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首先，We build a neural ordinary differential equation model using Equinox to represent the system dynamics with a neural network. We define a loss function and optimization procedure using Optax so that the model can learn the underlying dynamics from data. We then train the neural ODE using the differential equation solver and evaluate its performance, benchmarking the solver with JAX’s JIT compilation.
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其次，运动博主莉比·科普的走红并非因为配速或里程，而是她在途中创造的趣味成果。她记录如何在训练途中制作黄油的视频在Instagram和TikTok累计收获超百万点赞。让我们从科学角度解析这个过程的原理，以及为何这类内容正成为我最推崇的跑步创意。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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