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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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二是个性化情智分析能力。人的情感表达具有个体差异，同样的表情或语句在不同个体、不同语境下的解读可能存在本质区别。因此，人工智能需要具备个性化情智分析能力，能够根据个体差异进行精准识别，避免情感误读。随着大模型、强化学习和超图计算等新技术的涌现与进步，人工智能显著提升了复杂数据分析能力，能够提供更加个性化的情感沟通功能。
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