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新显微镜未来甚至可看到单个细胞结构，潜在的应用前景广阔。例如在癌症研究中可获得对肿瘤生长和扩散的新见解；在药物研究中，可在分子水平上有效测试和优化活性成分；在材料科学领域，可用于分析薄膜材料或催化剂的化学成分。（记者李山）
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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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