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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。
管家婆蓝月亮精选料大全这项研究的重要突破，还在于发展了一种氮气官能团化双活化新模式。在这种模式中，官能团化试剂先被活化，氮气再被活化，显著区别于氮气先被活化的传统氮气官能团化模式。同时，该研究成果还展示了多核氢化物框架可以作为氮气与非活化烯烃等简单碳氢化合物功能化的优秀媒介。
