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研究团队采用创新方法,首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络,使之学习吸收线的所有特征;为提高探测灵敏度,研究团队有意增加了低信噪比样本的训练,使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%,探测完备性也显著提升约30%,达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间,并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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“这次随神舟十八号飞船下行的舱内样品,是继神舟十六号发射任务后的第三批实验样品。此次,我们拓展了受试氨基酸的种类,进一步验证氨基酸成肽反应的微重力响应,有助于了解重力在生命起源过程中的重要作用及潜在分子机制。”厦门大学化学化工学院副教授刘艳说。
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