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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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斯洛文尼亚普里莫斯卡大学研究人员则正在开发一种“有生命的”生物膜。它能够守护各种建筑表面，无论是混凝土、塑料，还是金属，都能得到其细心呵护。他们认为，这些拥有“生命”的材料更加环保，可自我修复，具有净化空气的潜力，且成本更低廉。
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