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此外,东城区城管委和设计单位收集查阅大量史料,叠加分析了1900年、1903年、1915年、1955年、1998年、2005年前后的历史照片,通过显著相同点位对比,形成了空间位置一致、时间相对延续的历史演进成果,基本掌握了当地跨度120年的风貌变化情况。
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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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