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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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李彦宏在财报中表示：“尽管面临短期压力，我们仍然坚持以人工智能为核心的战略，并对我们的长期发展趋势充满信心。随着我们进一步扩大人工智能的应用规模，我们将更有信心地探索其如何激发创新，为消费者、企业乃至整个社会创造价值。”
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