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超新星爆發之際，剛形成的中子星擁有超強磁場、極高速的自旋，但仍被爆炸所拋出的恆星碎片層層包裹而不可見。需待這層外殼緩緩擴張、物質密度降低以後，中子星所發出的光才得以「撥雲見日」，進入我們眼中。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine Studying）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep Understanding）。

質量較重的恆星在演化到末期、發生超新星爆炸（supernova）後，就有可能成為中子星。

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