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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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古代“超级工程”最初如何造就?试试来都江堰景区体验“飞跃都江堰”3D项目,寻找答案。戴上VR眼镜,都江堰的壮美风景一览无余,同时,都江堰建成前岷江对成都平原的肆虐景象也逼真重现。讲解员介绍,岷江洪水含沙量高,治理非常困难,后来,战国时期秦国蜀郡太守李冰总结、提炼岷江治理经验,把目标锁定在凿山引水这一艰巨工程上,最终才形成既有分工又有相互配合的都江堰渠首三大主体工程。李冰之后,一代代人坚守、传承,成都平原变成“天府之国”。
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