段末的重点是指出"深度学习"这一时期，即21世纪初，机器学习和深度学习开始兴起。该时期的代表技术包括卷积神经网络和生成对抗网络等。此外，重点还提到了信息摘要技术，如QAS生成算法等，这些技术用于从大量数据中提取有价值的信息并进行快速分类。
在21世纪初，机器学习和深度学习开始兴起，这是一个全新的研究领域，涉及计算机视觉、自然语言处理和深度强化学习等多个领域。在这个时期，许多新的技术和方法也开始涌现。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习模型，它通过多个卷积层将输入的数据转换成更小的特征图，然后使用池化层来减少计算量。这种模型在图像识别、语音识别等领域有着出色的表现。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种模仿人类大脑的深度学习模型，它由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器负责生成新的数据，而判别器则负责判断生成的数据是否真实。训练过程中，生成器会不断尝试生成与真实数据相似的新数据，而判别器也会尝试区分真实的和生成的数据。这样，生成器可以不断提高自己的生成能力，而判别器也可以提高自己的准确率。
除此之外，还有许多其他的深度学习技术和方法在21世纪初得到了发展，比如深度信念网络、深度记忆网络、分布式深度学习等。
信息摘要技术是另一种重要的深度学习技术，它可以有效地提取数据中的重要信息，并将其转化为可理解的形式。QAS生成算法就是一种基于信息摘要技术的方法，它可以根据用户的问题来生成问题摘要，帮助用户快速获取所需的信息。
总的来说，在21世纪初，随着深度学习技术的发展，我们看到了许多新的应用和技术出现。这些技术不仅可以解决实际问题，还可以推动人工智能的发展，为我们的生活带来更多的便利。同时，我们也应该关注这些新技术的伦理和隐私问题，确保其健康、安全地发展。