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陈兵在多家互联网企业调研时发现，当前诸多网络平台使用的人工智能算法与传统算法不同，“传统算法是预设程序、结果可预测，而现在的神经网络大模型算法具有自我学习能力，输出结果的走向难以预测，因此不可避免地会面临风险”。
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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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