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原来，以前传统机器人通常是按照事先编好的程序控制自动重复完成操作；而现在，机器人有了最强大脑，就能通过各种传感器自主识别、理解周围环境作出规划决策。这就要求制造不只是简单的组装，而是要不断更新数据，跟上最新的研发需求和技术变化。

　　　　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。