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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。

　　　　近年来，消费者对精神文化的需求持续增长，他们乐于尝鲜，彰显个性，颜值至上……在关注商品的功能基础上更注重商品能提供的情绪价值。这些类型多样、表达丰富的潮玩正满足了年轻人的消费需求。从“一吒难求”，到近年来多个超级IP的强势崛起，潮玩产业正经历着飞速增长的新阶段。