞)理层面，电路开关的(de )状态可以非常明确地对应于二进(jìn )制数字的0和1。，计算机进行数据(jù )处理和存储时，避免了因多种状态导致的误差，使得运算更加高效和稳定。

传统的二进制计算中，信息只能以0或1的单一形(xíng )式存，而量子计算中，qubit能够同时(shí )代表0和1的叠加状态。这种特性使(shǐ )得量子计算(👼)机(🚘)处(😯)理(📲)特(😥)定(🙈)问题时能(néng )比传统计算机更快地找到解决方(fāng )案。例如，大数据分析、密码破(pò )解和复杂系统模拟等领域，量子(zǐ )计算展现出了巨大的潜力。

科技的发展，二进制核心数据处理方式的地位始终没有改变。现今有诸如量子计算等新兴技术(shù )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(zhǔ )流方法。未来的技术如人工智能(néng )、机器学习等，仍将依赖于二进(jìn )制数的处理能力。

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