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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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研究团队巧妙地将纳米级厚度的机械膜、可编程纳米磁铁，以及衍射光学元件三者结合起来，打造出了这款新型机器人，为以前无法实现的任务开辟了新的解决之道。这些任务包括高分辨率成像、可调谐、移动亚衍射光学，以及超小力感应等。
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