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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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对此，刘子正表示，“随着中国社会不断发展，国创力量已实现了多行业、多领域的‘弯道超车’，其中的国产IP彰显了我们的文化自信和文化成果”。他认为，有声行业的从业者肩负着重要的责任和使命，希望通过与更多的国产IP合作，深入挖掘与传播经典文艺作品，让更多青年学子感知中华优秀传统文化的深厚底蕴，更好地传承经典作品。
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