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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。

2024年8月26日，郑州管城区政府再次发布《关于郑州手拉手集团公司要求征收补偿的处理决定》，认为高铁实际占用了企业17.803亩土地，只能对此补偿。至于防护绿地和夹角地的247.5亩，“不具备征收的法定条件”，“政府不再收回”。

　　　　对于整个设想中的费米子哈伯德模型低温相图，理论上仅能够明确无掺杂（即每个格点填充一个电子，又称“半满”）条件下系统的低温状态是反铁磁态。然而由于系统的复杂性，不仅反铁磁态从未得以实验验证，而且掺杂条件下的系统状态已经无法通过经典超级计算机进行准确数值模拟。因此，构建量子模拟器验证包括掺杂条件下的反铁磁相变，是实现能够求解费米子哈伯德模型的专用量子模拟机的第一步，也是获得该模型低温相图的重要基础。