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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。
精准资料内部资料百分百“目前经济效益好的线路主要应用于穿越障碍的干线物流，未来更期待无人机‘进厂’应用，期待在相对较发达地区能有一个开放的环境。”金任群进一步指出，未来无人机若能广泛应用于日常的物流运输，将对一些长尾商品或是时效性商品的库存损耗降低两三成，弥补无人机单位成本过高的问题，达到成本与效益的平衡点。
